從圈外人的狂歡到冷靜:AI制藥,一場回歸于藥的漸進式變革

今年年初,賽諾菲與AI制藥企業(yè)Exscientia達成了近400億元的合作。實際上,AI制藥的熱度已然高漲了一段時間:在過去的2013 年到2018 年,全球出現(xiàn)了約300筆類似這樣的交易。

交易背后,是被一個天文數(shù)字籠罩著尋找新藥的科學(xué)家們:開發(fā)一種新藥的成本約為26億美元。花費巨大的背后,是長達十幾年的慢慢上市路,在這期間高達90%的候選藥物最終因安全性和有效性等問題而被放棄。

制藥公司相信解決方案就在眼前,尋找新技術(shù)的輔助,寄希望于AI帶來一個更快、更便宜、更有效的藥物發(fā)現(xiàn)時代。

而AI制藥這股熱潮,國內(nèi)藥企也在追趕:去年12月,恒瑞醫(yī)藥與法國Iktos達成AI新藥研發(fā)合作,加速小分子藥物的發(fā)現(xiàn)和先導(dǎo)化合物的優(yōu)化;今年1月,復(fù)星醫(yī)藥與英矽智能(Insilico Medicine)達成合作協(xié)議,共同推進多個靶點的AI藥物研發(fā)。

生物醫(yī)藥領(lǐng)域里的錢,似乎又找到了一個新的突破口,瘋狂地涌了進來。

所謂的AI制藥,本質(zhì)上指的是機器通過學(xué)習(xí)和挖掘數(shù)據(jù),總結(jié)歸納規(guī)律以優(yōu)化藥物研發(fā)環(huán)節(jié)。

AI在醫(yī)療領(lǐng)域從來不缺少造勢,它常被宣傳為顛覆醫(yī)藥研發(fā)的破局神器。最早是在提高診斷速度和手術(shù)精確度方面攪出過不少水花,雖然這么多年,真正的顛覆性神話并未發(fā)生,但隨著谷歌AlphaFold2在蛋白質(zhì)折疊上的勝利,AI在制藥行業(yè)重拾造神的可能。

神話還在路上,但近兩年國內(nèi)的資本已經(jīng)它捧上神壇。砸錢砸錢砸錢,直接堆高了整個賽道的成長空間。問題也隨之而來,這些公司講著算法和算力的故事而被熱錢環(huán)繞。

但現(xiàn)在資本的泡沫有了出清的跡象,AI制藥到了自證技術(shù)實力的過渡期。作為創(chuàng)新藥的命運共同體,驗證技術(shù)硬不硬,研發(fā)結(jié)果是最有力的回答。因此此前這些原本是由計算機、生物信息專業(yè)人才攢出來的AI醫(yī)療公司,如今也開始大規(guī)模地招醫(yī)學(xué)和臨床人才。

如果說此前AI制藥公司還能茍一茍,做一家基于AI的“CRO服務(wù)”企業(yè),如今走到了難以回避的轉(zhuǎn)型節(jié)點——能否成為一家有著“數(shù)字化平臺”的biotech公司。搞計算機的如今也要和藥物機理打交道,研發(fā)數(shù)字化的這幾年,都發(fā)生了什么?


-01-

圈外人的狂歡


AI制藥領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折點在2020年。

一方面疫情“黑天鵝”的攪局,眾望所歸的醫(yī)療領(lǐng)域被推到最前面,人們對于新技術(shù)在醫(yī)療上的應(yīng)用需求變得急迫。另一方面,二級市場AI制藥標的也都趕在了這一年上市,這一年有六家AI藥物研發(fā)企業(yè)包括Schr?dinger(薛定諤)、Relay Therapeutics、Lantern Pharma等,其中最火的薛定諤的市值在那時達到40億美元。

據(jù)斯坦福大學(xué)發(fā)布《人工智能指數(shù)》報告顯示,2020年投資于AI藥物研發(fā)領(lǐng)域公司和項目的資金增至138億美元,超過上一年同期的4.5倍以上。

國內(nèi)稍顯冷清,盡管沒有企業(yè)上市,但一級市場迎來了融資大熱潮。這一年也被稱為中國AI制藥的元年,該領(lǐng)域投融資額高達30億元,同比增長近7倍。其中有代表性的像晶泰科技,以晶型預(yù)測起家,于去年8月完成了4億美元D輪融資,投后估值超130億人民幣。

除了晶泰,一大批新公司如雨后春筍般涌現(xiàn)。它們大多都是在2018年前后誕生,即便剛成立才一兩年,融資規(guī)模都超過了億元級別,這個融資進度讓很多biotech都羨煞不已。

但值得一提的是,這波狂熱,其實是圈外人推起來的。“國內(nèi)AI制藥這一波創(chuàng)業(yè)浪潮,主要是由TMT基金主導(dǎo)的?!币晃粯I(yè)內(nèi)人士這樣說道。而正因如此,也為日后AI制藥的發(fā)展埋下了一些矛盾的伏筆。

微信圖片_20220322160529.png

△國內(nèi)布局AI制藥領(lǐng)域的投資機構(gòu)

圖片來源:億歐

的確,AI制藥的崛起伴隨的是人工智能技術(shù)的迭代——從機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)到自然語言處理模型。而谷歌DeepMind研發(fā)的AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold1和AlphaFold2,特別是AlphaFold2 算法直接引爆了整個行業(yè),猛然向一直以來平靜的水面投下巨石。

AlphaFold2解決了生物學(xué)界50年的難題,從蛋白質(zhì)空間預(yù)測上推動了大分子藥藥物的一大波躍進。一個醫(yī)藥行業(yè)的門外漢,直接給制藥巨頭一記重拳。

微信圖片_20220322160532.png

它們把地盤拱手讓給了科技公司,當制藥公司猶豫不決時,“Alphabet(谷歌的母公司)突然闖入并在它們的后院建立了營地。”哈佛計算生物學(xué)研究員 Mohammed AlQuraishi 在一篇博文中寫道。

而它的野心不止如此,去年11月,Alphabet在英國成立了一家名為Isomorphic Labs的AI藥物公司。DeepMind 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官將擔任該公司的臨時首席執(zhí)行官,利用AlphaFold2加速藥物發(fā)現(xiàn)也成了水到渠成的事。

如果說開發(fā)AlphaFold是一次 “試水”,那么Isomorphic Labs的成立,則意味著谷歌正式下場、貼身肉搏,在AI制藥領(lǐng)域開疆拓境。

一個明顯的趨勢是,在谷歌的周圍擠滿了 “非制藥”科技巨頭,比如微軟、甲骨文、英偉達、亞馬遜以及中國的騰訊、百度、字節(jié)跳動和華為等。它們憑借著算力和算法的優(yōu)勢,以半個專家的姿態(tài)躬身入局。

其中NVIDIA推出的Clara Discovery,通過GPU加速藥物發(fā)現(xiàn),吸引了以Schrodinger為代表的頭部AI藥物發(fā)現(xiàn)公司。另一個典型的例子來自Moderna,它利用亞馬遜的 AWS 云平臺加快其藥物開發(fā)過程,在短短 40 天內(nèi)成功研發(fā)出癌癥疫苗。

國內(nèi)的BAT巨頭,也開始高薪挖醫(yī)藥和算法的交叉型人才,華為就藥物研發(fā)算法工程師的崗位,開出了最高超百萬的年薪。騰訊和百度甚至分別成立旗下AI制藥公司——云深智藥百圖生科。

鑒于不少制藥巨頭本就有AI藥物研發(fā)部門,自此,AI制藥的三大主力版圖逐漸清晰,包括AI制藥初創(chuàng)企業(yè)、科技巨頭和制藥巨頭。與此同時,2021年國內(nèi)該領(lǐng)域熱度繼續(xù)攀升,投融資規(guī)模再創(chuàng)新高,超過80億元。

在biotech融資日漸趨冷之下,有著“增值焦慮”的資金們,紛紛都在找新的承載。


-02-

回到創(chuàng)新藥的本質(zhì)


炒作歸炒作,但AI制藥終究要面對一個問題:對于藥物早期研發(fā),到底能幫什么忙?

首先可以肯定的是,AI是可以幫助識別藥物靶點,從數(shù)據(jù)庫中找到匹配的分子,提出化學(xué)修飾建議,設(shè)計與合成化合物,預(yù)測ADME-T(藥物代謝)性質(zhì)和理化性質(zhì)。其中關(guān)注較多集中在分子生成、分子活性以及ADME-T性質(zhì)預(yù)測。

舉個例子,在化合物篩選環(huán)節(jié),MIT的研究人員訓(xùn)練了一個能夠預(yù)測具有抗菌活性的分子的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),幾天內(nèi)篩選超過1億個化合物,按照模型的預(yù)測分數(shù)將化合物排名,最終確定了8種新的抗生素。

根據(jù)一份藥物研發(fā)的AI報告,理想情況下,AI可以將公司的藥物發(fā)現(xiàn)成本降低高達70%。

微信圖片_20220322160537.png

△AI 技術(shù)在制藥流程中的應(yīng)用場景

圖片來源:健康界

此前的融資熱浪中,“算法為王”的故事頗受投資者歡迎,AI的概念一拋,資金聞著味道就來了。多位采訪嘉賓都表示,涌進來的熱錢很大一部分源自TMT基金。

一位曾尋求過標的該類基金的投資人難掩興奮,在他看來,投資AI技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)本就是他們的老本行,AI制藥是一個難得的機會,借此切入萬億規(guī)模的醫(yī)藥市場。翻看過去兩年的融資記錄,不少初創(chuàng)企業(yè)的天使輪或pre-A輪的融資額達到億元的規(guī)模,有的企業(yè)在不到一年的時間里完成兩次融資。

微信圖片_20220322160540.png

△部分AI制藥公司融資情況

圖片來源:億歐

如果AI和制藥各處天平的兩端,此時估值的邏輯還傾向于AI這一側(cè)。大家更多地在講算法和算力,階段性成果多停留在“我有一個AI藥物研發(fā)平臺”,融資總是不難的。

“國內(nèi)這些創(chuàng)業(yè)公司錢也沒少拿,幾年過去了,也沒看見什么成果。其實想驗證一個算法不需要花很多年,可以先做細胞學(xué)試驗。為什么大家都不去做這種驗證,只是在講自己的算法更厲害?!币晃煌顿Y人說出了自己的疑惑。

“說是搞制藥,但至少一半的創(chuàng)始人都是AI出身,并且有好幾個創(chuàng)始人都是MIT出身?!?/span>一位業(yè)內(nèi)人士觀察到,好像只要認準了MIT總不會錯的。不少基因是AI的公司,其融資估值遠高于創(chuàng)始人為醫(yī)藥背景的企業(yè)。

但一些變化已經(jīng)悄然發(fā)生。

首先是國內(nèi)行業(yè)獨角獸晶泰科技的上市一波三折。去年下半年,有媒體報道,晶泰科技赴美上市遇阻轉(zhuǎn)向港交所。它去年據(jù)報道可能還完成了一輪融資。

另一面,作為第一家計算藥物研發(fā)的上市公司,薛定諤已從2020年年末的60億美元市值,驟降到如今的20億美元左右,市值縮水三分之二。除了薛定諤,最近兩年上市的13家AI制藥公司(截至今年3月1日),股價跌幅最大的已經(jīng)超過90%,最小的也有30%。

這兩大風向標的變動,也漸漸在一級市場泛起漣漪。有投資人已經(jīng)不再看新冒頭的企業(yè),坦言出現(xiàn)了“審美疲勞”——技術(shù)和應(yīng)用出現(xiàn)同質(zhì)化趨勢,“除非你的管線有實質(zhì)性進展?!?/span>

這直指AI制藥企業(yè)的重新定位:AI是加成,本質(zhì)應(yīng)該是一家創(chuàng)新藥企業(yè)。

“AI制藥的本質(zhì)還是制藥,誰能夠做出新藥來,誰的技術(shù)就是ok的。這也是現(xiàn)在唯一的評價標準和(投資)邏輯。”平臺的技術(shù)是否過硬,現(xiàn)在需要用成果說話了。這個成果可以是合作管線,也可以是自研管線的研發(fā)推進。

實際上,這也承載了AI制藥企業(yè)的主要商業(yè)模式:一種是提供軟件平臺服務(wù)為主的SaaS供應(yīng)商,最為典型的就是薛定諤;一種是為藥物研發(fā)公司提供外包服務(wù)的AI-CRO模式,共同推進管線的開發(fā);一種是研發(fā)內(nèi)部管線的biotech。

針對后面兩種,“那么它自己就是一家創(chuàng)新藥企業(yè),對它的價值判斷就按照創(chuàng)新藥的標準,AI頂多會有一個加分項,內(nèi)核還會是一個個管線”。浙工大智能制藥研究院院長段宏亮表示。

因此,現(xiàn)在最新的故事開始強調(diào)“自研+合作”的新藥研發(fā)。

“所有人都在講我要做新藥,中國這些biotech公司都沒做出什么好的新藥,你一個做AI的也要做新藥。到時候拿不出好的成果,也拿不到融資,泡沫會擠得更快。”一位投資人這樣說道。

微信圖片_20220322160544.png

AI制藥公司與藥企合作披露數(shù)量

圖片來源:億歐

實際上,由CADD(計算機輔助藥物設(shè)計)起家的薛定諤早在上市前,就轉(zhuǎn)變思路開啟新藥研發(fā)業(yè)務(wù)。目前,它計劃在2022年向FDA提交三份新藥申請。

如果只靠著此前的軟件服務(wù),其營收的天花板幾乎固定,維持在幾千萬美元的水平,而增加了新藥研發(fā)業(yè)務(wù)后提高了天花板——通過外部合作,一般能獲得首付款甚至里程碑付款等。根據(jù)2021年的財報,薛定諤在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的收入預(yù)計2200萬美元至3200萬美元。

“軟件賣得再貴,也不像office有千萬甚至上億的用戶。即使全世界200個藥廠都用你的軟件,一年服務(wù)費50萬美元,也就1億美元。但軟件的維護成本也是非常高的。所以專業(yè)軟件的市場不大,利潤也不大”。一位業(yè)內(nèi)人士表示,這個行業(yè)賣軟件的公司基本就是維持公司的生存。

實際上,相比于合作開發(fā)藥物,自研管線的階段性成果鮮有進展。除了薛定諤,2020年英國的AI制藥企業(yè)Exscientia開發(fā)的臨床前候選化合物進入到臨床階段。另外,Insilico Medicine利用AI發(fā)現(xiàn)新機制特發(fā)性肺纖維化藥物,在不久前已展開 I 期人體實驗。

一家企業(yè)的創(chuàng)始人曾透露:“天使投資人和第一輪投資人希望我們做藥,但是第二輪投資人最開始建議我們做服務(wù)。”后者如此提議的原因是,如果按照CRO公司的收入算估值,那么估值相對較高。

“這是很好的商業(yè)思路,但靠賣服務(wù)賺錢需要大量的人。”他接著說,比如招聘100個碩士、20個博士,就要不停地接單子做,十幾年前還有工程師紅利,現(xiàn)在人力成本也變高了。

另外AI新藥研發(fā)技術(shù)還不成熟,需要提供優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)造性服務(wù)才有一定的成功率,服務(wù)成本很高,很難有利潤?!癆I制藥的出路還是對新藥研發(fā)產(chǎn)生實質(zhì)性貢獻,落地為醫(yī)藥產(chǎn)品服務(wù)患者。”


-03-

AI的“快”和制藥的“慢”:一場漸進的變革


段宏亮參加過不少行業(yè)會議和論壇,他看到大部分創(chuàng)始人都是30多歲的年輕人,一個50多歲的人坐在上面會顯得有點格格不入。這和制藥行業(yè)幾乎每家公司的CEO都是50歲以上,都是有經(jīng)驗的科學(xué)家的景象完全相反。

這也是這個行業(yè)擰巴的地方,其中一個重要原因是背后TMT基金的投資風格。它們沿襲了互聯(lián)網(wǎng)思維——砸錢快速迭代,投年輕人干這件事最合適。

帶著自己鮮明的風格, TMT基金在AI制藥領(lǐng)域跑馬圈地?!跋扔觅Y金把你堆成頭部,很直接很‘暴力’,缺技術(shù)買技術(shù),缺團隊買團隊?!鄙鲜鰳I(yè)內(nèi)人士解釋,共享單車就是一個很好的證明,它們能在幾個月內(nèi)砸錢燒出頭部選手,但是反觀醫(yī)藥,幾個月化合物可能都沒合成出來。

可以說,AI制藥兼具了快和慢的兩個面向。一面是互聯(lián)網(wǎng)唯快不破,一面是制藥行業(yè)的十年磨一劍?!皟煞N思維的碰撞非常激烈,現(xiàn)在AI制藥試圖去找一個平衡點?!?/span>

而這種平衡的矛盾已經(jīng)顯現(xiàn)在科技巨頭的跨界上,有業(yè)內(nèi)人士透露,一家國內(nèi)較大的互聯(lián)網(wǎng)公司,其合作項目方的業(yè)務(wù)反饋不太好。“算法能力是很強的,但是AI和制藥,中間的鴻溝很大。”

“對于它們來說,立項三個月之內(nèi)就想看到成果,半年就要有milestone(里程碑)”。如果這個AI制藥相關(guān)的部門不能證明自己,一年后可能就解散了。

實際上,AI制藥領(lǐng)域的天才剛剛亮,但在他們看來,這一天已經(jīng)過去了。之所以有這樣的認知差距,主要在于這本來就不是其主營業(yè)務(wù),無法為了AI制藥一個部門,破壞公司部門孵化的節(jié)奏和效率。“按理說,它們該對標谷歌DeepMind這樣的企業(yè),做有情懷的事情。”

AI在其他領(lǐng)域帶去的大變革,比如金融、制造、企業(yè)安全等領(lǐng)域,并沒有發(fā)生在制藥領(lǐng)域,至少目前還沒有看到。究其根本,是因為數(shù)據(jù)和算法同質(zhì)化嚴重??梢哉f,技術(shù)壁壘大同小異。

目前行業(yè)內(nèi)使用的算法和數(shù)據(jù)多是公開的,使用的公開數(shù)據(jù)主要來自PubChem、ChEMBL等。就算擁有專利,也阻止不了類似的算法產(chǎn)生類似的模型。

數(shù)據(jù)數(shù)量少,數(shù)據(jù)質(zhì)量也無法保證?!叭绻蛔屑殭z查數(shù)據(jù)、規(guī)范化數(shù)據(jù),也不過是‘垃圾進,垃圾出’, 最后得到的結(jié)果也是自欺欺人。”而大量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)是封閉的,掌握在藥企自己手里,它們不會輕易分享,也存在產(chǎn)權(quán)保護問題。

算的結(jié)果不準,也是很多藥企不想買單的原因?!霸瓉硌邪l(fā)藥物要花1000萬,你說能幫我省下500萬,但你也無法保證真的能省?!?/span>

為了彌補數(shù)量上的不足,有些AI制藥企業(yè)自己做干濕試驗結(jié)合、積累數(shù)據(jù)。此前大多數(shù)的AI制藥企業(yè),其實并沒有做濕試驗的能力,因為它沒有相關(guān)設(shè)備,有的就是電腦和服務(wù)器。

一位業(yè)內(nèi)人士最近感嘆,以前常常看到AI制藥企業(yè)們高調(diào)宣傳融資,宣傳稿滿天飛,現(xiàn)在融到錢后也都在慢慢修煉內(nèi)功了。當浮躁退去,AI制藥也終將回歸做藥的本質(zhì),它也將和創(chuàng)新藥一榮俱榮、一損俱損。

整個創(chuàng)新藥領(lǐng)域低垂的果實“幾乎被采摘殆盡”, 很典型的就是大家都扎堆在熱門靶點如PD-1。人類累計發(fā)現(xiàn)的新藥不過1000多個,分布在幾百個靶點上。新藥研發(fā)常有 “坐得十年冷板凳”,很多時候依賴的是研究人員的靈感和運氣。

AI這樣的技術(shù)闖入,有望改變這一點,AlphaFold2就是一個例證——不再盯著低垂的果實,而是摘得高處的果實。

但放眼全球,AI制藥領(lǐng)域都處在較早期發(fā)展的階段,國內(nèi)更是如此。預(yù)期一場未知的大變革還有點早,不如期待漸進式的進步和驚喜。


文章來源:深藍觀 ,作者秘叢叢