百度CEO李彥宏曾說：“互聯(lián)網(wǎng)的下半場是人工智能”。隨著數(shù)字技術的蓬勃發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟已成為全球經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力，一眾跨國藥企也在加速布局“AI+制藥”賽道，行業(yè)高速發(fā)展中也催生了不少獨角獸企業(yè)。

近日，港交所官網(wǎng)顯示，晶泰科技遞交港交所上市申請，中信證券為獨家保薦人。根據(jù)招股書，公司藥物發(fā)現(xiàn)解決方案及智能自動化解決方案業(yè)務產(chǎn)生的收入實現(xiàn)大幅增長，晶泰科技的收入從2020年的3563.6萬元增長至2021年的6279.9萬元，并進一步增長至2022年1.33億元，CAGR（復合增長率）為93.4%。此外，截至2023年上半年，晶泰科技的收入為8000萬元，較去年同期的4290萬元同比增長86.3%。服務客戶包括輝瑞、強生、正大天晴等。

這也是由于目前，在藥物研發(fā)費用低速上升的同時，新藥研發(fā)成功率卻在不斷降低。據(jù)全球生物技術行業(yè)組織BIO、Informa Pharma Intelligence以及QLS聯(lián)合發(fā)布的報告，過去十年(2011年-2020年)，9704個藥物臨床開發(fā)項目中從1期臨床到獲得美國FDA批準上市的成功率平均為7.9%，所需要的時間平均為10.5年。另據(jù)發(fā)表在《美國醫(yī)學會雜志》上的一項報告統(tǒng)計顯示，在2009年至2018年期間，開發(fā)一種新藥的中位資本化成本為9.853億美元，而平均總資本化成本高達13.59億美元。

近年來，中國醫(yī)藥創(chuàng)新實力快速增強，企業(yè)研發(fā)投入也在持續(xù)提高。據(jù)統(tǒng)計，2021年中國規(guī)模藥企的研發(fā)投入達到233億美元，并且預計將于2026年達到405億美元，年復合增長率為11.7%。

如何降低研發(fā)成本提高研發(fā)效率？對此，有業(yè)內觀點認為，基于AI、物理建模、高性能計算的相關技術有望成為征服這座險峰的關鍵所在。

基于此，眼下不少跨國藥企也在加速布局“AI+制藥”賽道。例如，日前，勃林格殷格翰和IBM宣布達成一項合作協(xié)議，勃林格殷格翰將能夠利用IBM的基礎模型技術來發(fā)現(xiàn)新型候選抗體，用于開發(fā)有效的治療方法。根據(jù)協(xié)議，勃林格殷格翰將使用IBM開發(fā)的預訓練人工智能模型，該模型將根據(jù)勃林格殷格翰的其他專有數(shù)據(jù)進行進一步微調以生成目標候選抗體。勃林格殷格翰生物治療藥物研發(fā)全球主管Andrew Nixon表示，“雙方合作將開發(fā)出一個前所未有的加速抗體發(fā)現(xiàn)的平臺，加速公司創(chuàng)造新抗體療法的步伐?！?/p>

對此，有券商醫(yī)藥行業(yè)分析師對21世紀經(jīng)濟報道指出，新藥研發(fā)難度正逐年提升，主要表現(xiàn)在新藥研發(fā)周期有的長達十年，研發(fā)費用高達26億美元，每年最多誕生30-50種新藥，原創(chuàng)新藥僅15個左右。而面對患者未被滿足的臨床需求，行業(yè)需要召喚新技術、新理論、新策略，如此也驅動了技術的創(chuàng)新。這也說明，只有將前沿技術與經(jīng)典藥物研發(fā)手段相結合，縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，提高藥物研發(fā)成功率，才能助力中國原始創(chuàng)新。

“AI+制藥”布局成趨勢

近年來，隨著疾病復雜程度提升，臨床試驗的設計越來越復雜，傳統(tǒng)醫(yī)藥公司的研發(fā)投入不斷增長。

根據(jù)灼識咨詢發(fā)布的數(shù)據(jù)，新藥的誕生會受到多方面因素的影響，但研發(fā)資金的不斷投入是其最根本的保障。從2016年至2021年，全球醫(yī)藥研發(fā)費從1,600億美元上漲至2,120億美元，年復合增長率為5.8%。在全球經(jīng)濟增長緩慢的大背景下，醫(yī)藥市場整體監(jiān)管趨嚴，全球醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)投入將繼續(xù)保持低速增長。到2026年，預計全球醫(yī)藥公司藥品研發(fā)投入將會達到2,540億美元，年復合增長率較2016至2021年將會再下降2.1%。

然而，在研發(fā)費用低速上升的同時，新藥研發(fā)成功率卻在不斷降低。據(jù)統(tǒng)計，進入藥物開發(fā)管道的5,000至10,000個先導化合物中，平均只有一個能最終上市。因此，中國藥企的研發(fā)投入占比近年來持續(xù)提高。另外，2021年中國規(guī)模藥企的研發(fā)投入達到233億美元，并且預計將于2026年達到405億美元，年復合增長率為11.7%。保持較高研發(fā)投入所產(chǎn)生的重磅藥及新藥的技術優(yōu)勢所帶來的可持續(xù)良性盈利能力愈加成為中國藥企巨頭重點關注的投入方向。

而伴隨著藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的高速累積和數(shù)字化轉型，以及人工智能技術(AI)的加速發(fā)展，AI在新藥發(fā)現(xiàn)的應用日益增多，優(yōu)勢也得到突出體現(xiàn)。數(shù)據(jù)、算法、算力三方面的發(fā)展，使得AI大規(guī)模進入藥品研發(fā) 領域成為現(xiàn)實。目前，AI在新藥研發(fā)及商業(yè)化不同階段的應用場景。

一是，應用于藥物發(fā)現(xiàn)階段。AI可以用于靶點發(fā)現(xiàn)，檢索分析文獻等，找出通路、蛋白和機制等與疾病的相關性，提出新的可測試假說．以發(fā)現(xiàn)新機制新靶點；用于化合物研究和篩選，學習已知化學知識及資料，建立高效的模型、快速過濾“低質量”化合物、富集潛在有效分子；用于化合物合成，學習已知化學反應后預測在單一步驟中可以使用的化學反應，解析所需分子，得到可用試劑。

二是，應用于臨床前研究階段。AI可以幫助新適應癥發(fā)現(xiàn)，將已上市或處于研發(fā)管線的藥物與疾病進行匹配，發(fā)現(xiàn)新靶點，擴大藥物的適應癥；用于晶型預測，晶型變化會改變固體化合物的物理及化學性質改變?？蓪崿F(xiàn)高效動態(tài)配置藥物晶型。

三是，應用于臨床試驗階段。在臨床試驗設計層面，可以檢索過去臨床試驗中的成功和失敗經(jīng)驗，使臨床試驗方案避免重復常見的遺漏、提高安全性等。在患者招募層面，可以用于提取患者數(shù)據(jù)．為臨床試驗匹配相應患者。

四是，應用于藥品銷售階段。在學術推廣方面，為藥械企業(yè)、醫(yī)生、患者提供全流程的智能醫(yī)學創(chuàng)新服務。

上述券商分析師介紹，例如在藥物研發(fā)過程的首要步驟是選擇藥物作用的靶點蛋白。在癌癥中突變率較高、患者數(shù)量較多的ALK、EGFR等靶點都是非常有市場的靶點。傳統(tǒng)靶點發(fā)現(xiàn)通過人工閱讀科研文獻，收集分析流行病學數(shù)據(jù)，結合個人經(jīng)驗去推測潛在的藥物靶點，通常耗時2-3年，而AI利用自然語言處理技術（NLP），可以高效率挖掘文獻、組學數(shù)據(jù)、功能實驗數(shù)據(jù)等海量醫(yī)學資料，在短時間內發(fā)現(xiàn)藥物和疾病之間的作用關系，從而得到藥物在機體細胞上產(chǎn)生效用的候選靶點，這大幅縮短了靶點發(fā)現(xiàn)的時間，加快了藥物研發(fā)的進程。

“在過去的40年間，AI在藥物領域的探索應用不斷加快，人工智能的愈發(fā)成熟是醫(yī)藥領域發(fā)展的關鍵點。隨著全新的作用靶點和機制越來越少，制藥企業(yè)需要投入更多的人力及動力去打造Fist-In-Class產(chǎn)品，如何才能提高研發(fā)效率，如何用已有的技術手段賦能藥物研發(fā)，AI的作用已是越來越大。”該分析師說。

如何實現(xiàn)“AI+藥企”合作模式落地？

眼下，強烈的新藥研發(fā)降本需求，技術的不斷創(chuàng)新，研發(fā)數(shù)據(jù)的持續(xù)累積和計算能力的日漸提升將推動人工智能藥物研發(fā)市場快速發(fā)展。傳統(tǒng)制藥公司與AI新藥研發(fā)公司頻頻達成高額合作，賽諾菲、安進、默沙東、阿斯利康、輝瑞等一眾頭部藥企均有所布局。

根據(jù)21世紀經(jīng)濟報道記者梳理，近年來，頭部藥企積極參與AI藥物研發(fā)合作，其中強生、輝瑞、阿斯利康、諾華、拜耳等頭部藥企合作較為頻繁，國際廠商安進、諾和諾德、三菱制藥等亦有布局。國內頭部玩家藥明康德、正大豐海、豪森藥業(yè)、云南白藥也參與到AI研發(fā)合作中。目前頭部藥企AI藥物研發(fā)聚焦的疾病領域主要是癌癥和精神類疾病，占比超過50%；其次是心腦血管、肝腎腸胃和呼吸系統(tǒng)，占比大約30%；其余合作涉及的領域包括糖尿病、眼病、白血病、感染類疾病、免疫類疾病、藥物副作用領域。

這也催生了相關產(chǎn)業(yè)空間進一步擴容。根據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示，藥物發(fā)現(xiàn)階段的全球藥物研發(fā)外包服務市場規(guī)模預計將由2023年的123億美元增長至2030年的325億美元，復合增長率為14.9%，而中國的藥物研發(fā)外包服務市場規(guī)模預計將由2023年的34億美元增長至2030年的119億美元，復合增長率為19.6%。

“AI輔助藥物研發(fā)”的熱潮，不僅誕生了眾多新興企業(yè)，還促進了傳統(tǒng)制藥大企在AI領域的探索；此外，IT巨頭也嘗試利用自身的互聯(lián)網(wǎng)基礎與平臺優(yōu)勢進行技術布局，擴張業(yè)務版圖，進入“AI輔助藥物研發(fā)”的賽道。

例如，科技行業(yè)巨頭英偉達已被業(yè)內人士認為是人工智能的“賣鏟人”，堪稱全球AI制藥公司的最大金主。這也是由于，今年以來，英偉達已經(jīng)瘋狂“掃貨”9家AI制藥公司，不僅如此，2023年第三季度，英偉達更是收入創(chuàng)下181.2億美元的紀錄，較第二季度增長34%，較去年同期增長206%。而根據(jù)行業(yè)機構統(tǒng)計，截至今年8月，英偉達就已經(jīng)對外投資多達21筆，遠超往年一整年2-10筆的融資數(shù)量，同時很大一部分資金投向了生物醫(yī)學。

針對這一現(xiàn)象，有藥企高管也對21世紀經(jīng)濟報道指出，AI應用的范圍擴展至醫(yī)藥行業(yè)也是基于科技高速發(fā)展的趨勢，是不可阻擋的社會發(fā)展趨勢。而醫(yī)療健康領域需求永遠存在，所以這兩個領域的結合理所當然，且未來的前景還是非常巨大。不過，需要注意的是，AI與醫(yī)藥行業(yè)相結合也存在諸多難點。

它的難點在哪？“一方面，線上和線下的體系不能完全獨立，需要結合；另一方面，兩者融合需要政府政策的配套支持；此外，AI和醫(yī)療健康的結合還是要以醫(yī)療價值為導向，需要考慮如何真正能夠對醫(yī)療結果產(chǎn)生影響，目前這仍處于探索的過程?！鄙鲜鏊幤蟾吖苤赋?，尤其在醫(yī)療能力上，AI的運用仍處于起步階段，有很長的路要走，包括人才、組織上都還需要進一步發(fā)展提升。

“AI與醫(yī)療的結合是需要全社會共同來努力的，不是一個企業(yè)就能實現(xiàn)，需要生態(tài)圈上下游的伙伴一起合作，僅靠一家企業(yè)做不了也做不成?！痹撍幤蟾吖苎a充道，中國新藥市場受到政策及資本的影響，可能會面臨不確定性，這方面就需要企業(yè)考慮如何加快研究效率真正進入全球競爭格局中，不斷試錯，降低整體的研發(fā)成本，以此提升競爭力。所以，未來幾年人工智能這一新技術將面臨較好的發(fā)展機遇，真正的走向AI助力藥物研發(fā)發(fā)展的新階段。

為了推動世界真正的走向AI助力藥物研發(fā)的新階段，新科技革命正在不斷涌現(xiàn)，旨在悄然征服包括新藥研發(fā)在內的多座險峰，促進AI與生命科學、藥物研發(fā)等領域的深度融合。雖然這條路不好走，但前景是光明的。

文章來源：21經(jīng)濟新聞

作者：季媛媛