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自ＤｅｅｐＳｅｅｋ火爆之后，越來越多的藥企宣布接入ＤｅｅｐＳｅｅｋ，ＡＩ＋制藥開始升溫。ＡＩ＋制藥并非近期的新鮮概念，甚至可以說制藥行業是應用ＡＩ最早的行業之一。
１
核心路徑
當下，真正已經逐漸形成規模的ＡＩ＋制藥路徑有ＡＩ＋ＳａａＳ、ＡＩ＋Ｂｉｏｔｅｃｈ、ＡＩ＋ＣＲＯ。
ＡＩ＋ＳａａＳ服務是指為客戶提供ＡＩ輔助藥物開發平臺，主要用一套標準化的產品，通過平臺為企業賦能，幫助企業加速研發流程，如Ｓｃｈｒ?ｄｉｎｇｅｒ基于物理學的軟件計算平臺，已被世界各地的生物醫藥公司、學術機構和政府實驗室使用。
ＡＩ＋ＣＲＯ是指通過技術服務外包方式與下游共同推進管線并獲得服務收入，更聚焦于產業賦能。廣泛合作沉淀多維度數據有利于模型優化迭代，算法模型依托大量且高質量的藥物研發數據完成訓練優化，需要較大資本投入。如Ｅｘｓｃｉｅｎｔｉａ、晶泰科技等。
ＡＩ＋Ｂｉｏｔｅｃｈ則是以自研藥物管線同時以自主／授權／合作推進管線上市，利用ＡＩ技術賦能藥物研發，寄希望于ＡＩ制藥帶來的效率突破。這種商業模式面臨較高的藥物開發風險和更長的回報周期，但有機會獲取更高的商業回報。如Ｃ４Ｘ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ、Ｅｘｓｃｉｅｎｔｉａ、英矽智能、星亢原生物等。
但是這三種模式都各有短板：第一種模式下，ＡＩ為技術平臺，拼的是技術實力，包括算力、數據、算法等；第二種模式可稱之為ＡＩ化的ＣＲＯ，限于臨床前階段；第三種模式需要大額資金投入，且再加上ＡＩ的搭建，再到產出，需要的一定的時間。
國內多數ＡＩ藥物研發企業都會在ＡＩ＋ＳａａＳ、ＡＩ＋ＣＲＯ和ＡＩ＋Ｂｉｏｔｅｃｈ的商業模式中兼容兩種或者三種。因此，在多數藥企以及一級市場投資人眼中，大部分ＡＩ制藥研發公司，還不具備清晰的發展邏輯。
但是在技術的高速迭代之下，特別是Ｄｅｅｐｓｅｅｋ等產品橫空出世之后，越來越多的ＡＩ應用場景被不斷驗證，美好前景畫卷正在徐徐展開。
２
不斷豐富的應用場景
在過去，新藥研發有著＂雙十定律＂之說，即研發周期平均需要約１０年，投入資金需１０億美元。而隨著容易成藥靶點已相繼獲批，研發周期正在被拉長，投入的資金也已經不止１０億美金。
ＡＩ的介入或許將打破這個定律。
目前，ＡＩ在靶點發現、蛋白質結構預測、化合物虛擬篩選、ＡＤＭＥＴ預測、臨床試驗設計患、對臨床期試驗結果預測等方面都已經得到有效的應用。
在助力靶點發現方面，ＡＩ可跳出傳統認知，不遵循預先假設，降低對人員經驗的依賴度。早在２０２２年７月，英矽智能利用其自研的ＡＩ平臺ＰａｎｄａＯｍｉｃｓ分析了來自公共數據集的中樞神經系統（ＣＮＳ）樣本表達譜和由誘導性多功能干細胞分化成的運動神經元（ｄｉＭＮ）表達譜，成功發現２８個經過驗證的潛在靶點，其中１８個（６４％）在果蠅實驗中被驗證有效，涵蓋８個未經報告過的基因。
在蛋白質結構預測方面，ＡＩ的成就斐然。２０２０年，谷歌旗下的ＤｅｅｐＭｉｎｄ推出了基于ＡＩ的蛋白質結構預測工具ＡｌｐｈａＦｏｌｄ，２０２１年７月推出ＡｌｐｈａＦｏｌｄ２，２０２４年５月推出ＡｌｐｈａＦｏｌｄ３。ＡｌｐｈａＦｏｌｄ３是一個強大的結構預測統一框架，涵蓋了前所未有的廣度和精確度，能夠高準確性預測蛋白質與其他各種生物分子相互作用的結構，為藥物研發開辟了令人興奮的可能性，有望顛覆當前的藥物研發模式。顛覆性的成果使得，２０２４年的諾貝爾化學獎給了ＤｅｅｐＭｉｎｄ的Ｄｅｍｉｓ Ｈａｓｓａｂｉｓ、Ｊｏｈｎ Ｊｕｍｐｅ以及蛋白質設計先驅Ｄａｖｉｄ Ｂａｋｅｒ。
在臨床試驗結果預測方面，ＡＩ可幫助提高臨床試驗成功率。臨床試驗通常成本高昂、耗時長，大多數面臨注冊延遲或難以找到足夠的志愿者。ＡＩ通過優化臨床試驗設計和招募流程并預測患者反應，可提高試驗成功率，并降低時間和成本。如英矽智能的人工智能藥物研發平臺Ｐｈａｒｍａ．ＡＩ，包括ＰａｎｄａＯｍｉｃｓ、Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ４２、ｉｎＣｌｉｎｉｃｏ三大組成部分，貫穿新藥研發的三大階段。
ＡＩ技術還可促使老藥新用。
早在２０２０年２月，英國公司ＢｅｎｅｖｏｌｅｎｔＡＩ就在《柳葉刀》發表論文稱，通過其研發的ＡＩ平臺檢索海量科學文獻，發現巴瑞替尼或可用于治療新冠；ＢｉｏＸｃｅｌ的ＡＩ技術平臺根據指定適應癥，設定搜索條件，從海量科學論文中搜索發現右美托咪定具有可以治療激越的所有特征，并基于此啟動右美托咪定舌下膜劑的開發，并最終于２０２２年４月獲批用于急性治療與精神分裂癥或Ｉ／ＩＩ型雙相情感障礙相關的激越適應癥。
此外，ＡＩ還在虛擬篩選、晶型預測、逆向合成、合成規劃和自動化合成等等方面都得到了不錯的應用。
３
能否再度火熱？
ＡＩ＋制藥的熱度，很早就曾被點燃。
２０２１年，全球Ａｌ制藥產業共發生７７起融資事件，累計融資額達４５．６４億美元；國內ＡＩ制藥領域融資金額達到７９億元，較上年增長４９億元，同比增長１６４％。
彼時，Ａｌ制藥在一級市場頗受追捧。互聯網巨頭的跨界入場讓ＡＩ制藥一時風光無兩，華為布局了華為云ＥＩＨｅａｌｔｈ，阿里巴巴開發了ＡＩ藥物研發和大數據平臺，百度成立百圖生科進軍ＡＩ制藥領域，騰訊旗下的云深智藥整合了ＡＩ Ｌａｂ和騰訊云的諸多優勢。
然而２０２２年起，生物醫藥陷入了資本寒冬，新增的ＡＩ＋藥物研發的公司開始大幅減少，源于市場上資金的縮緊，初創公司難以獲得資金支持。另外，市場上的部分公司開始飽和，投資人要求新公司足夠差異化，也減緩了創業熱情。２０２３年新成立的ＡＩ制藥公司僅３家。
時間來到２０２４年，這是ＡＩ熱度陡升的一年，ＡＩ獲得了諾貝爾獎。國內，晶泰科技也頭頂＂ＡＩ制藥第一股＂光環順利登陸港交所，也是首家以１８Ｃ規則實現上市的科技公司。
今年初，自Ｄｅｅｐｓｅｅｋ火爆之后，ＡＩ＋制藥再次被推上＂熱搜＂。中國的ＡＩ＋制藥也走在了國際前列。
據蛋殼研究院發布的《２０２４醫療人工智能報告》，２０２１年后由ＡＩ主導的創新藥進入臨床試驗數量開始呈倍式增長，從此前的個位數飆升至百位數。國內已有超百家ＡＩ＋醫藥研發企業，處于在臨床前研究階段和臨床試驗階段的項目分別有７６項和３０項。
在管線落地方面，中國藥企英矽智能的特發性肺纖維化（ＩＰＦ）疾病在研藥物ＩＮＳ０１８＿０５５在２０２４年９月已宣布在ＩＩａ期臨床試驗中取得積極結果，是全球進展最快的ＡＩ藥物項目之一，也是全球首款由生成式ＡＩ完成新穎靶點發現和分子設計的候選藥物；今年２月，來自希格生科的一款由ＡＩ技術平臺研發的一類創新藥，用于治療彌漫性胃癌靶向藥物管線ＳＩＧＸ１０９４獲得美國ＦＤＡ快速通道認定。
此外，銳格醫藥的ＲＧＴ－－０７５，宇耀生物的ＹＹ００１都已相繼進入臨床階段。
結語
市場對于ＡＩ輔助藥物研發的實際價值仍存在疑慮，且法規政策的完善、技術的成熟度以及市場的接受度等都是需要克服的難題。然而，ＡＩ正在以難以預測的速度進化，技術的迭代或許將成為最強催化劑，ＡＩ在制藥領域應用的最新進展正向公眾展示著科技改變醫藥行業的無限可能。后續發展如何，貝殼社還將持續關注。
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