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创新药研发的未来:AI助力突围双十困境 百亿赛道蓄势待发

近年来,在国家创新发展战略下,我国医药产业发展重心逐步由me-too、me-better向first-in-class转变。然而新药研发工作风险大、周期长、成本高,为此医药界存在着“双十定律”,即需要超过10年时间、10亿美元的成本,才有可能成功研发出一款新药。即使如此,也大约只有10%新药能被批准进入临床期。

如何降低研发费用,提高成功率,缩短研发周期成为当前整个制药行业的当务之急。在此背景下,AI技术的兴起为打破药物研发困境,实现创新药研发“降本增效”提供了全新的解决方案。AI制药也成为国内大热的投资赛道,2021年吸金近100亿元。

随着NLP、深度神经网络、生成模型等AI技术的不断成熟迭代,国内AI制药产业发展也十分迅速,如今已有近数十家AI制药相关企业,包括英矽智能、AccutarBio、未知君、晶泰科技、星药科技等。华为、阿里巴巴、腾讯等互联网龙头以及复星医药、云南白药等头部药企也正积极布局该领域,百亿AI制药赛道已蓄势待发。

AI深度赋能药物研发 国内外已有成功案例

AI制药是指将NLP、深度神经网络,生成模型等AI技术与传统制药环节相结合,通过数据交叉比对、加速筛选等方式,提升新药研发效率,拓展药物创新空间的技术应用。依照传统药物研发流程,药物研发包括药物发现、临床前研究以及临床试验三个主要环节。其中,AI制药主要在药物发现与临床前研究两个环节发挥作用。

药物发现环节,传统制药模式局限于已知靶点,无法覆盖目前研究不充分的疾病,如心脑血管疾病、神经退行性疾病等。而AI在搜索和关联的广度和数量上远超出过往的专家经验,并能够避免过往因人为偏见和可用投入而导致的遗漏,有助于发现创新性靶点。

临床前研究环节,AI可以通过深度学习网络,对候选库中小分子化合物的特性进行计算模拟,进而进行虚拟筛选。此外,AI所特有的创新生成作用也支持其直接进行化合物的从头生成,基于靶点生成数十个性质理想的先导化合物,快速进入临床前候选化合物的开发环节,开发效率被进一步提升。

值得一提的是,AI制药并非停留在理论层面,国内外利用人工智能技术辅助药物研发在国内外均已有诸多成功案例。就近期而言,今年9月份,西安交通大学第一附属医院刘冰教授团队基于人工智能大模型技术,研发出超级抗菌药。其研发过程显著突破了医药研发“双十定律”的瓶颈,将原本漫长的研发周期从数年缩短至一个月。

2021年3月,香港的国际知名AI制药公司Insilico Medicine(英矽智能)宣布通过人工智能发现了治疗肺纤维化的新靶点,并从无到有设计了一个新的药物分子来靶向该靶点。这也是全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物。

赛道景气度持续攀升 互联网、医药企业纷纷入局

早在2020年,AI制药就已在我国掀起一轮热潮。据不完全统计,AI制药领域2020年一年发生了12起融资事件,宇道生物、剂泰医药等在早期就已获得了单轮过亿人民币的融资,晶泰科技更是获得C轮融资。

2021年,国内AI制药领域发生融资事件34起,总金额超过80亿元。其中,不少单笔融资超过1亿美元,比如未知君完成近1亿美元B轮系列融资,英矽智能完成2.55亿美元C轮融资,晶泰科技宣布完成4亿美元D轮融资等。纵向来看,2018年-2021年国内共有61起AI制药融资事件,累计获投金额超过110亿人民币。

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资料来源:IT桔子、公开资料 金融界上市公司研究院整