AI制藥：行業(yè)方興未艾應(yīng)用端百花齊放

王柄根

今年8 月，人工智能（AI）制藥初創(chuàng)企業(yè)英矽智能科技（上海）有限公司宣布，其通過生成式人工智能篩選靶點，并設(shè)計的抗特發(fā)性肺纖維化小分子候選藥物INS018_055，已完成Ⅱ期臨床試驗首例患者給藥。

消息一經(jīng)發(fā)出，便引起了AI 制藥行業(yè)的廣泛關(guān)注。事實上，2022 年底，當(dāng)ChatGPT 引發(fā)的人工智能浪潮席卷全球時，AI制藥就被推向了新的風(fēng)口。

所謂AI 制藥即利用大數(shù)據(jù)、云計算等人工智能技術(shù)手段輔助藥物發(fā)現(xiàn)、藥物管理等藥物研發(fā)的多個環(huán)節(jié)。長期以來，藥物研發(fā)領(lǐng)域流傳著“雙十定律”，即從新藥研發(fā)開始到最終獲批上市需要平均耗時十年，投入成本約十億美元。有專家認(rèn)為，隨著AI 參與到藥物研發(fā)環(huán)節(jié)，“雙十定律”或?qū)⒋蚱啤?/p>

傳統(tǒng)的藥物研發(fā)研發(fā)周期長、資金投入大、研發(fā)風(fēng)險高，而AI 制藥通過AI 技術(shù)賦能可以快速精準(zhǔn)地確定靶點、篩選最佳化合物分子、預(yù)測藥代動力學(xué)性質(zhì)，可大幅縮短藥物研發(fā)各環(huán)節(jié)所需周期、降低企業(yè)在研發(fā)新藥時的成本投入，同時提高藥物研發(fā)的成功率、降低新藥研發(fā)風(fēng)險，提升企業(yè)的投資回報率。

應(yīng)用端百花齊放

中國“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃中指出要“堅持創(chuàng)新引領(lǐng)”，對醫(yī)藥工業(yè)創(chuàng)新研發(fā)提出進一步轉(zhuǎn)型要求，在復(fù)雜的國際形勢下，通過鼓勵創(chuàng)新研發(fā)投入、AI先進技術(shù)賦能，調(diào)動制藥領(lǐng)域創(chuàng)新的積極性和資本市場熱度；AI技術(shù)的迭代推進了AI制藥的發(fā)展進程，作為AI制藥行業(yè)發(fā)展的根本，AI技術(shù)在制藥流程中參與的環(huán)節(jié)越多、在各環(huán)節(jié)內(nèi)滲透的程度越高，藥物研發(fā)的效率也越高。

當(dāng)前，AI制藥應(yīng)用端百花齊放。一方面，AI 正在構(gòu)建診療新生態(tài)，從AI+設(shè)備、AI+臨床全流程、AI+關(guān)鍵臨床決策、AI+全生命周期健康管理多管齊下，從醫(yī)療需求出發(fā)結(jié)合AI 促進應(yīng)用端精準(zhǔn)落地。例如冠脈CTA 診斷，CT掃描后通過影像進行狹窄與斑塊檢測，并實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化報告自動生成，提高冠脈重建成功率和效率。AI 決策賽道可以通過AI 模型進行器官數(shù)字孿生，根據(jù)心功能計算模型模擬心臟在各種手術(shù)方案中對應(yīng)的治療效果以實現(xiàn)個性化治療等。AI診療方向上，電子病歷可以疊加AI模型實現(xiàn)初步診斷和臨床診療信息結(jié)構(gòu)化存儲，這樣可以提升醫(yī)院導(dǎo)診分流、信息記錄存儲的效率和診斷的準(zhǔn)確率，為個性化醫(yī)療提供支持。

另一方面，AI 賦能創(chuàng)新藥研發(fā)，促進新藥研發(fā)降本增效。使用ML、DL 及生成式AI 及其他AI 技術(shù)，藥企可以減少藥物發(fā)現(xiàn)及開發(fā)所需的時間和資源，同時提高臨床試驗的成功率。今年Recursion與英偉達合作并獲得5000萬美元投資，英矽智能擬赴港上市，全球AI 醫(yī)藥市場保持高景氣。

產(chǎn)業(yè)鏈布局梳理

藥物研發(fā)分為臨床前與臨床后兩大環(huán)節(jié)，目前AI 平臺主要在臨床前發(fā)揮其效用。臨床前包括疾病機理研究、靶點發(fā)現(xiàn)、化合物篩選、ADMET預(yù)測等多個環(huán)節(jié)。

大數(shù)據(jù)時代，通過海量藥化數(shù)據(jù)庫針對特定靶點的藥物進行設(shè)計、合成和優(yōu)化相對較為成熟。靶點發(fā)現(xiàn)場景有巨大的市場想象空間，但較少AI 企業(yè)擁有新靶點和驗證的能力，技術(shù)上有更多挑戰(zhàn)。

臨床階段的AI 技術(shù)應(yīng)用難度高，目前，臨床階段AI賦能的階段較為有限，主要包括患者分層與招募、藥物重定向及數(shù)據(jù)整合與分析。

AI 制藥產(chǎn)業(yè)鏈上游涉及算力、算法和數(shù)據(jù)，主要分兩大類：提供AI 技術(shù)的企業(yè)和提供生物技術(shù)的企業(yè)。

提供AI 技術(shù)的企業(yè)中，輔助制藥的人工智能硬件設(shè)備包括服務(wù)器和芯片等。供應(yīng)商包括英偉達、英特爾、AMD、天數(shù)智芯等企業(yè)。軟件包括各類機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及其他人工智能算法，還有數(shù)據(jù)收集和處理平臺、開源軟件包以及云計算平臺等輔助類軟件。國內(nèi)供應(yīng)商包括華為云、騰訊云、阿里云、百度智能云等。

提供生物技術(shù)的企業(yè)包括提供CRO服務(wù)的企業(yè)和提供先進設(shè)備的企業(yè)。

提供CRO服務(wù)的企業(yè)為提供制藥流程中不同階段輔助服務(wù)的傳統(tǒng)CRO 企業(yè)。國內(nèi)主要CRO 企業(yè)包括藥明康德、康龍化成、泰格醫(yī)藥、美迪西等。

提供先進設(shè)備的企業(yè)，則擁有制造冷凍電鏡、自動化實驗室等設(shè)備的高端技術(shù)。冷凍電鏡擁有獲得復(fù)雜靶標(biāo)結(jié)構(gòu)等功能，而自動化實驗室能夠?qū)崿F(xiàn)AI 算法的快速迭代優(yōu)化，是整個AI 制藥的流程中用來提高效率的重要工具。當(dāng)下，只有三家企業(yè)可以生產(chǎn)冷凍電鏡，分別為賽默飛、日本電子和日立高新。

AI 制藥產(chǎn)業(yè)鏈中游主要分為四大類：AI+biotech、AI+CRO、AI+SaaS 以及IT頭部企業(yè)在AI制藥產(chǎn)業(yè)中的布局。

AI+biotech：從藥物本身的性質(zhì)或治療手段分類，從細分領(lǐng)域看，又可以分為三大類，即小分子藥物、大分子藥物、細胞和基因編輯療法。

AI+CRO：通過人工智能的輔助，為客戶更好地交付先導(dǎo)化合物或者PCC，再由藥企進行后續(xù)的開發(fā)，或者合作推進藥物管線。

AI+SaaS：為客戶提供AI輔助藥物開發(fā)平臺，通過平臺為企業(yè)賦能，幫助企業(yè)加速研發(fā)流程，節(jié)省成本與時間。

當(dāng)前涉足上述領(lǐng)域的多為非上市企業(yè)，主要包括英矽智能、星藥科技、宇道生物、華深智藥、住友制藥、沃時科技等。

IT頭部企業(yè)借助對外投資、打造自有相關(guān)平臺、提供算力及計算框架服務(wù)等參與其中。國內(nèi)企業(yè)包含騰訊、華為、阿里巴巴、字節(jié)跳動等。

AI 制藥產(chǎn)業(yè)鏈下游分為傳統(tǒng)藥企和CRO 企業(yè)。傳統(tǒng)藥企主要通過自建團隊、對外投資、CRO及技術(shù)合作等方式進入AI 制藥賽道。包括恒瑞醫(yī)藥、華東醫(yī)藥、復(fù)星藥業(yè)等。

CRO們主要通過風(fēng)險投資、建立內(nèi)部算法團隊、采用外部AI 技術(shù)、與AI 制藥公司進行合作等方式切入該領(lǐng)域。包括藥明康德、康龍化成、泰格醫(yī)藥、美迪西等。

需要指出的是，盡管以上、中、下游來區(qū)分，但本質(zhì)上來說仍是不準(zhǔn)確的，因為有些公司可能在多個環(huán)節(jié)中均有布局，所以很難指定具體屬于上游還是中、下游。為了生存，在探索AI 制藥商業(yè)模式的道路上，各公司的業(yè)務(wù)也變得錯綜復(fù)雜，Biotech選擇售賣軟件，CRO減少合作推進自研管線，SaaS 公司開始制藥，逐漸演變成“混合型商業(yè)模式”。當(dāng)下藥物研發(fā)的多個環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)和AI 都有顯著的需求，新技術(shù)的發(fā)展下，未來可能會慢慢融合，互惠共生。

圖：中國AI 藥物研發(fā)產(chǎn)業(yè)圖譜

信息來源：各公司官網(wǎng)，民生證券研究院