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(guò)生成式人工智能篩選靶點(diǎn)，并設(shè)計(jì)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(yàn)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(shí)上，2022 年底，當(dāng)ChatGPT 引發(fā)的人工智能浪潮席卷全球時(shí)，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(jì)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(gè)環(huán)節(jié)。長(zhǎng)期以來(lái)，藥物研發(fā)領(lǐng)域流傳著“雙十定律”，即從新藥研發(fā)開(kāi)始到最終獲批上市需要平均耗時(shí)十年，投入成本約十億美元。有專(zhuān)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(zhǎng)、資金投入大、研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)高，而AI 制藥通過(guò)AI 技術(shù)賦能可以快速精準(zhǔn)地確定靶點(diǎn)、篩選最佳化合物分子、預(yù)測(cè)藥代動(dòng)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(shí)的成本投入，同時(shí)提高藥物研發(fā)的成功率、降低新藥研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，提升企業(yè)的投資回報(bào)率。

應(yīng)用端百花齊放

中國(guó)“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃中指出要“堅(jiān)持創(chuàng)新引領(lǐng)”，對(duì)醫(yī)藥工業(yè)創(chuàng)新研發(fā)提出進(jìn)一步轉(zhuǎn)型要求，在復(fù)雜的國(guó)際形勢(shì)下，通過(guò)鼓勵(lì)創(chuàng)新研發(fā)投入、AI先進(jìn)技術(shù)賦能，調(diào)動(dòng)制藥領(lǐng)域創(chuàng)新的積極性和資本市場(chǎng)熱度；AI技術(shù)的迭代推進(jìn)了AI制藥的發(fā)展進(jìn)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(jìn)應(yīng)用端精準(zhǔn)落地。例如冠脈CTA 診斷，CT掃描后通過(guò)影像進(jìn)行狹窄與斑塊檢測(cè)，并實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化報(bào)告自動(dòng)生成，提高冠脈重建成功率和效率。AI 決策賽道可以通過(guò)AI 模型進(jìn)行器官數(shù)字孿生，根據(jù)心功能計(jì)算模型模擬心臟在各種手術(shù)方案中對(duì)應(yīng)的治療效果以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療等。AI診療方向上，電子病歷可以疊加AI模型實(shí)現(xiàn)初步診斷和臨床診療信息結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，這樣可以提升醫(yī)院導(dǎo)診分流、信息記錄存儲(chǔ)的效率和診斷的準(zhǔn)確率，為個(gè)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(jìn)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(kāi)發(fā)所需的時(shí)間和資源，同時(shí)提高臨床試驗(yàn)的成功率。今年Recursion與英偉達(dá)合作并獲得5000萬(wàn)美元投資，英矽智能擬赴港上市，全球AI 醫(yī)藥市場(chǎng)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(tái)主要在臨床前發(fā)揮其效用。臨床前包括疾病機(jī)理研究、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物篩選、ADMET預(yù)測(cè)等多個(gè)環(huán)節(jié)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)海量藥化數(shù)據(jù)庫(kù)針對(duì)特定靶點(diǎn)的藥物進(jìn)行設(shè)計(jì)、合成和優(yōu)化相對(duì)較為成熟。靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)場(chǎng)景有巨大的市場(chǎng)想象空間，但較少AI 企業(yè)擁有新靶點(diǎn)和驗(yàn)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(lèi)：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(dá)、英特爾、AMD、天數(shù)智芯等企業(yè)。軟件包括各類(lèi)機(jī)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(tái)、開(kāi)源軟件包以及云計(jì)算平臺(tái)等輔助類(lèi)軟件。國(guó)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(jìn)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(guó)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(jìn)設(shè)備的企業(yè)，則擁有制造冷凍電鏡、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)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(dòng)化實(shí)驗(yàn)室能夠?qū)崿F(xiàn)AI 算法的快速迭代優(yōu)化，是整個(gè)AI 制藥的流程中用來(lái)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(lèi)：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(lèi)，從細(xì)分領(lǐng)域看，又可以分為三大類(lèi)，即小分子藥物、大分子藥物、細(xì)胞和基因編輯療法。

AI+CRO：通過(guò)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(jìn)行后續(xù)的開(kāi)發(fā)，或者合作推進(jìn)藥物管線。

AI+SaaS：為客戶提供AI輔助藥物開(kāi)發(fā)平臺(tái)，通過(guò)平臺(tái)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(shí)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(shí)科技等。

IT頭部企業(yè)借助對(duì)外投資、打造自有相關(guān)平臺(tái)、提供算力及計(jì)算框架服務(wù)等參與其中。國(guó)內(nèi)企業(yè)包含騰訊、華為、阿里巴巴、字節(jié)跳動(dòng)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(guò)自建團(tuán)隊(duì)、對(duì)外投資、CRO及技術(shù)合作等方式進(jìn)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(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資、建立內(nèi)部算法團(tuán)隊(duì)、采用外部AI 技術(shù)、與AI 制藥公司進(jìn)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(lái)區(qū)分，但本質(zhì)上來(lái)說(shuō)仍是不準(zhǔn)確的，因?yàn)橛行┕究赡茉诙鄠€(gè)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(cuò)綜復(fù)雜，Biotech選擇售賣(mài)軟件，CRO減少合作推進(jìn)自研管線，SaaS 公司開(kāi)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(gè)環(huán)節(jié)對(duì)數(shù)據(jù)和AI 都有顯著的需求，新技術(shù)的發(fā)展下，未來(lái)可能會(huì)慢慢融合，互惠共生。

圖：中國(guó)AI 藥物研發(fā)產(chǎn)業(yè)圖譜

信息來(lái)源：各公司官網(wǎng)，民生證券研究院