AI制藥作為近年來所崛起的新興領(lǐng)域，其利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、大數(shù)據(jù)等技術(shù)與傳統(tǒng)制藥環(huán)節(jié)相結(jié)合，旨在有效降低開發(fā)成本，縮短研發(fā)時間，拓展藥物創(chuàng)新空間。AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用具備的潛力將藥企從巨額的研發(fā)投入和漫長的研發(fā)周期中解救出來。面對如此巨大的吸引力，自2012年以來，國內(nèi)外AI創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍般涌現(xiàn)。然而AI制藥至今仍面臨不少挑戰(zhàn)——高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足、訓(xùn)練結(jié)果難解釋、產(chǎn)品未被臨床驗證、復(fù)合型人才缺失等。

在這樣的行業(yè)背景下，國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)公司、大型藥企以及互聯(lián)網(wǎng)公司通過自研管線或者產(chǎn)業(yè)合作的方式，開始在高技術(shù)門檻的制藥領(lǐng)域進(jìn)行探索。

行業(yè)現(xiàn)狀：

近年來，中國AI藥物研發(fā)企業(yè)融資規(guī)模整體提升，但大部分仍處于早期融資階段。2022年全球AI+藥物研發(fā)相關(guān)融資總事件達(dá)144起，總金額為62.02億美元（約人民幣426.7億元）。其中，美國AI藥物研發(fā)融資事件71起、中國43起，中國融資金額約5.58億美元。目前，AI藥物研發(fā)市場主體以IT巨頭、AI藥物研發(fā)企業(yè)和大型藥企三類企業(yè)為主，其依托各自在平臺、算法和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢切入行業(yè)：

（1）IT巨頭：我國IT巨頭依托其AI模型和平臺優(yōu)勢，以對外投資、自建AI藥物研發(fā)平臺和提供算法服務(wù)三種方式跨界入局。例如，“云深智藥”是騰訊基于其AI Lab自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)庫和云計算，打造的AI驅(qū)動藥物臨床前研究開放平臺，覆蓋了臨床前藥物研發(fā)的全流程；此外，騰訊還與成都先導(dǎo)合作，共同設(shè)計完成了首個經(jīng)實驗驗證的骨架躍遷分子生成算法。

圖1：中國AI藥物研發(fā)各領(lǐng)域分布情況

（2）AI藥物研發(fā)企業(yè)：行業(yè)的主力軍，我國AI新藥研發(fā)企業(yè)依托其算法和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，以CRO（醫(yī)藥研發(fā)外包）和自研管線為主要模式切入應(yīng)用場景。技術(shù)上，AI藥物研發(fā)企業(yè)的算法愈受歡迎，成為重要的技術(shù)壁壘。此外，這類企業(yè)的數(shù)據(jù)自研能力是關(guān)鍵的競爭要素，AI藥物研發(fā)所需的高價值數(shù)據(jù)多源于其智能實驗室。

（3）大型藥企：主要通過自建團(tuán)隊和業(yè)務(wù)合作兩種方式進(jìn)入AI藥物研發(fā)賽道。其中，與AI藥物研發(fā)企業(yè)合作是主要的業(yè)務(wù)模式，大型藥企可憑借其在研發(fā)管線、專業(yè)背景上的優(yōu)勢彌補(bǔ)AI藥物研發(fā)企業(yè)的不足。近年來，國內(nèi)大型藥企紛紛布局其中，如藥明康德與英矽智能合作進(jìn)行的化合物篩選等。

藥物研發(fā)：

（1）小分子藥物研發(fā)

從在線AI藥物研發(fā)方向來看，AI輔助藥物研發(fā)布局分布在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗和藥品銷售的各個階段。其中布局最多的環(huán)節(jié)是先導(dǎo)化合物的設(shè)計優(yōu)化合成，其次是化合物篩選、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和藥物重定位，晶型預(yù)測、劑型設(shè)計環(huán)節(jié)布局的公司相對較少。目前，國內(nèi)AI藥物研發(fā)領(lǐng)域中小分子化合物虛擬篩選，新靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)以及藥物優(yōu)化設(shè)計和藥物重定向是目前較為熱門的方向。

從在研AI藥物產(chǎn)品聚焦疾病領(lǐng)域來看，主要聚焦在癌癥和精神類疾病，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%；其余涉及的領(lǐng)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(lǐng)域，個別企業(yè)布局了遺傳疾病及罕見病等小眾賽道。

圖2：全球AI藥物研發(fā)集聚領(lǐng)域

從在研產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)程來看，美國在全球AI藥物管線布局上仍占主導(dǎo)，截至2022年6月，全球共有26家AI藥物研發(fā)企業(yè)、約51個由AI輔助進(jìn)入臨床Ⅰ期的藥物管線。其中，80%以上為美國企業(yè)，已上市的AI藥物研發(fā)頭部企業(yè)也基本為歐美企業(yè)，尚未有中國企業(yè)。2021年我國AI藥物研發(fā)實現(xiàn)了從0到1的突破，未知君、冰洲石和英矽智能三家企業(yè)研發(fā)管線進(jìn)入到臨床I期。但由于技術(shù)壁壘等因素限制，目前尚未有AI制藥產(chǎn)品上市。目前，部分中國企業(yè)已發(fā)展出自有專利的開發(fā)平臺，甚至開始探索在全球尚未有企業(yè)涉足的前沿領(lǐng)域，如小分子晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測、原發(fā)藥物設(shè)計等。

2023年以來，國內(nèi)AI藥企的管線大批進(jìn)入臨床階段。據(jù)智藥局統(tǒng)計，目前國內(nèi)AI藥企有14家，管線方面有5條推進(jìn)到臨床II期。其中，英矽智能的核心產(chǎn)品ISM001-005是國內(nèi)第一款由AI設(shè)計進(jìn)入臨床階段的藥物，目前已進(jìn)行到臨床2期，且FDA已授出特發(fā)性纖維化適應(yīng)癥的孤兒藥資格認(rèn)定；深圳埃格林醫(yī)藥利用老藥新用的策略將EG-007已經(jīng)推進(jìn)至臨床III期用于治療子宮內(nèi)膜癌，是目前國內(nèi)進(jìn)展最快的一條管線。

表1：2023年中國AI藥物研發(fā)部分管線進(jìn)展

發(fā)展趨勢：

（1）大分子藥物研發(fā)

大分子領(lǐng)域正在成為AI藥物研發(fā)的下一個方向。2022年4月份，以色列藥企Biolojic Design宣布其有史以來第一個計算設(shè)計的抗體進(jìn)入臨床試驗。11月，加拿大藥企AbCellera和合作伙伴Regeneron宣布已經(jīng)將首個針對未公開G蛋白偶聯(lián)受體（GPCR）的抗體候選藥物推進(jìn)到臨床前開發(fā)階段。同月，AI制藥企業(yè)Exscientia，宣布其AI技術(shù)平臺將包括人類抗體設(shè)計。有媒體做過不完全統(tǒng)計，全球已經(jīng)有20多家公司正在通過AI技術(shù)發(fā)現(xiàn)抗體藥物。從區(qū)域來看，這些公司大都分布在歐美。

中國也有企業(yè)布局，但仍屬于小眾領(lǐng)域。星亢原與愷佧生物、藥明生物都達(dá)成了AI賦能大分子藥物研發(fā)的合作。信華生物則宣布利用自研AI平臺設(shè)計開發(fā)的First-in-class多功能抗體藥物在臨床前動物實驗中顯示出優(yōu)異的安全性與有效性，且可成藥性方面性能卓越，即將進(jìn)入CMC和IND-enabling階段。一旦成功，該藥將有望成為亞洲最先進(jìn)入臨床階段的AI大分子藥物。

（2）自動化實驗室

AI可以處理龐大的數(shù)據(jù)集，但如何獲得穩(wěn)定而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)依舊是一項挑戰(zhàn)。面對數(shù)據(jù)質(zhì)量、存儲以及集成AI的需求，自動化實驗室成為一個新的解決方案。

隨著底層技術(shù)和產(chǎn)品的發(fā)展，自動化工作流程正在擴(kuò)展，實驗室也向數(shù)字化—自動化—智能化發(fā)展，人工智能和云技術(shù)的發(fā)展正在創(chuàng)造新的效率和能力。數(shù)字化實驗室可實現(xiàn)至少80%的無紙化操作，而自動化和智能化實驗室可以在數(shù)字化的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動轉(zhuǎn)錄和分析，提供更高的價值和成本節(jié)約。硬件的自動化一直備受人們關(guān)注，但實驗室的綜合性決定了對自動化（智慧）實驗室而言，與儀器設(shè)備相匹配的軟件環(huán)境、服務(wù)解決方案同樣重要。關(guān)鍵是把數(shù)據(jù)流、樣本流以及深刻的實驗管理理念串聯(lián)起來，利用人工智能、機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的綜合應(yīng)用，為大量數(shù)據(jù)間搭建起橋梁。發(fā)揮AI軟件和自動化實驗的結(jié)合效用，利用數(shù)據(jù)來創(chuàng)造新的價值。

圖3 數(shù)字化實驗室、自動化實驗室、以及AI智能云操作的未來實驗室

2021年，部分AI制藥公司已經(jīng)開始建立自動化實驗室，目的是提高內(nèi)部數(shù)據(jù)的生成能力，以優(yōu)化AI模型。據(jù)不完全統(tǒng)計，Exscientia、英矽智能、Arctoris、Recursion、Insitro等都建立了自動化實驗室。英矽智能則于2021年12月發(fā)布了全球首個由人工智能輔助決策的全自動化機(jī)器人實驗室。該智能機(jī)器人實驗室聚焦靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物篩選、個性化藥物開發(fā)和轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域。自動化已經(jīng)成為不少AI制藥公司戰(zhàn)略版圖的下一個重要模塊。在2021年初，英國的Automata Labs籌集了5000萬美元用于自動化實驗室研究；中國的鎂伽科技也引來高盛投資，獲得3億美元融資用于擴(kuò)展其多樣化的自動化人工智能驅(qū)動的遠(yuǎn)程實驗室服務(wù)和機(jī)器人化設(shè)施。未來，我們期待AI+自動化的工作流程可以拓展到藥物發(fā)現(xiàn)的其他領(lǐng)域：包括DNA合成自動化、載體構(gòu)建、細(xì)胞系生成和蛋白質(zhì)生產(chǎn)都可以被進(jìn)一步優(yōu)化，輔助藥物更有效的決策和研發(fā)。

未來，隨著算法的更新、算力的突破及大數(shù)據(jù)的發(fā)展，AI技術(shù)將深入應(yīng)用到新藥研發(fā)的各個環(huán)節(jié)，在化合物合成、藥效預(yù)測及自動化研發(fā)等階段扮演越來越重要的角色。此外，進(jìn)一步深化AI技術(shù)的賦能作用，還需傳統(tǒng)醫(yī)藥研發(fā)基礎(chǔ)科學(xué)與AI核心技術(shù)進(jìn)行深度結(jié)合，只有核心技術(shù)緊密貼合行業(yè)、深刻理解行業(yè)，才能真正實現(xiàn)藥物研發(fā)的智能化。