調(diào)查可發(fā)現(xiàn)這14家創(chuàng)業(yè)公司都獲得了融資，共計(jì)獲得2.7682億美元，其中來自英國的BenevolentAI融資金額就高達(dá)1億美元。該公司有一款藥物在2017年年中會(huì)進(jìn)入2b期臨床實(shí)驗(yàn)，同時(shí)有兩款在研候選藥物以8億美元的價(jià)格賣給了美國一家制藥公司。

　　海外企業(yè)做得風(fēng)生水起國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司卻鮮有涉及。為了找尋在這個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，我們?cè)诓稍L人工智能其他領(lǐng)域的專家時(shí)，最后一個(gè)問題總是“您認(rèn)識(shí)國內(nèi)做AI+藥物研發(fā)的公司嗎？”

　　經(jīng)過多方查找，最后了解到晶泰科技，也是目前唯一一家國內(nèi)利用AI從事新藥研發(fā)的公司。

　　業(yè)內(nèi)人士常說，中國在人工智能領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量位居全球第一，可以和歐美相媲美。的確，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，我們對(duì)放射影像、病理、自然語言處理、智能語音錄入等領(lǐng)域的研究不比歐美差，但在利用在AI+新藥研發(fā)領(lǐng)域卻相差很遠(yuǎn)，甚至是望塵莫及。

　　我們的差距在哪，中國利用AI進(jìn)行新藥發(fā)現(xiàn)的困難在哪，歐美又是如何進(jìn)行這方面研究，并變現(xiàn)的？帶著這些問題梳理了國內(nèi)外的行業(yè)現(xiàn)狀，希望從中找尋答案。

　　中外AI+新藥發(fā)現(xiàn)公司盤點(diǎn)

　　美國在這個(gè)領(lǐng)域一共有12家公司，處于絕對(duì)的領(lǐng)先地位。接下來是英國，有3家公司，其中包括融資最高的BenevolentAI。中國目前只發(fā)現(xiàn)了晶泰科技一家公司的業(yè)務(wù)涉及此領(lǐng)域。

　　在本次盤點(diǎn)中只是梳理了臨床前的新藥發(fā)現(xiàn)企業(yè)，并沒有統(tǒng)計(jì)利用AI在臨床試驗(yàn)階段為藥企服務(wù)的企業(yè)。

　　新藥發(fā)現(xiàn)的流程與困難

　　傳統(tǒng)小分子藥物研發(fā)的第一步通常是用被工業(yè)界廣泛采用的高通量篩選。這些試驗(yàn)通常能在成千上萬的化合物中評(píng)估針對(duì)一個(gè)特定靶點(diǎn)的活性。鑒定完候選化合物后進(jìn)入下一步評(píng)估（比如細(xì)胞的生物活性），接著是對(duì)藥物動(dòng)力學(xué)和生物利用度等特性的優(yōu)化（比如通過藥物化學(xué)實(shí)驗(yàn)）。

　　由于評(píng)價(jià)化合物所需的試驗(yàn)次數(shù)較多，藥物研發(fā)生產(chǎn)中每推進(jìn)一個(gè)階段都要花費(fèi)200-400萬美金。對(duì)于生物藥而言，由于它們的復(fù)雜性更高，因此藥物研發(fā)過程也更具挑戰(zhàn)性。生物藥的研發(fā)過程每一階段成本可會(huì)高達(dá)500-1000萬美金。

　　潛在靶點(diǎn)和非靶點(diǎn)的范圍通常需要從成千上萬的化合物中篩選，使用傳統(tǒng)高通量篩選方法，在沒有足夠資金的情況下，準(zhǔn)確的評(píng)估是很困難的。

　　另外，高通量篩選方法本身就有設(shè)計(jì)上的缺陷，會(huì)導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)篩選的無效性。而且，對(duì)于結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜且設(shè)計(jì)原理知之甚少的生物藥，這些問題會(huì)更加突出。

　　“偉哥之父”穆拉德在一次座談會(huì)上講述其藥物開發(fā)過程時(shí)說：“這個(gè)藥原本是研究心血管疾病的，但男性受試者看到美女護(hù)士意外有反應(yīng)，因此轉(zhuǎn)研究男性勃起功能障礙。”這個(gè)故事表達(dá)了新藥研發(fā)工作者的無奈，即使他們付出很多努力，結(jié)果也并不會(huì)如他們所愿，新藥發(fā)現(xiàn)的偶然性太大。

　　中國新藥發(fā)現(xiàn)的難點(diǎn)

　　中國的新藥研發(fā)公司，除了會(huì)面對(duì)以上的問題之外，還要面對(duì)中國獨(dú)有的困難。晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人、北京大數(shù)據(jù)及人工智能研發(fā)中心負(fù)責(zé)人賴力鵬博士告訴記者，中國在進(jìn)行人工智能藥物研發(fā)方面，要面對(duì)人才、數(shù)據(jù)、商業(yè)模式的困難。

　　人才，AI應(yīng)用于藥物研發(fā)需要若干個(gè)垂直領(lǐng)域的專家共同參與才能有所突破。既需要物理學(xué)家、化學(xué)專家、藥物學(xué)家、藥企研發(fā)高管，又需要人工智能科學(xué)家、云計(jì)算工程師等跨學(xué)科人才。通過在多個(gè)領(lǐng)域人才和經(jīng)驗(yàn)的積累，整個(gè)團(tuán)隊(duì)需要緊密合作，這樣才更容易獲得突破性的思路和好的成果。

　　高質(zhì)量數(shù)據(jù)，AI藥物研發(fā)需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)支持。國內(nèi)創(chuàng)新藥研發(fā)起步較晚，與國外相比，對(duì)于優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的積累還有一定差距。

　　商業(yè)模式，生物科技在國內(nèi)成功的標(biāo)桿案例較少，同時(shí)藥物研發(fā)這一行業(yè)相比醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，其本身有相當(dāng)?shù)膹?fù)雜性和不可預(yù)測(cè)性。這就是為什么人工智能這么火，人工智能制藥卻仍是一條少有人走的路的原因。

　　利用AI如何解決新藥發(fā)現(xiàn)的問題

　　從海量信息中快速發(fā)現(xiàn)新藥

　　在科學(xué)研究飛速發(fā)展的今天，每30秒就會(huì)有一篇生命科學(xué)論文發(fā)表。除此以外，還有大量的專利、臨床試驗(yàn)結(jié)果等海量信息散布在世界各地。這些信息中，只有一小部分的科學(xué)信息可以形成有用的新知識(shí)。

　　對(duì)于藥物研發(fā)工作者來說，他們沒有時(shí)間和精力來關(guān)注所有的新信息，但是這些信息又包含了全球大部分科研人員的研究成果和大量關(guān)于新藥的信息，從這些信息中找尋新藥的蛛絲馬跡是藥物發(fā)現(xiàn)的一種捷徑。

　　人工智能技術(shù)可以從這些散亂無章的海量信息中提取出能夠推動(dòng)藥物研發(fā)的知識(shí)，提出新的可以被驗(yàn)證的假說，從而加速藥物研發(fā)的過程。

　　還有一種情況是利用專有的深度學(xué)習(xí)運(yùn)算法則，在成千上萬的潛在化合物中尋找新的小分子藥物。

　　代表性企業(yè)：BenevolentAI、Atomwise

　　舊藥新用

　　利用深入學(xué)習(xí)技術(shù)，將臨床藥物與新的適應(yīng)癥相匹配。這樣可以繞過動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和安全性實(shí)驗(yàn)。

　　例如，沙利度胺在上世紀(jì)50年代主要被作為鎮(zhèn)靜劑使用，1998年，在美國用來治療麻風(fēng)病，研究人員建議將其用于治療多發(fā)性骨髓瘤，由于藥物已經(jīng)被測(cè)試為麻風(fēng)病治療，研究人員能夠繞過第一階段的安全性和劑量試驗(yàn)。

　　根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，F(xiàn)DA在2012年批準(zhǔn)沙利度胺治療多發(fā)性骨髓瘤。據(jù)彭博預(yù)測(cè)，這個(gè)過程總共花費(fèi)了4000萬至8,000萬美元，如果從零開始開發(fā)藥物所需的平均費(fèi)用為20億美元。

　　代表性企業(yè)：LamTherapeutics、NuMedii、Healx、InsilicoMedicine

　　利用人工智能研發(fā)新藥的好處除了加速研發(fā)時(shí)間、節(jié)約資金，還可以降低后續(xù)臨床試驗(yàn)的失敗概率。在云計(jì)算和專用超級(jí)計(jì)算機(jī)的幫助下，人工智能可以代替科學(xué)家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)限制與效率瓶頸，通過提前預(yù)測(cè)藥物候選的ADMET（藥物的吸收、分配、代謝、排泄和毒性）在后續(xù)藥物發(fā)展中起到關(guān)鍵作用的性質(zhì)，從而極大縮小實(shí)驗(yàn)范圍，預(yù)測(cè)化合物不良反應(yīng)，并評(píng)估通過人類臨床試驗(yàn)的可能性，降低后續(xù)藥物臨床的失敗概率。

　　數(shù)據(jù)來源：Healx

　　海外新藥發(fā)現(xiàn)企業(yè)主要關(guān)注的疾病

　　制作這個(gè)表格的時(shí)候，我們還是很意外的。本以為腫瘤藥物市場大、需求旺，所有公司的業(yè)務(wù)都會(huì)涉及腫瘤藥物的研發(fā)，結(jié)果卻只有8家，占比50%。神經(jīng)性疾病主要是關(guān)于阿爾茲海默癥和帕金森癥。

　　罕見疾病涉及亨廷頓舞蹈?。ê嗤㈩D氏舞蹈癥是一種家族顯性遺傳型疾病，臨床變現(xiàn)為變得冷漠、易怒或抑郁、語言障礙、脾氣倔強(qiáng)，不自主的出現(xiàn)舞蹈動(dòng)作，判斷力、記憶力、認(rèn)知能力減退）、淋巴管平滑肌瘤病等。

　　總的來說這些公司涉及了15種以上的疾病藥物研發(fā)，雖然不算很多，但是對(duì)于一個(gè)剛起步的行業(yè)來說，這個(gè)數(shù)據(jù)還是令人意外。

　　商業(yè)模式探索

　　關(guān)于商業(yè)模式的探索在這里分享三種，第一種是采訪晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人、北京大數(shù)據(jù)及人工智能研發(fā)中心負(fù)責(zé)人賴力鵬博士得知的。后兩種則是從巢生資本的研究中整編獲取的。

　　1、開放和反饋的思路

　　晶泰科技一開始就明確了初期主要客戶群，在地域設(shè)置上形成國內(nèi)研發(fā)，國際業(yè)務(wù)拓展的模式。在有效控制研發(fā)成本的同時(shí)，起步階段就努力在國際范圍內(nèi)尋求合作者。目前晶泰科技已獲得國際頂級(jí)藥企的信賴并達(dá)成長期合作。

　　除了拓展國際業(yè)務(wù)之外，基于藥物研發(fā)流程的復(fù)雜性，賴力鵬認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物研發(fā)中的大規(guī)模應(yīng)用依賴于整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的共同努力。所以商業(yè)上晶泰科技會(huì)主導(dǎo)開放和反饋的思路，其長處是為傳統(tǒng)研發(fā)人員提供最先進(jìn)的計(jì)算軟硬件工具，幫助他們更好更快地完成科研任務(wù)。

　　2、虛擬篩選團(tuán)隊(duì)外包驗(yàn)證

　　虛擬篩選團(tuán)隊(duì)外包的主要方式有2種:

　　與利益相關(guān)者合作

　　與非利益相關(guān)者合作

　　引入利益相關(guān)者，比如一個(gè)更大的醫(yī)藥公司，公司將受益頗多，比如激勵(lì)一致、與已有臨床生產(chǎn)線的整合、致力于特定疾病團(tuán)隊(duì)帶來的專業(yè)知識(shí)等。雖然公司需要割舍部分控制力或所有權(quán),但是有利于項(xiàng)目研發(fā)成功率的提升。

　　另一種方式，與非利益相關(guān)者合作（例如CRO），公司保留完全的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，執(zhí)行速度快但是成本高。而且在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上有可能面對(duì)控制權(quán)的損失，所以為了保證高質(zhì)量的結(jié)果必須給予特殊的關(guān)注。

　　這個(gè)模式的好處是成本低，速度快，特別是工業(yè)界的合作伙伴在新化合物后期驗(yàn)證和臨床研發(fā)中具有巨大機(jī)會(huì)。合作伙伴能夠理解這些驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的動(dòng)機(jī)和設(shè)計(jì)是至關(guān)重要的，因?yàn)樗麄冊(cè)诤罄m(xù)的臨床研發(fā)中充當(dāng)重要角色。

　　公司舉例：NimbusTherapeutics，TwoXAR，Atomwise

　　3、獨(dú)立的藥物研發(fā)團(tuán)隊(duì)和虛擬篩選團(tuán)隊(duì)的良好合作

　　在這個(gè)模式中，公司團(tuán)隊(duì)專注于計(jì)算機(jī)虛擬篩選，而其他團(tuán)隊(duì)給予實(shí)驗(yàn)藥物研發(fā)的支持。和通常專注于特定的配體\受體、生物現(xiàn)象或者疾病領(lǐng)域的團(tuán)隊(duì)的良好合作，使項(xiàng)目研發(fā)團(tuán)隊(duì)有獨(dú)特的專業(yè)性。

　　雖然配合程度沒有一個(gè)完全整合團(tuán)隊(duì)那么強(qiáng)，但這種模式的優(yōu)勢(shì)在于，提供的處理結(jié)構(gòu)的可變性和合作者的可選擇性。具有廣泛應(yīng)用平臺(tái)的虛擬篩選團(tuán)隊(duì)可以考慮用這個(gè)結(jié)構(gòu)，在使資本成本最小化的同時(shí)處理很多研發(fā)項(xiàng)目。