近年來，人工智能正在加速新藥要研發(fā)的速度。目前，全球有近100家初創(chuàng)企業(yè)已在探索用于研發(fā)新藥的人工智能方法。與此同時，諾華、輝瑞、強生、禮來、GSK等國際知名藥企也在積極嘗試與人工智能企業(yè)合作。

在大多數(shù)企業(yè)將人工智能布局在輔助診斷和健康管理方面時，一些企業(yè)也在嘗試將人工智能應(yīng)用于新藥研發(fā)。

近日，晶泰科技宣布完成4600萬美金（約合3.2億元人民幣）的B+輪融資，由國壽大健康基金領(lǐng)投，SIG（海納亞洲）、雅億資本跟投。這一輪融資將用于晶泰科技的業(yè)務(wù)擴展與智能藥物研發(fā)平臺的建設(shè)。

就在晶泰科技宣布融資前，中電藥明這家由中電數(shù)據(jù)與藥明康德合資成立的公司正式亮相。中電數(shù)據(jù)和藥明康德雙方表示將基于診療和處方數(shù)據(jù)，為生命科學行業(yè)機提供健康醫(yī)療數(shù)據(jù)解決方案。其中，為制藥企業(yè)提供新藥研發(fā)、上市后藥效評估的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品也是中電藥明這家公司的一個重要業(yè)務(wù)。

實際上，人工智能正在加速新藥研發(fā)的速度。目前，全球有近100家初創(chuàng)企業(yè)已在探索用于研發(fā)新藥的人工智能方法。與此同時，諾華、輝瑞、強生、禮來、GSK等國際知名藥企也在積極嘗試與人工智能企業(yè)合作。

AI輔助新藥研發(fā)風口初現(xiàn)

“在提供算法服務(wù)方面，取決于藥企的經(jīng)費預算。業(yè)界領(lǐng)先的創(chuàng)新藥企平均每家每年的研發(fā)預算在50億美金以上。而在新藥開發(fā)方面，人工智能的應(yīng)用市場在于能否通過計算比別人更快地發(fā)現(xiàn)、研發(fā)出新藥。”在晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人溫書豪看來，人工智能輔助新藥研發(fā)這個領(lǐng)域是沒有天花板的。

正是由于對這個行業(yè)寄予了很高的希望，目前人工智能輔助新藥研發(fā)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)企業(yè)不斷涌現(xiàn)，并吸引了資本的目光。在英國，使用人工智能助力新藥開發(fā)的BenevolentAI公司成立5年來已經(jīng)開發(fā)出24個候選藥物，且已有藥物進入臨床二期試驗階段。近期，BenevolentAI也獲得了1.15億美元的投資，準備將其人工智能技術(shù)應(yīng)用于運動神經(jīng)元疾病、帕金森病和其他難治疾病的藥物研發(fā)。

在中國，2018年也是人工智能輔助新藥研發(fā)領(lǐng)域風口初現(xiàn)的一年。

健康點統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，今年中國人工智能輔助新藥研發(fā)領(lǐng)域共發(fā)生5起融資，其中，除晶泰科技外，深度智耀、智藥科技、億藥科技等3家公司均處在A輪融資階段之前。此外，在該領(lǐng)域參與過投資的機構(gòu)既包括紅杉中國、真格基金、青松基金、國壽大健康基金、SIG（海納亞洲）、雅億資本和英諾天使基金等多家投資機構(gòu)，也包括騰訊、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭。值得注意的是，如云勢軟件這種醫(yī)藥營銷SaaS服務(wù)企業(yè)也正在布局人工智能輔助新藥研發(fā)領(lǐng)域。

“其實，目前中國人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用并沒有比國外差很多，在很多領(lǐng)域我們與國外落后10年、20年，但是，從人工智能的人才數(shù)量、研發(fā)投入上，我們幾乎能與美國媲美。”Haalthy創(chuàng)始人邱威妮對中國人工智能輔助新藥研發(fā)的市場持樂觀態(tài)度。

在邱威妮看來，在人工智能輔助新藥研發(fā)領(lǐng)域，目前中國與國外的差距主要體現(xiàn)在藥企的接受程度上。她提到，國外接受人工智能輔助新藥研發(fā)的公司更多，甚至藥廠會直接投資到這些公司上，而中國本土的藥企才剛剛開始接觸人工智能，不少聊過的藥企高管依然對人工智能依然持懷疑的態(tài)度。不過她也強調(diào)，在技術(shù)方面，中外的差距已經(jīng)越來越小。

對此，溫書豪也表示，在大環(huán)境上，中國的醫(yī)藥工業(yè)相對起步較晚，相較于歐美國家，在高質(zhì)量的醫(yī)藥數(shù)據(jù)積累、健全的醫(yī)藥生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)、資本市場、初創(chuàng)企業(yè)布局等，中國都有進一步提升的空間，而在算法和硬件方面中國已經(jīng)達到世界先進的水平。同時，國內(nèi)最大的優(yōu)勢集中在人工智能相關(guān)的人才儲備豐富，企業(yè)發(fā)展具備成本優(yōu)勢，而且好的創(chuàng)業(yè)項目往往能夠更快速地獲得資本市場的認可和支持。

身處行業(yè)之中的溫書豪也提到，目前布局人工智能輔助新藥研發(fā)的初創(chuàng)企業(yè)還處于成本投入階段。他告訴健康點，前期投入主要集中在算法開發(fā)、數(shù)據(jù)累積、人才獲取等方面。后期為了更好地服務(wù)客戶，算力要緊跟業(yè)績增長提升，所以成本也會逐漸增大。

藥企：一面裁員，一面布局AI

在人工智能輔助新藥研發(fā)領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)崛起的同時，作為這類公司主要買單方的藥企也有所動作，今年以來，眾多藥企紛紛進行裁員，并將一定資金投入到了人工智能領(lǐng)域，試圖利用技術(shù)輔助提升新藥發(fā)掘效率。

以諾和諾德為例，今年9月，諾和諾德宣布在中國和丹麥裁員400人，其官方網(wǎng)站發(fā)布的《轉(zhuǎn)變研發(fā)方式的計劃》稱，其未來將增加對核心治療領(lǐng)域和新治療領(lǐng)域轉(zhuǎn)型生物和技術(shù)創(chuàng)新的投資，力圖通過提升自動化及數(shù)字化能力,運用機器學習及人工智能等方式,提高研發(fā)效率。

無獨有偶，今年年初，輝瑞公司也宣布將裁員300人，對象主要是其神經(jīng)科學部門的早中期在研管線相關(guān)員工，并停掉一些處于臨床I/II期的在研項目。2017年11月，禮來在抗β淀粉樣蛋白療法Solanezumab的第3項大型Ⅲ期臨床研究宣布失敗后表示，將裁掉阿爾茨海默病業(yè)務(wù)單元的485名員工。更早的時候，強生、羅氏、默沙東等都爆出了裁員計劃。

實際上，在裁員計劃之前，這些企業(yè)已經(jīng)開始了在人工智能方面的嘗試。2016年11月，BenevolentAI與強生達成合作，強生把一些尚處于試驗中的小分子化合物轉(zhuǎn)交給了BenevolentAI，進行新藥開發(fā)。同年12月，輝瑞于也與IBM簽署協(xié)議，利用IBMWatson系統(tǒng)協(xié)助Pfizer的免疫腫瘤藥物研發(fā)。2017年5月，賽諾菲與Exscientia簽訂了一項潛在價值為2.5億歐元的合作和許可交易，用于開發(fā)針對代謝疾病的小分子藥物。之后葛蘭素史克、默沙東、等藥企也紛紛利用人工智能輔助新藥研發(fā)。

據(jù)溫書豪介紹，今年5月，晶泰科技也與輝瑞展開了戰(zhàn)略研發(fā)合作，一方面，晶泰科技將為輝瑞提供藥物晶型設(shè)計與篩選技術(shù)，一方面，晶泰科技將運用量子物理、人工智能，為輝瑞在云端研發(fā)和搭建一個藥物分子模擬平臺，用于藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計，并實現(xiàn)多種關(guān)鍵藥物屬性的預測。

“可以預計，人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)技術(shù)的改進以及由其引發(fā)產(chǎn)生的新型藥物研發(fā)技術(shù)，將縮短新藥研發(fā)周期、降低研發(fā)成本，顯著提高藥物研發(fā)的成功率。”邱威妮表示，藥企將目光投向人工智能的一個重要原因就是降低成本，提高效率。

據(jù)《Nature》報道，新藥研發(fā)的平均成本約為26億美元，大約耗費10年時間。它包括了漫長的小分子化合物研發(fā)階段、三期臨床試驗、以及注冊審批的過程。然而，能夠通過這重重考驗并成功上市的藥物，僅有不到1/10。

2016年，塔夫茨大學藥物開發(fā)研究中心的《關(guān)于新藥開發(fā)成功率的權(quán)威數(shù)據(jù)》一文提出，在過去40年間，人體試驗前的研發(fā)成本上漲了10倍，臨床研發(fā)成本上漲了21倍，總成本上漲了14倍。即便各大藥企的銷售額都在不同程度的增長，但遠遠趕不上研發(fā)成本的增長速度，因此，近年來的藥物投資回報率有所下滑。德勤2017年的報告顯示，2017年全球TOP12制藥巨頭在研發(fā)上的投資回報率僅有3.2%，這個數(shù)字相比2010年的10.1%降幅顯著。

在投資回報率下降的同時，新藥研發(fā)的成功率也在持續(xù)走低。據(jù)Tufts(CSDD)統(tǒng)計，新藥臨床I期至批準上市的成功率已經(jīng)從80年代的23%大幅下降至現(xiàn)在的12%左右。不過對此有業(yè)內(nèi)認識表示，隨著AI智能研發(fā)新藥等突破性技術(shù)成熟，這種下降趨勢或?qū)p緩。

一面是裁員，一面是投資布局人工智能，于是行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了質(zhì)疑是否人工智能會取代新藥研發(fā)人員的聲音。對此，溫書豪表示，“在可見的未來，人工智能不會取代新藥研發(fā)人員，而是作為更加強大、高效的研發(fā)工具，去賦能藥企研發(fā)人員，提高他們的工作效率，輔助他們更好地完成現(xiàn)在的工作。讓制藥企業(yè)以更少的資源，開發(fā)出更多優(yōu)質(zhì)高效的創(chuàng)新藥物。”

一盆冷水：效果尚待驗證

“目前的新藥研發(fā)有很多關(guān)鍵步驟極大地依賴實驗試錯的方法，這就導致研發(fā)會受到時間、流程、科學家的個人經(jīng)驗、甚至運氣的限制，試錯成本高。”溫書豪告訴健康點，人工智能可應(yīng)用在藥物開發(fā)的不同環(huán)節(jié)，包括虛擬篩選苗頭化合物、新藥合成路線設(shè)計、藥物有效性及安全性預測、藥物分子設(shè)計等。通過有效運用人工智能技術(shù)，基于已有的化學、生物學數(shù)據(jù)和知識建立有效的數(shù)據(jù)模型，來預測藥品的安全性、有效性、副作用等對研發(fā)成敗起到關(guān)鍵影響的藥物屬性，有望切實減少人力、時間、物力等研發(fā)投入，從而降低藥品研發(fā)成本和風險，縮短醫(yī)藥創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的過程。

即便行業(yè)對于人工智能輔助新藥研發(fā)的熱情不減，但我們不得不理性地看待這個新型的技術(shù)和行業(yè)。按照新藥研發(fā)10-15年的研發(fā)周期來看，目前人工智能輔助藥物研發(fā)技術(shù)還處于起始和發(fā)展期，這項技術(shù)是否真的對行業(yè)有所幫助，還需要用一段時間的積累來證明。

此前，AtlasVenture合伙人BruceBooth也曾指出，新藥發(fā)現(xiàn)和研發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)數(shù)不勝數(shù)，人工智能可以解決的部分有限。他提到，“用計算機設(shè)計新藥的程序已經(jīng)存在了好幾十年。但在醫(yī)藥行業(yè)，研發(fā)產(chǎn)出率非但沒有上升，反而還逐年下降。藥物發(fā)現(xiàn)的時間沒有縮短，成本也沒有變得更低。這并不是說這些程序阻礙了新藥的研發(fā)，而是說它們尚未給行業(yè)帶來大幅的可喜改觀。”