通過案例驗證算法是當(dāng)前所有AI制藥公司需要解決的難題 | 數(shù)智前瞻

自20世紀60年代CADD這一概念被提出，數(shù)字技術(shù)在早期藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)經(jīng)歷了數(shù)十年的長足發(fā)展，正在轉(zhuǎn)向AIDD階段。AI作為新藥研發(fā)的引擎，在全球各大藥廠和生物科技公司受到越來越多的重視?？鐕幤笤诮M建自有的AI團隊以外，也在不斷深化同AI制藥公司的戰(zhàn)略合作。

(資料圖片)

而在中國，除了希望通過AI技術(shù)解決新藥研發(fā)領(lǐng)域長久以來的雙十難題，中國的創(chuàng)新藥企還另有一份憑借AI技術(shù)實現(xiàn)彎道超車的寄望。

36氪數(shù)字時氪團隊（微信號：digital36kr)長期關(guān)注產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進展，此次我們邀約了醫(yī)藥研發(fā)行業(yè)內(nèi)長期關(guān)注數(shù)智化創(chuàng)新的創(chuàng)業(yè)者、投資人、從業(yè)者，與我們一起探討當(dāng)下藥物研發(fā)領(lǐng)域的數(shù)智化創(chuàng)新的趨勢和未來。

本期是我們醫(yī)藥研發(fā)數(shù)字化系列的第一期內(nèi)容。我們邀請了英矽智能的聯(lián)合首席執(zhí)行官及首席科學(xué)官任峰博士。

英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官及首席科學(xué)官任峰博士

英矽智能成立于2014年，是一家由端到端人工智能（AI）驅(qū)動的臨床階段藥物研發(fā)公司，利用深度生成模型、強化學(xué)習(xí)、轉(zhuǎn)換模型等現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過構(gòu)建人工智能藥物研發(fā)平臺，識別全新靶點并生成具有特定屬性分子結(jié)構(gòu)的候選藥物。

2021年2月，公司利用人工智能發(fā)現(xiàn)新機制特發(fā)性肺纖維化（IPF）候選藥物僅耗時18個月，所需的研發(fā)費用也降至百萬級。2022年2月英矽智能將該項目推進到1期臨床試驗階段，在前不久的2023年JP摩根醫(yī)療健康大會期間，英矽智能發(fā)布了該1期臨床試驗的積極頂線數(shù)據(jù)，這也是目前中國AIDD領(lǐng)域進展最快的藥物研發(fā)管線之一。

任峰博士于2021年2月加入英矽智能任首席科學(xué)官，并與2022年6月被擢升為聯(lián)合首席執(zhí)行官，擁有超過15年藥物研發(fā)行業(yè)經(jīng)驗，在加入英矽智能前，歷任葛蘭素史克的小分子創(chuàng)新藥物研發(fā)負責(zé)人和上海美迪西高級副總裁。

在采訪中，任峰博士向36氪透露2022年英矽智能未經(jīng)審計的收入金額近3000萬美金，較上一年有大幅增長。同時，任峰博士對36氪講述了他對AI制藥行業(yè)的洞察，并認為通過大量應(yīng)用案例驗證算法是所有AI制藥公司需要解決的難題。而在公司的價值定位上，他表示英矽是Relay和Schrodinger的結(jié)合體，其所具有的端到端的能力是區(qū)別于其他AI制藥公司的先天優(yōu)勢。

以下為專訪內(nèi)容（經(jīng)36氪編輯）

英矽是Relay和Schrodinger的結(jié)合體，端到端的能力是我們區(qū)別于其他AI制藥公司的先天優(yōu)勢。

?商業(yè)模式

36氪：現(xiàn)在英矽的客戶群體是哪些？

任峰：軟件業(yè)務(wù)來看，是跨國藥企居多，但2021年以來國內(nèi)的不少藥企也授權(quán)引進了我們的軟件業(yè)務(wù)了，包括揚子江、濟民可信等等。從藥物研發(fā)合作來看，也是大型藥企居多，例如復(fù)星醫(yī)藥和賽諾菲，這兩個是我們2022年最重磅的合作，包括大額的首付款、里程碑付款和銷售分成。當(dāng)然我們還有一些其他形式的合作，但從金額上和從項目數(shù)量上都會少一些。

36氪：目前英矽比肩的AI制藥公司或者biotech是哪些？

任峰：從商業(yè)模式上看，我們像是Relay和Schrodinger的結(jié)合體，Relay只有三條內(nèi)部研發(fā)管線，而我們有30多條內(nèi)部的管線，所以從效率上看，我們有一定的優(yōu)勢。同時我們有自主研發(fā)的AI平臺，包括PandaOmics、Chemistry42和Inclinico都是可以對外授權(quán)使用，這一點跟Schrodinger的商業(yè)模型比較接近。

所以我們其實像Relay和Schrodinger的結(jié)合體。

36氪：英矽的商業(yè)模式經(jīng)歷了哪些轉(zhuǎn)變？

任峰：我們早期跟一些企業(yè)合作，其實是作為一個以解決生物學(xué)方面的問題為出發(fā)點的AI制藥公司，通過我們的AI算法去找新的靶點。我們早期的合作模式，就是提供一種service。

后來我們慢慢從這種以service為主的發(fā)展模式過渡到了現(xiàn)在以藥物研發(fā)合作為主的模式，包括2022年1月跟復(fù)星達成的合作以及同年10月與賽諾菲達成的合作。

這類戰(zhàn)略合作的模式，通過我們的AI平臺來完成靶點發(fā)現(xiàn)和化合物的生成。我們把項目從確定靶點一直做到PCC，或者做到IND，合作伙伴會從臨床開始再接著往后做。這樣我們可以獲得相對可觀的首付款，后續(xù)還會有里程碑付款以及后續(xù)的銷售分成。我們現(xiàn)在已經(jīng)基本過渡到這種模式。

36氪：在商業(yè)策略或者戰(zhàn)略布局上面，英矽跟其他AI制藥公司的不同點是什么？

任峰：我們跟其他的AI制藥公司有一個很大的差別，我們是一個端到端的AI制藥公司。我們有早期的靶點發(fā)現(xiàn)的能力，我們有分子設(shè)計的能力，同時我們有預(yù)測臨床試驗方案成功率的預(yù)測的變量能力。

很多公司基本上都側(cè)重于一部分，有的比如側(cè)重于分子的生成包括篩選，但前期的靶點識別沒有辦法做，有的專注于生物學(xué)，但是沒有辦法做化學(xué)設(shè)計。所以我們有這樣的端到端的能力，這就讓我們有一個先天的優(yōu)勢。

另外，我們在選擇適應(yīng)癥或者選擇靶點的時候，我們會有側(cè)重地選擇有很多數(shù)據(jù)積累的適應(yīng)癥，這樣可以充分利用我們的靶點發(fā)現(xiàn)的AI能力，結(jié)合充分的數(shù)據(jù)，尤其是患者的組學(xué)數(shù)據(jù)，來幫助我們找到一些新穎的，同時靠譜的靶點去繼續(xù)往下做。這是很多其他的AI制藥公司所不具備的。

?產(chǎn)品及服務(wù)

36氪：英矽的Pharma AI平臺覆蓋了藥物發(fā)現(xiàn)的哪些領(lǐng)域？

任峰：我們的Pharma.AI平臺包括靶點的發(fā)現(xiàn)和驗證引擎PandaOmics，化合物的設(shè)計和篩選引擎Chemistry42，和臨床試驗方案的結(jié)果預(yù)測和優(yōu)化引擎Inclinico。同時在Chemistry42中，我們也包括藥代動力學(xué)的性質(zhì)，比如激酶的選擇性，成藥性，以及化合物的合成路線預(yù)測等能力。但是比如預(yù)測化合物的毒理方面的性質(zhì)，蛋白與蛋白之間的相互作用等，目前在我們的平臺上，還沒有涉及這些方面。

我們在藥物發(fā)現(xiàn)的不同環(huán)節(jié)有不同的算法，而且它底層邏輯也是不一樣的，用的數(shù)據(jù)也是不一樣。而且在每一個引擎中，我們會嘗試很多種算法，并且在我們真正做項目，或者是對外的合作過程中，不斷地優(yōu)化算法組合。我們希望通過做更多的項目，進一步的去把成功率或者命中率比較低的算法進一步的淘汰，這樣我們會不斷的提高我們的整個平臺的命中率。

36氪：能否簡單介紹下英矽新發(fā)布的智能機器人實驗室？

任峰：12月29日我們正式揭幕了全球首個由人工智能輔助決策的全自動化機器人實驗室。智能機器人實驗室聚焦靶點發(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。

以前我們與外部的合作，集中在Pharma. AI平臺以及藥物研發(fā)領(lǐng)域，但是現(xiàn)在我們有了機器人實驗室之后，可以通過機器人實驗室完成設(shè)計和驗證的閉環(huán)。它可以在內(nèi)部項目或跟外部合作的篩選階段，去做化合物的篩選、評估和驗證，同時還可以做一些臨床的生物標(biāo)記物的發(fā)現(xiàn)。它還可以幫我們積累大量的數(shù)據(jù)，幫助我們優(yōu)化人工智能平臺。

我們的實驗室是目前國內(nèi)首個如此大規(guī)模全功能的智能機器人生物實驗室。我們希望能通過它來更加帶動中國的生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，讓我們可以更快速的彎道超車。

36氪：英矽對于引入投資人有沒有一些衡量標(biāo)準(zhǔn)？

任峰：我們在2022年完成了9500萬美金的D輪融資，再加上一些前期的融資，我們在2022年總?cè)谫Y額也超過了1億美金，在整個生物醫(yī)藥市場的周期性變化中，還是的到了投資人的認可，非常不容易。

我們的不少投資方都是來自人工智能、生物醫(yī)藥領(lǐng)域的專業(yè)投資人，能給我們帶來除了資金之外更多的價值，支持公司各個方面的發(fā)展，包括戰(zhàn)略決策、商務(wù)合作、品牌建設(shè)等。我們希望與投資人建立長期的合作伙伴，期待他們能夠陪伴著公司成長。

通過大量應(yīng)用案例驗證算法是所有AI制藥公司需要解決的難題。

?AI制藥公司的發(fā)展趨勢

36氪：對AI制藥公司扮演藥企的服務(wù)商的角色，您怎么看？

任峰：從目前來講，很多AI制藥公司還是想跟藥企建立比較大的戰(zhàn)略合作，幫助自身更好的發(fā)展。但是當(dāng)AI制藥企業(yè)發(fā)展的越來越大的時候，也會向著附加值更高的biotech轉(zhuǎn)型，會有自己的項目進入臨床階段，甚至進入市場銷售階段。我覺得可以期待未來幾年之內(nèi)AIDD行業(yè)里面會有代表性公司出現(xiàn)，可能會推動整個賽道的轉(zhuǎn)型。

36氪：很多業(yè)內(nèi)的AI公司也在增加自己的研發(fā)管線，您覺得這會是一種趨勢嗎？

任峰：對AI公司來說，它最大難點就是怎么樣去證明自己的算法是正確的，所以必須得通過一些內(nèi)部的資源項目去證明自己。這是其中的一個目的。

第二，有一些AI制藥公司的商業(yè)模式是把項目做到某一個階段，選擇對外授權(quán)，或者是選擇把自己做成一個biotech?，F(xiàn)在國際上主流的幾個AI公司的商業(yè)模式，比如Relay，它主要是做自己的自研管線，把自己做成一個biotech或者一個biopharma。比如Exscientia，它做很多對外的合作，主要是戰(zhàn)略合作，目的就為合作伙伴做管線。第三種，比如Schrodinger，做一些軟件業(yè)務(wù)，同時也做內(nèi)部的自研管線。

36氪：幾家已經(jīng)上市的AI制藥公司在二級市場的表現(xiàn)不太好，您如何評價這種現(xiàn)象？

任峰：首先是跟大環(huán)境相關(guān)的，因為整個生物醫(yī)藥它是處于一個周期性變化，所以這就導(dǎo)致了AI制藥也不能脫離整個大環(huán)境而單獨逆勢上漲。但是相較其他傳統(tǒng)的biotech，市值的下降幅度還是少一些。

第二，仔細分析這些上市公司可以發(fā)現(xiàn)，市值最高的反而是Relay，他們沒有很多對外的大的合作，也沒有收入，反而市值最高。這也讓我們重新思考AIDD公司的商業(yè)模式。對外的戰(zhàn)略合作，一方面是為別人做嫁衣，另一方面有很多失敗的風(fēng)險，一旦項目失敗會非常大的影響市值。

對AIDD公司更保險一點的做法，可能是把這些項目做到PCC，或者是做到臨床前關(guān)鍵階段，然后選擇對外轉(zhuǎn)讓，這樣可能是比戰(zhàn)略合作更好的一個商業(yè)模式。從國外的已上市的AI制藥公司在二級市場的表現(xiàn)上來看，可能是更被投資人和市場所認可的。

?AI技術(shù)的落地與應(yīng)用

36氪：AI技術(shù)可以改變中國藥企在創(chuàng)新藥研發(fā)比較落后的局面嗎？

任峰：以前我們相當(dāng)滯后可能是兩個原因，一個是意愿問題，此前創(chuàng)新藥沒有受到政策的鼓勵，而做仿制藥的利潤本身也很高，所以沒必要去做創(chuàng)新。另外一個是實力問題，新藥研發(fā)需要化合物庫，需要人才，需要相應(yīng)的配套等等。

如今，首先化合物庫不再是大的制約了，我們有同樣的機會和能力去使用先進的技術(shù)手段，包括AI、DNA編碼、小分子化合物庫等。另外，從政策層面來講，國家鼓勵原創(chuàng)性更高的創(chuàng)新藥，還有國內(nèi)資本市場的資金支持。所有的內(nèi)外部的環(huán)境，就導(dǎo)致了現(xiàn)在中國發(fā)力創(chuàng)新藥的趨勢。

2022年以來，我們看到越來越多的項目出海，越來越多的對外授權(quán)，跨國藥企開始青睞中國的公司和中國的項目。我們正在慢慢的追上或朝著超越國外藥企的路上在走。

36氪：AI制藥公司發(fā)展的技術(shù)瓶頸是什么？

任峰：AI發(fā)展到目前為止，我認為算法、算力、數(shù)據(jù)，這些都是足以支撐當(dāng)前的目標(biāo)任務(wù)和需求。最主要的一個制約就是AI平臺在應(yīng)用層面的驗證，我們需要有大量的案例去證明。

AI是不是加速了藥物研發(fā)進程？AI平臺能不能提高藥物研發(fā)的成功率？這些問題都需要大量的實驗和時間去驗證。如果沒有大量的項目，沒有足夠長的時間，是沒有辦法證明AI生成候選藥物確實比人做出來藥物要好。這可能是目前擺在所有AI制藥公司面前的一個共同問題。

要解決這個問題，一方面AI制藥公司可以通過一些內(nèi)部的自研項目去驗證自己的算法是不是有效的。另一方面，如果自研的項目總數(shù)量不夠多，或者那么多的經(jīng)費去支持很多自研的項目，那就需要去跟外部的制藥公司合作，需要大量的案例去驗證。

我們?nèi)ジ献骰锇檎労献鞯臅r候，他們最想看到的就是有沒有跟其他的大藥企進行合作，他們需要看到很多這樣的案例，這樣才能讓人相信，通過AI的加持能比傳統(tǒng)的藥物研發(fā)提高效能。但同時驗證是一個漫長的周期，我們要準(zhǔn)備好足夠的耐心。

36氪：跨國藥企既有自己的AI團隊，又跟AI制藥公司合作，您覺得他們是怎么去衡量這種狀態(tài)的？

任峰：跨國藥企建立AI團隊基本上是最近這兩三年的事，在整個AIDD行業(yè)沒有得到一定的驗證前，他們在這個領(lǐng)域的投入還是非常有限的。

對于以英矽智能為代表的這一批，在2013年到2015年之間建起來的AIDD公司來說，我們已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，經(jīng)歷算法的迭代，完成了一定程度的驗證等等。從這個角度來講，比之跨國藥企剛建立的AI的團隊，我們還是有一定的先發(fā)優(yōu)勢的。

當(dāng)然跨國公司也有自己的優(yōu)勢，比如擁有很多獨有的數(shù)據(jù)，算力資源非?？捎^等。我認為這些藥企在建立自己的AI團隊的時候，一定知道自己的長處在哪，也知道自己的短板在哪。所以他們不僅在內(nèi)部做一些嘗試，同時也希望與外部的AIDD公司合作。

36氪：對2023年的行業(yè)有哪些展望？

任峰：過去的2022年，我們共同經(jīng)歷了生物醫(yī)藥行業(yè)的周期變化，有很多人認為這是一輪生物醫(yī)藥行業(yè)的寒冬，但在我看來這更是一次危中逢機的挑戰(zhàn)。我們看到了很多好消息：有一些公司順利出海，有一些公司逆勢融資，還有一些公司發(fā)布了重磅的項目和藥物，大家都按照自有的節(jié)奏發(fā)展。

在一些領(lǐng)域，我們看到了技術(shù)上一定的突破，這也是行業(yè)里的光明和未來。在市場環(huán)境好的時候，大家往往都不會更多關(guān)注新的技術(shù)，而是想把“低垂的果實”摘完。而處于現(xiàn)在的市場環(huán)境，大家會更多的關(guān)注這種創(chuàng)新性更強的技術(shù)。這是一個非?？上驳淖兓?，或?qū)橐院笊镝t(yī)藥的復(fù)蘇奠定一個基礎(chǔ)。

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