AI制藥，正在洗牌

根據(jù)Deep Knowledge Analytics的研究，全球新藥投資回報率已經(jīng)從2010年的10.1%下降至2018年的2%以下。另外據(jù)德勤研究數(shù)據(jù)，2020年一款新藥上市的平均成本為25.08億美元；而在2010年，這一數(shù)字還僅有11.88億美元。

在如此成本高漲而收益走低的情況下，AI制藥通過高通量試錯僅僅提高了藥物設(shè)計和篩選的成功率，優(yōu)化了流程并大大降低了人力成本，似乎為藥企發(fā)展添加了一雙虎翼。伴隨著風口來臨，資本成為重要驅(qū)動力。

從具體數(shù)據(jù)來看，近五年（2017—2021年），創(chuàng)新藥領(lǐng)域的AI制藥企業(yè)融資事件合計達到199起，融資金額合計近百億美元。這其中，國內(nèi)的融資事件數(shù)共82起，占比達到41%，足可見國內(nèi)AI制藥企業(yè)在近幾年的快速發(fā)展，而海外的融資事件主要還是以美國企業(yè)為主。從融資事件數(shù)及融資金額來看，近五年創(chuàng)新藥領(lǐng)域的AI制藥企業(yè)整體呈現(xiàn)出連續(xù)增長的態(tài)勢，年均復合增長率分別達到70%和153%。尤其是自2019年開始，更是呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢。與2019年相比，2021年的增長率分別達到了237%和866%。

近5年創(chuàng)新藥領(lǐng)域AI制藥企業(yè)融資情況

來源：參考資料4

從融資輪次的分布來看，近五年創(chuàng)新藥領(lǐng)域AI制藥企業(yè)的融資階段以早、中期為主，其中早期至A輪的占比達到56%，可見近年來初創(chuàng)的AI制藥企業(yè)占據(jù)了整個細分賽道的主要部分。創(chuàng)新藥領(lǐng)域完成IPO的AI制藥企業(yè)數(shù)量在近兩年也有明顯的增長，這其中也包括了在2021年完成IPO的國內(nèi)企業(yè)——天演藥業(yè)。

近5年創(chuàng)新藥領(lǐng)域AI制藥企業(yè)融資輪次分布

來源：參考資料4

在2022年剛剛過去的上半年，創(chuàng)新藥領(lǐng)域AI制藥企業(yè)的融資熱度依舊高漲。上半年累計融資事件達到45起，累計融資金額達17.6億美元。與去年同期相比，融資事件數(shù)基本保持持平，融資金額下降了36%。這主要是由于疫情的影響，3-5月份融資情況總體出現(xiàn)了連續(xù)下滑的趨勢。但隨著疫情逐步得到控制以及國內(nèi)部分地區(qū)的復工復產(chǎn)，6月份該領(lǐng)域的融資熱度又有了明顯的回升趨勢。因此今年下半年AI制藥領(lǐng)域的融資熱度還是有很大可能繼續(xù)維持較高水平甚至是趕超去年的。

2022年H1創(chuàng)新藥領(lǐng)域AI制藥企業(yè)融資情況

來源：參考資料4

雖然“AI對傳統(tǒng)行業(yè)的顛覆性改革”的故事動聽至極，但是不管是成熟期企業(yè)還是初創(chuàng)企業(yè)，均未拿出實打?qū)嵉闹扑幊煽?，有頭無尾，讓人疲憊。截至現(xiàn)在，放眼全球亦尚未有一款真正基于AI研發(fā)的新藥上市，而用傳統(tǒng)方法也能繼續(xù)研發(fā)新藥，AI制藥有否面臨雞肋尷尬？或者，只是一個噱頭？

有業(yè)內(nèi)人士表示，AI并非新藥研發(fā)的必需品，但是如果沒有AI，未來藥企肯定會處于劣勢。

眾所周知，一款新藥從研發(fā)到上市，從行業(yè)平均水平來說，需要10年時間成本。對于藥企而言，最迫切想要解決的問題便是縮減新藥研發(fā)的時間成本以及試錯成本，這時新工具的效用便是關(guān)鍵，藥企們不會拒絕一款有效好用的工具。實際上，在藥企從事新藥研發(fā)的科學家們很早就已經(jīng)用上CADD（計算機輔助藥物設(shè)計）、SBDD（基于結(jié)構(gòu)的藥物發(fā)現(xiàn)平臺）等工具。相比CADD、SBDD等工具，AI能應(yīng)用的制藥階段更廣泛，且突破前者只能根據(jù)已有的結(jié)構(gòu)、靶點才能工作的限制。

具體而言，AI可以用于靶點選擇、虛擬篩選產(chǎn)生先導化合物、優(yōu)化過程中針對藥物性能預測，包括活性、選擇性、藥代及毒性等，還可以加快臨床化合物的獲得。同時，AI也可應(yīng)用于臨床實驗的設(shè)計、病人的選擇、藥物聯(lián)用的推薦以及老藥新用的方向等。言而總之，AI對藥物研發(fā)的主要作用是，能夠在比較低成本的情況下，對更多的化合物、靶點進行處理，加快醫(yī)藥研發(fā)的進程，可以說是一個非常強大的工具。

面對快速崛起的AI制藥機遇，不少知名藥企“不愿錯過”。據(jù)速石科技統(tǒng)計，在全球44家頂尖藥企中，共有41家藥企與AI初創(chuàng)公司有合作關(guān)系，至少有8家藥企參與了對AI初創(chuàng)公司的投資。據(jù)不完全統(tǒng)計，國內(nèi)包括復星醫(yī)藥、信達生物、麗珠集團、恒瑞醫(yī)藥等在內(nèi)的20家上市藥企，在近兩年都與AI制藥企業(yè)開展合作。

風聲正緊，除了藥企，騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)大廠也紛紛在AI制藥領(lǐng)域插旗建營，準備分一杯羹。顯然，AI制藥非雞肋非噱頭，帶著與時俱進的特性，勢在必行。如若不然，在醫(yī)藥江湖，放棄AI的藥企恐難立于不敗之地。

然而單靠資本追捧，AI制藥并非高枕無憂，如何盈利，成為擺在眼前的第一道難關(guān)。從目前來看，AI制藥公司作為服務(wù)平臺，為藥企提供軟件使用或解決方案服務(wù)，扮演著CRO的角色。但現(xiàn)實卻不盡如人意。

以Schrodinger為例，其盈利模式主要為藥企提供軟件服務(wù)，幫助藥企在早期篩選藥物，獲得相應(yīng)的報酬。Schrodinger以軟件服務(wù)形式的收入為9250萬美元。不過，這是建立在153個客戶的基礎(chǔ)之上，也就是說，單個客戶消費額只有60萬元。

可見，現(xiàn)階段，藥企愿意為AI制藥支付費用的意愿并不高，所以目前AI制藥企業(yè)想要靠賣服務(wù)創(chuàng)收很難。而通過自主研發(fā)成藥分子授權(quán)客戶，獲得款項，則需要承擔新藥研發(fā)失敗的風險。

近期，上市僅僅一年的AI制藥企業(yè)AbSci公司，則宣布出于宏觀經(jīng)濟狀況考慮將開始裁員，裁員人數(shù)約40人（約占20%），近期股價已下跌85%。

當前階段，AI制藥公司的盈利模式尚未走通，大多數(shù)企業(yè)都只是在摸著石頭過河。不僅如此，AI制藥雖經(jīng)歷十年發(fā)展，依然沒有藥物獲批上市。

兩年前Exscientia公司研發(fā)的作為第一款由AI設(shè)計進入臨床的分子DSP-1181，近期因未達臨床預期而被停止研發(fā)，而據(jù)業(yè)內(nèi)預計，按照臨床試驗的時間節(jié)點計算，到2026、2027年才會出現(xiàn)首個上市的AI制藥產(chǎn)品，無疑更加大了市場的悲觀情緒。就美股市場來看，AI制藥公司似乎已經(jīng)跌落神壇。

以全球視角來看，AI制藥從誕生至今，正在經(jīng)歷一次洗牌。

而中國市場作為后起之秀，在AI制藥上，似乎更有優(yōu)勢條件。一方面，中國人口基數(shù)龐大，醫(yī)院規(guī)?？捎^，更利于搜集用于訓練AI的大數(shù)據(jù)。其次，中國大量的醫(yī)藥研發(fā)合同外包服務(wù)機構(gòu)便于藥企平行開展多項試驗，方便AI學習比對不同結(jié)果。

另一方面，一波政策利好也在為洗牌注入活力。2021年7月，CDE發(fā)布了《以臨床價值為導向的抗腫瘤藥物臨床研發(fā)指導原則》，進一步明確和提高了國內(nèi)創(chuàng)新藥的研發(fā)定位和上市要求。另一方面，國家不斷出臺人工智能產(chǎn)業(yè)的相關(guān)規(guī)劃，鼓勵人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟的融合。2019年3月，國務(wù)院出臺《關(guān)于促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合的指導意見》，進一步促進了AI技術(shù)的創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，也鼓勵了AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的協(xié)同性發(fā)展。這些核心政策的出臺成為促進AI制藥產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。

盡管我國與國際之間的差距逐步縮小，但起步較晚、基礎(chǔ)較薄的基本面依然存在。

之于AI制藥公司：很多AI制藥公司，大部分是由做AI的人創(chuàng)立的，他們對算法擅長，但是要把AI技術(shù)應(yīng)用到新藥研發(fā)、和藥企進行合作，團隊必須要有真正工業(yè)型的、做過新藥研發(fā)的人加入進來。這里AI制藥公司要考慮自身業(yè)務(wù)定位和邊界，或者聚焦點。另外還要考慮自身家底，一旦開始臨床實驗，公司后期的投入會很大。

之于傳統(tǒng)藥企：制藥經(jīng)驗豐富又財大氣粗的藥企自建AI團隊，或者與AI制藥公司合作共建。但傳統(tǒng)藥企壁壘森嚴，對強調(diào)開放的AI領(lǐng)域及擁抱數(shù)字化難免抵觸，與AI合作仍需磨合。

值得一提的是，專注于腸道微生態(tài)AI制藥的深圳未知君生物科技有限公司借助AI+BT平臺，擁有一套從適應(yīng)癥出發(fā)、可實現(xiàn)功能產(chǎn)物預測的LBP藥物篩選機制，并基于這一機制，開發(fā)出以微生態(tài)手段治療某呼吸道疾病的藥物項目；經(jīng)初步實驗驗證，對該疾病有較好的治療效果?？晒┙梃b。

危機潛藏著機遇，洗牌帶來競爭格局的改變。中國AI制藥有可能在這次洗牌中實現(xiàn)彎道超車，賦能創(chuàng)新藥發(fā)展，為國產(chǎn)替代，醫(yī)藥出海打下基礎(chǔ)。

參考資料：

1. 《默克老將履新燧坤智能CEO：沒有藥企人才的AI制藥公司，難有未來》，雷峰網(wǎng).leiphone，2022-08-24.

2.《嘮科|疫情之下全球“AI制藥”實現(xiàn)加速跑》，新華社，2022-08-30.

3.《從資本熱捧到藥企裁員，熱潮漸退的AI制藥，明天在哪里？》，智慧芽生物醫(yī)藥，

2022-08-22.

4.《AI+新藥開發(fā)近5年融資概覽》，醫(yī)藥魔方，2022-08-29.

5.《出道即巔峰的AI制藥這就要涼涼了？》， 美柏醫(yī)健，2022-08-29.