近年来，AI+医疗的应用场景不断延伸。在传统制药行业，AI逐渐应用于药物靶点发现、虚拟筛选、化合物/生物结构合成、临床试验理化性质预测等多个流程。

　　从AI首次应用于制药到现在已经过去六年了，但AI制药领域却没有一款药物上市。而AI制药领域的独角兽不断登陆美股，一级市场融资额突破历史新高。

　　与此同时，质疑声不断。AI制药赛道，究竟是未来制药产业的新风口，还是技术伪装下的泡沫？

　　“生命健康领域的技术大都需要较长周期的开发和验证。尤其制药更是个漫长的过程，通常需要10年以上的时间。”上海天壤智能科技有限公司CEO薛贵荣接受《

　　》记者采访表示，“从长期来看，我们非常期待第一、二批AI参与研发的药物获批上市。对于AI技术在药物研发应用中取得阶段性成果，以及终点验证都需要更多的时间和耐心。”

　　自2021年，AlphaFold2突破基础学科传统创新模式，由此开启AI+合成生物学的制药浪潮。与此同时，人工智能企业天壤入局AI制药领域。以蛋白设计解码生命科学技术，由底层改变药物研发方式。

　　今年5月10日，试药员国家发改委印发《“十四五”生物经济发展规划》，合成生物学再迎利好。《规划》提出，“十四五”时期，我国生物技术和生物产业加快发展，生物经济成为推动高质量发展的强劲动力。

　　AI延伸到医疗领域要追溯到16年前。2006年，IBM公司开发出Watson系统，AI+医疗自此公开进入大众视野。据悉，通过学习文献，Watson可以帮助医生提供循证治疗方案选择。

　　2016年12月，AI+首次被公开应用于制药领域。彼时，辉瑞宣布与IBM合作，利用Waston协助发现癌症免疫疗法的药物。

　　2020年底至2021年，国外以AI主导的合成生物学领域不断传来好消息，AbCellera、Neoleukin等独角兽相继上市，一级市场再次受到了激励，融资额不断突破历史新高。

　　“AI+制药”成为2021年最受资本欢迎的赛道之一。根据动脉橙报告，全球融资77起，金额合计45.6亿美元（约合人民币307亿），其中中国市场融资12.4亿美元。约53%的A轮公司进入B轮，38%的B轮公司顺利进入C轮，46%的C轮公司进入到了D轮。

　　另一组来自中银证券601696）的数据显示，2021年全球AI制药领域融资比2020年增长高达152%。

　　中银证券研报显示，2022年一季度，AI制药领域融资事件达到42起，融资金额累计超24亿美元。其中，中国13起，美国21起，欧洲等其他国家共8起。投融资活动仍主要发生在中美两国，占总融资事件的80%。

　　SynbioBeta预测，2022年将是合成生物学有史以来最好的投资年，全年的融资总额将会是过去三年的总和。

　　在AI制药领域，企业以不同商业模式划分。一种是提供软件平台服务为主的SaaS供应商，其中以薛定谔为代表；另一种是提供药物研发所需的AI-CRO服务推进管线开发；再有则是提供内部研发管线的服务商。

　　而在前两种模式中，AI技术并未真正打破传统制药的研发体系。天壤X-lab负责人苗洪江博士表示，“从研发流程来看，AI优化的部分还不到40%，更准确地来说，AIDD（AI辅助药物研发）是用AI技术来加速药物筛选。”

　　“这意味着药物研发的临床试验成本，没有被AI技术优化。然而不论是传统研发还是AI介入，我们需要在前期研发中做到更严谨、更全面来提高临床实验的成功率。”苗洪江称。

　　相较于传统开发方式，AI参与研发的候选药物目前已有处于临床期、甚至临床二期的结果。在苗洪江看来，数据和算法是需要时间沉淀的，这对于药物研发速度来说，已经是非常快了。

　　薛贵荣则认为，“AI主导设计的研发方式其优势在于其成功经验具有很高的可复制性，这在药物研发这样一个不确定性极高而成功率极低（美国FDA临床三期通过率不足8%）的领域是有希望带来革命性突破的。所以，如果以三期临床或药物上市来衡量成功的话，AI技术需要更多的时间来达到这个节点甚至是可以说AI制药落地的爆发期。”

　　但现实是，目前全球范围由AI研发的药物没有任何一种成功上市，临床临床试验招募试验AI制药“冷思考”：被资本追捧却没有一款药物上市「解码AI制药」甚至连公开进入三期临床的都没有，更不用说有哪家公司能在这个赛道上实现真正盈利。

　　而这一赛道上的13家美股上市企业，无一例外股价疯狂跳水，跌幅最大的超过80%，最小的也超过30%。

　　“创新药研发是一项极其复杂和困难的系统工程。即使我们不计算最早期的疾病原理研究，从靶点发现到最终药物通过临床实验验证，再到被送至患者手中，都需要经过漫长而严谨的开发和检验周期。通常需要10年以上的时间，包含3-5年的临床前开发和6-7年的临床实验。”苗洪江称。

　　自AI+合成生物学组合形成以来，AI介入药物研发赛道掀起了一波新浪潮。由AI主导的蛋白质设计则异军突起。此外还有代谢工程和基因组工程等诸多细分领域等。

　　与常见的AIDD模式不同，天壤选择从更底层的技术突破，希望从根本上改变药物研发方式。其以蛋白质结构入手，覆盖预测、设计等多个环节，从而为AI算法提供数据和验证的自动化湿实验平台。

　　记者了解到，传统的刺突蛋白结合剂开发常采取制备抗体或改造天然ACE2的办法，临床试验然而此类方法不仅实验步骤繁杂、耗时长、效率低，终端产物更受到分子量大、成本高等问题的限制，很难广泛应用。因此国外也探索出了成本更低、技术更具挑战的设计蛋白的方式。在这场有关生命科学的技术革命中，天壤不希望中国的生物制药企业掉队。

　　在此背景下，天壤自主研发了速度、准确度可媲美AlphaFold2的蛋白质结构预测平台TRFold，及蛋白质结构设计平台TRDesign。以AI技术为驱动，突破蛋白质设计方法计算复杂粗糙，且需要主侧链反复迭代更新的难题。将蛋白质折叠中学到的序列-结构-功能关联反向映射，根据目标功能快速生成氨基酸序列，实现更加高效、成功率更高的蛋白质设计，使“规模化生物制造”的目标成为可能。

　　据悉，TRDesign平台以AI为主导，从头设计了新冠刺突蛋白结合剂，可以阻止刺突蛋白和人体ACE2蛋白结合。该平台端到端从头进行蛋白质设计、检测并进行稳定性、亲和力优化的蛋白质设计平台。

　　苗洪江解释，“这意味着TRDesign可以更加自由机动地设计蛋白质，不再受已知天然蛋白质的功能区域限制。从而使科学家们研发药物时，不再依赖传统的被动寻找发现思路，而是可以主动设计出治疗性蛋白质。以前无药可用的疾病，未来会因设计出有效的蛋白质候选药物得以医治。基于此，我们在不断探索延伸应用场景。”

　　热门评论网友评论只代表同花顺网友的个人观点，不代表同花顺金融服务网观点。

　　投资者关系关于同花顺软件下载法律声明运营许可联系我们友情链接招聘英才用户体验计划涉未成年人违规内容举报算法推荐专项举报

　　不良信息举报电话举报邮箱：增值电信业务经营许可证：B2-20090237