當 AI 給人類造藥吃

AI 加持下，新一代頭部藥企會更強，也會越做越大

一串由人類創造、永不患病的 " 代碼 "，正在嘗試幫人類找到解藥，治愈疾病。

(資料圖片)

人工智能（AI）篩選出來的藥物，進展已快到不可忽視的地步。一款由生成式人工智能完成新穎靶點發現和分子設計的藥物，已進行到 II 期臨床試驗的階段。

2023 年 6 月 27 日，該試驗的操刀者英矽智能遞表，意在港交所 IPO。這是資本市場走得最快的一家 AI 藥物研發公司，如果 IPO 成功，有望成為亞太地區的 "AI 制藥第一股 "。

AI 藥物研發，描繪的是人類試圖馴服疾病的遠大藍圖，很多投資人抱著樂見其成的心態。畢竟，在市場低迷的當下，AI 不僅是為數不多的新鮮刺激，而且 ，" 已經算是改變行業了。" 一位一級市場投資機構合伙人告訴《財經 · 大健康》，" 應該會加速很多研究。"

AI 篩藥的進展，會給行業帶來顛覆性改變嗎？

一位醫療健康投資機構董事總經理覺得，" 不至于 "，因為AI 只是加速了新藥篩選的過程，相當于提升了一個環節的效率，但是要做成一款有效的新藥，并不是說只找到了化合物就能成，還有臨床試驗、上市審批等漫漫長路。

No.1 AI 更大的價值在于讓從業者看到 " 從零到一 "

一批新公司正在冒出來，試圖在 AI 的幫助下識別新藥靶點、設計新藥、預測藥物療效及毒性， 從而縮短藥物發現及開發的時間，節省成本。

正在尋求港股上市的英矽智能，在招股書里寫道，正常情況下一款藥物從項目啟動到籌備臨床需要 4.5 年的時間，而使用它的 Pharma.AI 研發平臺，一般只需要 12 個月。Pharma.AI 平臺有發現新靶點、生成候選藥物，預測候選藥物的臨床成功可能性等功能。

在過往的科研工作中，因藥物開發長周期的特性， 開發出一款新藥，僅在數量龐大的類藥物分子中，找出一個有開發潛力的就是漫長的過程。在 ChatGPT 重新引燃人工智能熱潮后，研究人員意識到 AI 篩選新藥，算力還沒到達真正的上限，這讓資本和企業有了向上夠的空間。

《財經 · 大健康》不完全統計，2023 年上半年，中國至少有 16 家企業獲得了新一輪融資。這些 AI 藥物研發公司，多數集中在較早期的發展階段，僅有兩家融資是在 B+ 輪及 C 輪，其余公司均為 A 輪，或更早期融資。

一些公司創立時間不長，融資卻很迅速。在 2021 年底才由一對海歸博士夫婦創立 AI 制藥公司予路乾行，2023 年 5 月已經完成數千萬元的第二輪融資，由復星醫藥旗下復健蘇州基金領投、中新資本跟投。

6 月，另一家 AI 制藥公司 Aureka Biotechnologies 完成千萬美元的種子輪融資，投資方為險峰旗云和紐爾利資本。這家公司更年輕，才成立三個月。

該公司創始人、美國加州大學爾灣分校終身正教授趙偉安坦陳，以雙抗藥物為例，傳統開發方法以經驗試錯法為主，周期長，且表征的分子數量很少，導致成功率較低，而 AI 技術的應用讓行業看到了縮短藥物研發時間的可能性。

浙商證券 4 月底的統計顯示，80 條國內外 AI 輔助藥物設計管線中，有 42 條推進到 I 期臨床試驗，29 條推進到 II 期臨床試驗階段。該機構認為，AI 藥物設計的兌現期，有望在 3 年 -5 年后來臨。

開發一款新藥，雖是一門高精尖技術活，但也存在很強的偶然性。

五源資本董事總經理井緒天告訴《財經 · 大健康》，在以往，藥物發現是建立在大量實驗的基礎上的，存在一定的隨機性和偶然性。生物科技公司（Biotech）發現了一個有潛力的新藥后迅速進行轉化，但是很難保證能夠持續性地發現 " 好東西 "。

所以，不少從業者在談及 AI 的價值時，會認為提升研發效率僅是其中一個特征，并不是最緊要的。

盡管藥物工業發展多年，藥品看起來種類繁多，但實際上這些藥針對的靶點比較局限，很多病到今天還是無藥可治，或者治療效果不理想。比較明顯的就是腫瘤、神經系統的疾病，以及一些遺傳病。

井緒天認為，除了降本增效，AI 更大的價值在于 " 從零到一的變化 "，能夠將研究者們以往認為不可成藥的靶點做出藥物，或者通過 AI 的能力結合新的治療手段，設計出一些新模態的藥物。

抱著這樣的期待，像 AI 篩選最有希望的藥物那樣，投資人一輪一輪地將最有希望的那批公司篩出來，推向二級市場。

從資本市場進度看，最快的就是 6 月 27 日在港交所遞表的英矽智能。該公司成立于美國約翰斯霍普金斯大學新興技術中心，2019 年在香港設立總部。目前，英矽智能已建立由 31 個項目組成的多元化完全內部生成管線，涵蓋 29 個藥物靶點。

英矽智能的核心一款藥物的靶點，是通過 Pharma.AI 平臺識別的一種新型抗纖維化靶點。該藥物的作用機制就是抑制此靶點來治病，屬于同類首創（first-in-class），已于 2023 年 2 月獲得了美國食品和藥品監督管理（FDA）的孤兒藥認定，若新藥成功上市獲批，批準后有七年的潛在市場獨占權。4 月，該藥物啟動了 IIa 期臨床試驗，評估在中國的安全性、耐受性及療效。

No.2 AI 將如何改變生物醫藥的格局

AI 藥物研發，干活的是新興企業，買單的則是不少大廠。

4 月，因新冠 mRNA 疫苗名聲大噪的美國生物技術公司莫德納（Moderna），宣布與 IBM 達成一項協議，結合生成式人工智能來設計更安全和有效的 mRNA 藥物。

跨國藥企賽諾菲的子公司與英矽智能成為伙伴。雙方簽訂了一份最高價值 12 億美元的開發候選藥物的協議，約定了藥物開發收益和藥物銷售分成兩部分的商業價值。

6 月 13 日，賽諾菲甚至宣布，"All in" 人工智能和數據科學，并帶來了與 Aily Labs 共同開發的 AI 程序 plai。賽諾菲認為，可以通過 AI 提高研究、臨床、生產制造等供應鏈全環節的效率。

跨國藥企對英矽智能而言是非常重要的，可以說是 " 衣食父母 "，撐起了公司過半的收入。

在 2022 年，前五大客戶給英矽智能貢獻的收入是 2730 萬美元（約合 1.97 億元人民幣），合計占年度總收入的九成。來自第一大客戶的收入，獨占英矽智能 2022 年總收入的 56.6%。

具體而言，英矽智能的招股書顯示，公司收入來源有兩部分，分別是藥物研發服務和軟件解決方案服務。

藥物研發服務，是英矽智能使用自己的 AI 藥物發現平臺，給大藥企篩選出有潛力的候選藥物，獲得一定的預付款。這一直是公司主要的收入來源，2021 年占比 78.2%，2022 年總收入的 95% 都來自于此。

軟件解決方案服務，則是指公司開發的生成式 AI 平臺，用戶需要付費使用。這部分收入僅有緩慢的增長，總體占比逐年下滑。

禮來、輝瑞、正大天晴等國內外大藥企，選擇與晶泰科技達成合作，后者是一家 AI 創新藥早期研發的公司，合作方非常廣泛。在全球排名前 20 的跨國藥企中，已有 15 家與晶泰科技建立了合作關系。

從長期來看，AI 的發展可能會改變生物醫藥的格局。

在以往，大藥企擅長的是基于自身在臨床后期階段的開發能力、銷售能力、藥物生產能力，尋找到生物科技公司早期的藥物資產，然后通過 license-in、合作研發、并購的方式，把早期藥物資產納入到大藥企的體系內，做成藥，上市獲利。

井緒天參與投資了晶泰科技。他告訴《財經 · 大健康》，未來在 AI 的加持下，新一代大藥企會具備較強的早期藥物發現能力，不斷地發現好的藥物資產，而不只是單純依靠在臨床端和銷售端的資源能力和資金實力，以收購的方式去獲得早期藥物資產。

這意味著，新一代頭部藥企的能力會更強，也會越做越大。

實際上，AI 藥物研發公司比較典型的收入來源之一，就是銷售分成。AI 公司把設計出來的有潛力藥物賣給大藥企或者合作開發，后面直到藥品上市，一般不需要這個 AI 公司再支付額外的成本了。

" 銷售分成的比例，一般是依據新藥開發的階段和難度，一個一個去談的。一般 AI 公司的分成比例是個位數到十幾個點。" 一位關注 AI 制藥行業的投資人說。

No.3 難以避免的虧損

大部分 AI 制藥公司的財務指標，不好看。

即便是有信心沖擊 AI 制藥第一股的英矽智能，仍未實現盈利，2021 年虧損 1.31 億美元，2022 年擴大到 2.22 億美元，兩年虧損 3.53 億美元。

英矽智能預計，由于研發活動增加帶來的相關成本，以及其他開支，2023 年公司預計會繼續產生虧損。

從收入情況看，英矽智能 2021 年收入為 471.3 萬美元，2022 年收入 3014.7 萬美元，增幅達到 539.6%。然而，目前的收入還不足以給公司貢獻正向的現金流。2021 年、2022 年，該公司經營性現金流流出額分別為是 4192 萬美元、6513 萬美元。

AI 制藥公司的盈利模式，主要有兩種：要么類似 CRO 的臨床研究合作，要么類似生物科技公司。如晶泰科技就更偏于前者，在過去的一年，其合作方已超過 200 家。

在井緒天看來，能夠走通 CRO 模式的 AI 公司，會是少數，因為 CRO 行業本身進入門檻高，能爭取到足夠多藥企的青睞與合作也很難，先行資本投入較大，行業的特征是集中度高，留給后來者的機會不多。

多數 AI 公司的機會，則在于先成為 Biotech 公司：努力推進自己的首個新藥研發管線，爭取讓藥品上市銷售。在這個過程中，通過將 AI 發現的更多高價值的早期管線與其他公司合作，來支撐藥物開發所需的現金流。

大部分 AI 藥物研發公司，是像 Biotech 這樣的模式去做。也就是說，多數的 AI 藥物研發公司，虧損是無法避免的。

這在當下的環境中，不是那么好接受的一件事。擺在 AI 藥物研發公司面前兩條出路：要么自身能盈利，要么 IPO。

然而，二級市場對于生物科技行業的態度逐漸冷淡。恒生香港上市生物科技指數（HSHKBIO.HI），上半年跌了 23%，2022 年 12 月 30 日收于 1346.14，2023 年 6 月 30 日跌至 1031.01。

" 除非大家決定整個生物科技領域都不投資了。如果還是要投的話，具備 AI 能力的生物科技公司，比傳統的更有機會。"井緒天說。

在海外資本市場，AI 制藥公司也面臨困境。5 月，總部位于英國倫敦的上市 AI 制藥公司 BenevolentAI 宣布裁員約 180 人，近乎公司的一半，并決定優化技術平臺、重組管線，以此減少支出，維持現金流。此時，距其上市剛過去了一年。

BenevolentAI 也曾是 AI 制藥領域的一只獨角獸。但是，公司在利用 AI 發現靶點、開發分子的過程中并不順利，部分管線未能成功實現臨床轉化。今年 4 月，該公司旗下主要管線 BEN-2293 在臨床 IIa 期試驗中表現不佳，雖然安全性和耐受性良好，但該候選藥物沒能達到次要終點，此款藥物用于治特應性皮炎，但是在改善濕疹或瘙癢面積和嚴重程度方面，沒能表現出比安慰劑更好的效果。

在過去的一年里，該公司的股價下跌了超過 79%。

多數 AI 制藥公司，仍是要邁上類似 BenevolentAI 公司的道路，在 AI 篩選新藥能力的加持下，自己把最有可能成藥、最具市場需求的關鍵品種一步步做大。

在各行各業陸續出現職業被 AI 取代的當下，受沖擊的還不止是個人而已。部分公司同樣經受考驗，生物科技公司在 AI 的沖擊下有些危險。

傳統的生物科技公司，在一款藥做成之后，其實依然很難成長為一個成熟的大型制藥企業，原因是缺少新管線的競爭力。一款藥做成后，出第二個爆款依然困難。

在井緒天看來，相比于傳統生物科技公司的方式，AI 公司的試錯機會更多。也因此，具備 AI 能力的生物科技公司，比傳統公司更有機會獲得投資。

最佳狀態是，生物科技公司具有 AI 能力，可利用自己的技術平臺不斷發現新藥，儲備大量管線、藥物資產，從中評估選擇最有潛力的進行開發。

AI 藥物研發行業很喜歡看未來。

賽迪顧問預計，2023 年— 2025 年，將會有一批 AI 研發的藥物進入素有 " 死亡之谷 " 之稱的臨床 II 期，到 2026 年 -2027 年會出現首個上市的 AI 制藥產品。

AI 能否幫著生物科技力挽狂瀾，仍等待著時間給出答案。