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中国AI制药离成功还有多远?
2024-06-21
·
BiG生物创新社
作者|自由译员Isabelle 6月13日,
腾讯
投资的中国AI药物研究公司
晶泰科技(QuantumPharm)
在香港上市,成为国产AI制药第一股。 中国的AI制药企业起步较晚,像
晶泰科技
、
英矽智能
都是2014年才成立,而国外同行
Atomwise
、
BenevolentAI
(伦敦)、
Exscientia
(牛津)过去十年来,都与跨国制药公司有着大量业务往来。而且,就连这两家国内最著名的AI制药公司也是在美国成立的。 当时,几乎没有人关注中国的AI药物研究。
晶泰科技
的联合创始人马健表示,他2015年第一次回到中国开始与中国制药公司接触时,他们中的大多数人很明显对AI药物研发不感兴趣,或者说还没有准备好。 时过境迁。 有数据显示,截至2023年底,全球共有897家AI制药企业,国内相关企业占到93家。
晶泰科技
曾助力
辉瑞
研发新冠药物
Paxlovid
,仅用六周时间,就完成了药物晶型预测与实验结果的相互印证和准确匹配。
英矽智能
也分别与
复星医药
和
赛诺菲
达成合作,旗下的AI平台也为11家全球排名前20的生物医药公司提供服务。 然而,与国际先进水平相比,中国的AI制药行业仍存在一些差距。 01 “数据孤岛”亟待突破 数据、算法和算力是AI新药研发的关键条件,尤其是数据。ChatGPT能一炮而红,就是因为经过大量的数据积累,量变引起了质变。 中国有14亿人口,医院规模庞大,可以提供丰富的数据,与西方同行相比,中国的AI公司享有一定优势,但是,用于训练公司算法的临床前和临床数据仍然存在一些质量问题。 目前AI药物研发主要的数据来源有公开数据与非公开数据。公开数据是指可以通过各种公开渠道获得或购买的数据,比如一些用于靶点识别的数据库。此类数据容易获取,但质量难以保证。而非公开数据主要是各药企内部项目数据,质量高,但属于公司机密信息,难以获得。 国际领先的AI制药公司,经过多年积累,已建立起多种获取数据的渠道(公共数据库、合作获得的研发数据集、企业自身研发积累的数据集等)。例如
Verge Genomics
与十多个医院、学术中心和生物样本库建立了合作伙伴关系,构建了自己的人体组织专有数据库(主要是大脑和脊髓),由6,800个人体组织样本构成,是最大的
神经退行性疾病
药物发现数据集之一。 而中国虽然也在积极推进生物医学数据的积累和共享,但与国际同行相比,数据标准化和共享机制尚有待完善,仍存在质量参差不齐、标准不统一的问题。
北京大学深圳研究生院
使用计算机辅助药物设计药物化学家叶涛称,数据质量绝对至关重要。上海交通大学分子研究实验室负责人张健教授表示,数据质量是一个问题,特别是北京和上海等少数医学研究中心以外的地区。他说:“可能只有在大城市才能获得质量好的数据,情况有点复杂。” 尤其是,如果某个疾病是中国特发、多发,进行新药研发就要考虑到人种差异,必须研究国内的疾病数据,但是,目前这些数据大多碎片化地分散在各个医院,制药企业无法获取,难以真正利用。 此外,数据隐私和安全性问题也需要进一步解决。在美国,AI公司尤其受到法律的限制,如1996年的《健康保险流通与责任法案》为如何共享电子病历设定了标准。只有保护好患者的数据,打消患者的顾虑,才能真正提高数据的可获取性和利用率,扩大AI在医药领域的应用。 02 跨学科复合型人才供不应求 顶尖的AI制药公司往往汇聚了来自生物医学、计算机科学、化学、药理学等领域的专家,形成强大的跨学科团队。它们在药物发现、临床试验优化等方面的成功,也得益于这些跨学科团队的协作与创新。 AI药物研发企业有3种主流商业模式:AI SaaS(售卖软件)、AI CRO(售卖服务)和AI biotech(研发药物),国内多数AI药物研发企业出于自身长远发展的考虑,都不会只从事1种模式的业务,而是同时从事2~3种。因此,构建跨学科团队至关重要。 虽然中国有不少优秀的AI和生物医药人才,但跨学科的综合人才相对较为稀缺。正因为如此,国内的龙头企业、行业巨头、新兴创业公司,以及外资企业都纷纷加强力度,提供丰厚的待遇,争夺该领域的优秀人才。 数据科学家的年薪通常在50万到120万人民币之间。数据负责人年薪高达150 - 220万人民币。入门级AI开发人员的最高年薪有时可达80万人民币。此外,薪酬制度还包括适当的股票期权等激励措施,这在初创企业中尤其常见。
英矽智能
首席执行官Zhavoronkov称,在中国,这个行业的顶尖专家薪酬高于美国,而且流动性高。 那么,什么样的人才最受这个行业欢迎呢?一言以概之:年富力强、受过高等教育、经验丰富的专业人士。 由于AI制药本就是相对较新的领域,创始团队通常也很年轻,所以他们通常也更青睐年轻的求职者,比如硕士学位+1-3年的工作经验,或者刚获得博士学位的候选人。根据
Hays
的统计,市场对0-5年工作经验的算法工程师和数据科学家需求很高。同时,拥有深度学习、机器学习等强人工智能项目经验的人才会更具竞争力。 要缩小这一人才缺口,必须制定并执行有针对性的教育措施和培训计划,提供学习多学科技能的机会。而企业如果想留住顶尖人才,也应更加注重清晰打造企业文化,鼓励员工不断学习,制定人才发展战略,实现人才的可持续发展。 03 融资市场起伏不定 4月24日,
Xaira Therapeutics
获得了10亿美元的种子轮融资,是今年到目前为止AI制药行业最大的一笔融资。就在同一天,另一家老牌AI制药公司
BenevolentAI
却由于资金吃紧,宣布裁员30%并关闭美国办公室。就在去年五月,
BenevolentAI
刚裁员180人。 资本市场瞬息万变,经常一半是海水,一半是火焰。回望过去数年,国内AI+医药投资市场也经历了一波过山车行情。 2018年,AlphaFold在第13届CASP(Critical Assessment of protein Structure Prediction)上惊艳亮相,预测蛋白质结构的准确率接近60%。2020年,AlphaFold 2面世,准确率达到了90%。 随之,AI赛道迎来了前所未有的热度。无论国内国外,2021年都是AI制药融资的高峰。 图片来源:银河证券研报 但是,2022年,海外AI制药投融资依然如火如荼,中国的热潮却开始冷却,新增的AI制药公司大幅减少。2023年中国新成立的AI制药公司更是只有3家,2021年可是足足有31家! 今年2月起,这条赛道在中国热度重燃。截至5月,今年全球AI制药融资55起,其中17起来自中国,占比前所未有地超过了30%。 数据来源:智药局数据汇总 然而,热闹的表象下,我们也必须清醒地看到,94家国内AI制药企业,除已经成功上市的
晶泰科技
和已同样在港交所递交招股书的
英矽智能
外,进行到C轮的只有药物牧场、
深势科技
、
甫康药业
、
中科新生命
、黑玉科学、明度智云6家企业,B+轮只有
红云生物
和奕拓生物2家,大部分企业都还在很早期轮次而同期海外市场上,
Schrödinger
、
Recursion Pharmaceuticals
、
Relay Therapeutics
等都已陆续上市。 这一方面说明中国的AI制药公司都还处于早期发展阶段,另一方面也说明中国风险投资的规模和力度不稳定,大多数投资者规避风险,喜欢投早期、投小钱,对AI制药依然抱有观望心理,投资环境仍有改进空间。 04 虽道阻且长,行则可至 为了应对数据缺口,
英矽智能
组建了自己的数据挖掘团队,在苏州建立了智能机器人实验室,干湿实验结合生成高质量数据。目前,靶点识别平台PandaOmics已集成了五百万级组学数据样本和百万级化合物&生物制剂等数据。 为了组建既懂人工智能又懂医药的团队,
角井生物
挖来了迟颖。迟颖是科技部十四五“生物技术和信息技术融合”专家组成员,
浙江大学
和
南洋理工大学
博士生导师,曾担任阿里巴巴达摩院制药智能负责人,是国内横跨医药和人工智能两个学科的顶尖人才。 为了兼顾人工智能与生物医药,计算机和商业专业出身的
英矽智能
CEO Alex Zhavoronkov举荐前
GSK
首席科学官任峰出任联合CEO。 AI biotech研发投入巨大,需要疯狂烧钱。放眼全球,实现盈利的也只有
Schrödinger
一家。中国的AI制药企业成立时间更短,更是如此。但是如果能做好药物的对外授权(license out),就可以回笼资金、自我造血、甚至实现盈利,提升投资者的信心,实现资产的良性循环。 今年的全国两会,“人工智能+”首次出现在政府工作报告中。从2015年的“互联网+”到2019年的“智能+”,再到今年的“人工智能+”,中国产业升级转型不断提升。国家会高屋建瓴地强化战略设计,加快形成人工智能驱动的新质生产力。 截至2023年,全球有102条AI药物管线成功进入临床阶段,其中56条处于临床一期,41条处于临床二期,5条已进行到临床三期,其中就有2条来自中国: 一、
剂泰医药
的
MTS004
,适用于
神经系统疾病
,2022年6月获国家药监局药品审评中心同意三期临床试验 二、
埃格林医药
的
EG-007
,适用于
子宫内膜癌
,2021年8月获
FDA
批准进入三期关键性临床试验。 目前全世界还没有一款真正的AI药物成功上市,乾坤未定,你我皆是黑马。 参考资料: Nature “AI drug discovery booms in China” Princeton Alumni Weekly “Follow the Data” Hays “China leading AI industry globally while shortage in cross-sector talents for AI + healthcare”
晶泰科技
官网
英矽智能
官网 国金证券行业专题研究报告《医疗健康行业研究》 人民网《AI观察 | 政府工作报告首提“人工智能+”有何深意?》 医药魔方《两会•看浦东|AI制药如何持续上新?
英矽智能
CEO任峰这样说》 凤凰网《
角井生物
迟颖:聚力开发首个基于AI的大分子药物进入临床》 BiG 十周年预告 6月26-29日,苏州,将召开BiG十周年庆典,此次会议将首次分为国内和国际篇章,以原创科学和临床需求为出发点,讨论创新技术平台和创新疗法(PROTACT/分子胶、双抗/ADC、siRNA/ASO、CGT、AI制药)的重大进展和发展前景,十年一药曙光现,大浪淘沙始见金! ▼ 公开会议报名参会 会议门票:审核制(免费); 含主论坛+分论坛,不含餐;优先biotech/Pharma、临床、院校科学家、投资机构。 咨询BiG 商务合作:Lisa 18662346610(同微信) 参会/会员:Kathy 17621909690(同微信) 媒体合作:静 渝 18335445068(同微信) 秘书长:李 圆 18521514899(同微信) 共建Biomedical创新生态圈! 如何加入BiG会员?
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