Saama Technologies, Inc.

DUBLIN--( BUSINESS WIRE )--The "eClinical Solutions - Global Strategic Business Report" has been added to ResearchAndMarkets.com's offering. The global market for eClinical Solutions is estimated at US$10.0 Billion in 2023 and is projected to reach US$21.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 11.8% from 2023 to 2030. This comprehensive report provides an in-depth analysis of market trends, drivers, and forecasts, helping you make informed business decisions. The growth in the eClinical solutions market is driven by several factors, including increasing number of clinical trials, focus on data quality, government initiatives and broader uptake of EHRs. Clinical research is an integral component of medicine and deal with research efforts to assess efficacy and safety of new drugs, medical devices and diagnostic tools. Given that clinical trials are time-intensive and expensive in nature, advanced tools such as E-clinical solutions are utilized to streamline all aspects of trials. The market is being driven by the increasing use of healthcare IT solutions by life sciences organizations and government funding to aid innovation in sophisticated solutions for clinical trials. Increasing uptake of electronic health records (EHR) within the healthcare industry is a prominent driver for the global market. The transition towards EHRs is augmenting the demand for integrated solutions to improve accuracy and efficiency of clinical trials. EHR adoption is also powered by government initiatives along with evolving regulations, prompting healthcare providers to embrace advanced E-clinical solutions for streamlined operations, efficient data management and better patient care. The global market is also buoyed by increasing investments by private players in new E-clinical solutions offering enhanced usability, capabilities and customization. These tools are enabling healthcare firms to manage their clinical trials, operations and patient data. Why You Should Buy This Report: Detailed Market Analysis: Access a thorough analysis of the Global eClinical Solutions Market, covering all major geographic regions and market segments. Competitive Insights: Get an overview of the competitive landscape, including the market presence of major players across different geographies. Future Trends and Drivers: Understand the key trends and drivers shaping the future of the Global eClinical Solutions Market. Actionable Insights: Benefit from actionable insights that can help you identify new revenue opportunities and make strategic business decisions. Key Insights: Market Growth: Understand the significant growth trajectory of the Web-Hosted (on-demand) Delivery segment, which is expected to reach US$12.1 Billion by 2030 with a CAGR of a 11.7%. The Cloud-Based Delivery segment is also set to grow at 13.7% CAGR over the analysis period. Regional Analysis: Gain insights into the U.S. market, estimated at $3.8 Billion in 2023, and China, forecasted to grow at an impressive 18.0% CAGR to reach $2.0 Billion by 2030. Discover growth trends in other key regions, including Japan, Canada, Germany, and the Asia-Pacific. Report Features: Comprehensive Market Data: Independent analysis of annual sales and market forecasts in US$ Million from 2023 to 2030. In-Depth Regional Analysis: Detailed insights into key markets, including the U.S., China, Japan, Canada, Europe, Asia-Pacific, Latin America, Middle East, and Africa. Company Profiles: Coverage of major players such as Advarra, Inc., Anju Software, Inc., BSI Business Systems Integration AG, and more. Complimentary Updates: Receive free report updates for one year to keep you informed of the latest market developments. Key Attributes: Report Attribute Details No. of Pages 446 Forecast Period 2023 - 2030 Estimated Market Value (USD) in 2023 $10 Billion Forecasted Market Value (USD) by 2030 $21.9 Billion Compound Annual Growth Rate 11.8% Regions Covered Global MARKET OVERVIEW A Prelude to eClinical Solutions Increase in R&D Costs of a New Approved Drug (1980s-2020s) COVID-19 Impact on eClinical Solutions Market Competitive Landscape eClinical Solutions - Global Key Competitors Percentage Market Share in 2024 (E) Competitive Market Presence - Strong/Active/Niche/Trivial for Players Worldwide in 2024 (E) Global Market Analysis and Prospects Global E-Clinical Solutions Market Set to Witness Sturdy Growth Growth Drivers/Opportunities Exciting Opportunities E-Clinical Solution Revolution in Full Swing with Life Sciences & Clinical Research Trends Market Restraints/Challenges Product/End-use Segment Analysis Analysis by Delivery Mode End User Analysis Regional Market Analysis Recent Market Activity Select Innovations in eClinical Solutions Market Influencer/Product/Technology Insights MARKET TRENDS & DRIVERS Strong Rise in Pharmaceutical Sales to Drive Demand for eClinical Solutions Persistent Increase in Pharmaceutical R&D Bodes Well for eClinical Solutions Market Rise in Clinical Trials Powers Growth of eClinical Solutions Trends in Clinical Trials Space to Influence Market Demand Clinical Trials Increasingly Embraced Technology During COVID-19 Pandemic Shift towards Decentralized Clinical Trials to Boost Market Prospects Demand for eClinical Solutions from CROs Set to Increase Rapidly AI & Blockchain: Double Drivers for E-Clinical Solutions Market The Use of Artificial Intelligence to Increase Efficacy of Clinical Research Increased Popularity of Electronic Clinical Outcomes Assessments eCOA & ePRO: A Powerful Duo Serving Clinical Trials with Electronic Data Collection FOCUS ON SELECT PLAYERS (Total 85 Featured) Advarra, Inc. Anju Software, Inc. BSI Business Systems Integration AG Castor eClinical Solutions LLC Fountayn MaxisIT Inc. Medidata Solutions, Inc. MedNet Solutions, Inc. Medrio, Inc. Merative L.P. Oracle Corporation Parexel International Corporation Saama Technologies, LLC Veeva Systems Inc. For more information about this report visit https://www.researchandmarkets.com/r/jp1dq1 About ResearchAndMarkets.com ResearchAndMarkets.com is the world's leading source for international market research reports and market data. We provide you with the latest data on international and regional markets, key industries, the top companies, new products and the latest trends.

2014-2017年，我国第一批探索AI辅助药物研发的企业相继成立，行业相关技术探索随之展开。2018-2020年，前期技术积累初见成效，靶点选择、苗头化合物识别、先导化合物优化、候选药物选择等耗费大量时间、依赖团队经验的药物发现工作，在AI辅助下获得了效率的极大提升，行业内外“欣喜若狂”。2021年，国内AI赋能药物研发赛道热度暴涨。该年完成投融资事件113起，金额总计7408万美元，在疫情冲击下，依旧实现了翻倍的增长。此后，赛道开始变得拥挤，企业同质化、门槛低级化、技术噱头化问题开始逐一暴露。AI降本增效的能力在药物发现阶段已经得到充分展示，但始终没能有AI发现药物上市，也少有AI制药企业能够将合作研发管线推进到超过1期临床试验阶段。创业环境的噱头情绪开始趋于冷静，投资人的投资热情也逐渐褪去。如果把2014年看作我国AI赋能药物研发的发展元年，如今我们站在“十年大关”的门口，看一看这条赛道是冷清了，还是冷静了。图1：2014-2023年AI赋能药物研发领域投融资事件数及涉及金额数据来源：公开资料，药智咨询整理01这盆冷水“泼”地是谁？2023年6月，英矽智能递表港交所；投后估值约8.95亿美元。图2：英矽智能收入明细图片来源：英矽智能招股说明书招股书显示，英矽智能2021年、2022年（药物研发服务、软件解决方案）营收分别为471万美元、3015万美元（约2亿元）（同比增长540%）。年内亏损分别为1.3亿美元、2.22亿美元（约15亿元），主要是因为研发开支达0.38亿美元、0.78亿美元（约5.6亿元）。图3：英矽智能综合损益及其他全面收益表图片来源：英矽智能招股说明书而在2023年12月28日，港交所在日常更新中显示“英矽智能申请版本”已经失效。2024年1月26日，在英矽智能2023年度晚宴上，创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士回顾了公司在2023年的成绩：提名5个项目的临床前候选化合物（PCC）；推进4项I期临床研究和1项II期临床研究；两次达成AI药物对外授权的行业里程碑；实现从软件授权、研发合作、自研管线到项目授权的多元化商业模式的闭环。结合其在第一版招股书过期后没有立即递交第二版的表现，2023年拿下的多个高价大单或许会让其招股书中公司亏损情况得到改善，为后续冲刺港股IPO扫清一些阻碍。此次“插曲”看似是“一盆冷水”泼向国内首家奔赴IPO的AI制药企业，其背后折射出AI制药行业乃至整个生物医药行业的一些深层次现象，如商业化困境问题、高估值项目退出难问题，值得深入思考。如何商业化？背后是对公司类型、技术产品、行业动向、市场周期等因素进行综合分析后做出的战略决策，没有参考答案，更没有统一标准。过去三年，伴随投资热度的降低，赛道内企业逐渐开始面临资金问题。前期融资充裕，但没能实现商业转化的企业发愁；将管线推进到临床试验，但没钱继续推进临床试验的企业，也发愁。如果投资机构的资金一时无法“雪中送炭”，国内AI医药企业要如何“自救”？现金流当然是“命脉”。02我们需要的是“药物发现”，还是“新药上市”？AI制药的投融资热度火了这么些年，投资人到底是在投什么？“AI还能在那些领域得到广泛的应用？制药领域好像还没有，如果药物研发过程中有哪个步骤可以用AI解决，那肯定会带来效率的提升。”可能他们一开始投的是AI的应用，而不是药。的确，AI在药物发现阶段的“降本增效”能力毋庸置疑，但是早期研发的成本只占到整个药物研发流程的3%[1]。按照“十年十亿美金”的创新药研发成本记算，一个AI发现药物的价值最高约3000万美元，绝大部分的研发成本还是聚焦在了临床试验上。图4：成功发现和开发单个新分子实体的研发成本模型图片来源：How to improve R&D productivity:the pharmaceutical industry's grand challenge.从美国FDA发布的数据可以验证，在递交IND/DNA的AI新药管线中，的确大部分AI技术集中应用在了临床研究阶段。2016-2018年期间的IND/NDA申请，均为在临床试验阶段应用AI技术的AI药物管线。尽管接下来几年管线数量开始增多，临床研究的应用比例始终保持高位，2021年AI新药管线的陡增也可完全归结于AI技术在临床研究阶段的广泛应用。图5：FDA收到AI新药的IND/NDA申请中AI技术的具体应用场景图片来源：Mike Pacanowski为何FDA披露的相关数据与我国当下AI新药的研发氛围竟有如此大的差距？其实我们也可以反问一下自己，当今市场上是否有那么多的药物发现需求？临床需要的是“药物发现”，还是“新药上市”？其实FDA与EMA对AI/ML都有着明确的定义，目前的共识是：AI/ML只是一种能够帮助医药工业发展的一个辅助性工具。既然是聚焦产业的工具，我们对应用场景的探索是否可以大胆延申。成立于2017年的UNLEARN.AI选择摒弃现状，重新思考新药研发中的临床试验，成为全球首家提出将“数字孪生(Digital Twin)”应用到临床试验对照组的公司。该公司创建了随机试验法TwinRCTsTM和数字孪生生成器TwinRCTsTM，通过建立数字孪生模型，让数字孪生试验替代部分医学中的反复试验，减少试验样本，帮助生物制药公司开展信息量更大、效率更高、更合乎道德的临床试验。放眼海外市场，不止UNLEARN.AI，以苹果为首的海外科技型大厂已陆续入局，前后也出现了AI优化临床试验方案、患者筛选、试验数据管理、数字孪生合成对照组等业务的相关创新型企业：Mondel、Deep 6 AI、Notable Health、Quris、Trials.ai、Phastar等。这类创新AI临床科技型企业受到海外资本市场的广泛亲赖，绝大部分均能在A轮就斩获数千万美元融资。借助于AI技术，行业目前已经可以实现精准临床前模型选择和患者分层，有助于在进入临床试验前，从体外检测系统和动物研究的数据结果中，计算出在人体试验中的可行性的剂量梯度、给药频率和安全范围，减小候选药物在临床前和临床试验之间的差异。以及包括在同一种疾病的患者差异下，如何通过AI技术精准筛选出适合该疗法的受试患者，并合理制定临床终点，设计出科学合理的临床方案，这也同样需要逆转化科学意识驱动下的医学与生物学基础。尽管国内现在还不常见专注于AI技术应用于临床试验的企业，但也有英矽智能、埃格林医药、零氪科技、云深智药、焕一生物、普瑞基准、白星花科技等部分业务涉及临床试验设计优化的创新企业。这批企业正在率先开展国内AI技术在临床试验场景下的应用研究。得益于企业的美国临床办公室，埃格林医药从2020年开始尝试将AI应用于其首个创新药EG-301的临床开发，同时进行扩充AI团队并将其与医药、法规团队融合，大约用了两年时间推动EG-301获得FDA批准，且直接进入了Ⅱ期临床试验。推进第二个创新药EG-101时，公司已经比较熟练掌握了AI临床开发技术，完成整个流程就只用了半年时间。2023年6月5日，国内老牌CRO上市企业博济医药科技股份有限公司（股票代码：300404，以下简称“博济医药”）与埃格林医药签订战略合作协议。埃格林利用自有的AI平台赋能CRO的临床设计，并不断训练模型达到更高的精准度；博济利用自身雄厚临床试验资源来服务国内外客户，并借助AI赋能提升在CRO行业中的竞争力，双方形成优势互补，共同推进中国创新药物的高效临床研发和商业化。03下个十年，AI会出现在医药研发的哪里？AI赋能药物研发行业发展至今，初创企业应当意识到“跑出差异化”在当下的重要性。延续将AI技术应用于整个新药研发流程的思路，企业可以选择针对单一研发环节进行深耕，也可以考虑服务于药物研发全流程。阿斯利康自创的“5R”原则将其研发成功率从4%提升至19%，领跑全球顶尖药企研发水平。2023年8月，现任阿斯利康全球研发首席数字健康官Cristina Duran博士正式提出将正确的数字解决方案（Right digital）加入“5R”，形成阿斯利康全新的“6R”研发原则[2]。（5R原则：指正确的靶点Right Target、正确的组织Right Tissue、正确的安全性Right Safety、正确的患者Right Patient、正确商业潜力Right Commercial）图6：在临床试验中实施数字医疗技术：6R框架图片来源：Implementation of digital health technology in clinical trials:the 6R framework.同年10月，阿斯利康宣布其与自动化临床关键流程开发商Saama达成了一项多年合作协议。Saama在超过3亿个数据点上训练了90+个生命科学模型，其数据中心和管理系统能将数据发现的时间缩短35%，结合AI和高级分析来自动化关键临床开发流程，阿斯利康将通过本次合作简化和促进自身的临床数据管理和医学审查流程，为加速临床开发设定新的行业标准。2023年11月，BMS宣布与美国癌症治疗方案提供商Tempus开展长期战略合作。本次合作聚焦癌症领域，两家公司将在特定癌症疾病领域使用多模态数据集、计算方法和患者衍生的疾病模型，确定新的靶点，以更高的可信度进行验证，重新定义基因组数据在临床环境中的使用。同期，药智网与英国AIA Insights公司共同创建的天然产物AI研发平台——NPAI Engine正式上线。该平台能够以高准确率完成中药天然产物有效成分的筛选、保健食品配方推荐、作用机理预测、ADMET预测、海量文献挖掘与可视化图展示，进一步促进了中药、保健食品、化妆品和功能性食品行业的研发进程，解决了诸如“同名同方”、“联合作用”等中医药研发常见问题，在“助力科研人员进行高质量的文章发表”方面也有突出的表现。烟台麦基洗德生物工程有限公司、重庆医科大学药学院、四川省中医药科学院、Sygnature Discovery、MSBChem Consulting、Professor Yun-chiCheng团队等已经成为该平台的重要客户。2024年2月6日，德睿智药（MindRank）宣布，完成与默沙东中国知识图谱合作项目关键阶段性交付。该项目以德睿智药的生物医药知识图谱PharmKG™平台为基础，覆盖疾病、药物、靶点、临床试验、文献、专利等信息，结合自研的Medical Insight™AI大模型技术，筛选、匹配、审核、确认了上亿数量级的知识图谱实体及关系。通过其中整合出大量可靠且及时的研发信息，为企业在医药研发全流程的决策提供了科学而高效的工具支持。药智网、上海交通大学和天鹭科技携手打造的AI成药性（ADMET）预测平台于2024年3月4日正式上线。该平台关联化合物结构，以及吸收、分部、代谢、排泄和毒性等上百个成药性参数，基于图神经网络架构和多项分子描述符，为苗头化合物早期筛选、先导化合物评估优化、安全性评价、不良反应预测等关键研发步骤提供关键有力的数据支持。目前，该平台构建的160+预测参数模型已经通过全球已批准药物的真实数据验证，全面对标ADMET Predctor，竞争全球领先的AI预测ADMET商业化软件。以上，可以看到，已有许多企业在正在逐渐打开AI技术在新药研发产业中的应用思路，不再追求泛泛而谈，“单点击破”正在成为AI技术在新药研发中的新话题。在我们的日常咨询工作中，也开始收到行业内许多大型传统药企对创新药产业、对数字化转型、对智能化应用的调研需求，医药行业对科学技术赋能的积极性正在快速生长。总而言之，AI技术在医药研发中的应用应该是工具化的、多样化的、产业化的。结合我国建设数字中国、推进健康中国建设等系列战略部署，中国医药产业数智化转型已经到了至关重要的时刻。参考文献：[1]Paul,S.,Mytelka,D.,Dunwiddie,C.et al.How to improve R&D productivity:the pharmaceutical industry's grand challenge.Nat Rev Drug Discov 9,203–214(2010).https://doi.org/10.1038/nrd3078[2]Durán,C.O.,Bonam,M.,Björk,E.et al.Implementation of digital health technology in clinical trials:the 6R framework.Nat Med 29,2693–2697(2023).https://doi.org/10.1038/s41591-023-02489-z声明：本内容仅用作医药行业信息传播，为作者独立观点，不代表药智网立场。如需转载，请务必注明文章作者和来源。对本文有异议或投诉，请联系maxuelian@yaozh.com。责任编辑 | 蓝色 阅读原文，是受欢迎的文章哦

人工智能（AI）三要素包括数据、算法、算力。近日，MNC陆续公布2023年报，他们都不约而同地强调了AI工具在药物开发、制造和商业化方面的重要作用。数据方面，罗氏或许是最早押注制药大数据的一批MNC之一，数据积累也助力罗氏成为TOP药企里的“AI优等生”。战略布局方面，2023年6月，赛诺菲宣布全公司数字化转型迈出下一步，“all in”人工智能和数据科学，为患者加速取得突破性成就。商业化探索方面，阿斯利康另辟蹊径，于2023年11月推出一家新的全球健康科技公司Evinova，正式进军CXO领域，通过成立AI-CRO公司，阿斯利康或能最先实现AI制药商业化验证。那么全球巨头药企们在2023年具体有哪些AI制药领域的合作？他们在AI制药领域有着怎样的布局？医药魔方Pro挑选了2022年营收排名前十名的MNC巨头（推荐阅读：全球药企TOP10），收集、整理了他们2023年在AI制药领域的合作和布局，以飨读者。01. 辉瑞作为一家“百年老店”，辉瑞对数字化转型展现出了极大的热情。早在2016年，辉瑞就与全球AI领域知名公司IBM达成合作，使用Watson的机器学习（ML）等技术进行新药物靶点识别、组合疗法的研究和患者的选择。2018年，辉瑞任命了一位首席数字官——Lidia Fonseca，负责制定和实施“加速和提高公司数字能力的战略”，奠定了公司数字化转型的基础。此后的几年，辉瑞相继宣布与Adapsyn、晶泰科技、Atomwise、CytoReason等AI制药公司达成合作协议，涵盖靶点发现、小分子药物发现、免疫疾病模型、抗体药物研发等多个方面。2023年是全球AI制药合作遍地开花的一年，对辉瑞来说也不例外：Gero2023年1月，辉瑞宣布与新加坡生物科技公司Gero开展研究合作，应用Gero的机器学习技术平台，通过大规模人类数据发现纤维化疾病的潜在靶点。Tempus2023年2月，辉瑞宣布与Tempus建立新的战略合作。根据协议，辉瑞可以访问Tempus的AI平台及其去识别化的多模态数据库，用于肿瘤疗法的开发；此外，辉瑞还可以利用Tempus的技术推进自身肿瘤学产品组合，包括AI驱动的伴随诊断产品的研发。02. 强生强生正在朝着发现药物的新方向前进。华尔街日报称，近年来强生已为其AI能力投入了数亿美元，包括聘请了约6 000名数据科学和数字专家，利用AI进行药物发现。强生表示，公司有一个名为Med的大型数据库，包含超过3PB的信息。这些信息不仅包括真实世界数据，还包括各种各样的临床试验结果。AI能够大规模筛选这些数据，加快药物开发。分析师认为强生是布局AI最积极的大型制药商之一。其实早在2013年，强生就与AI制药顶尖公司Exscientia建立合作，将Exscientia的设计技术应用于新化合物的发现。2020-2022年间，强生相继与英矽智能、Tempus、SRI International、Aqemia等AI制药公司建立合作。Intellomx2023年9月，强生旗下杨森制药公司宣布与Intellomx达成靶点发现合作，以评估治疗血液病癌症的新生物靶点。此次合作将结合Intellomx的专有AI平台，以及杨森在数据科学、肿瘤学研究和开发方面的专业知识，发现新的疾病机制和治疗机会。Intellomx总部位于英国，专注于从靶点到IND的AI技术，智能组学（武汉）生物科技有限公司是其中国子公司，负责公司项目/技术在中国的开发和商业化。03. 罗氏现阶段AI药物研发的痛点之一是数据问题，罗氏或许是最早押注制药领域大数据的一批MNC之一。早在2018年，罗氏就以19亿美元前瞻性收购肿瘤大数据领头羊Flatiron Health的全部股份。同一年，基因泰克与医疗数据化分析公司GNS Healthcare达成协议，使用其AI平台分析已知疗法在肿瘤中的功效。2021年，罗氏与拥有国家级大数据中心的天津港保税区结盟成为长期战略合作伙伴，共同开展包括个体化医疗研究等多方面的合作。这些积累也助力罗氏成为TOP药企里的“AI优等生”。CB Insights最新发布的Pharma AI Readiness Index，依据企业AI人才、AI项目执行、AI创新成果等维度进行评级，罗氏以总分77.48排名全球药企AI实力榜首。全球跨国药企AI能力排名（来源：CB Insights）ShapeTX2023年11月，罗氏宣布扩大与Shape Therapeutics（ShapeTX）的合作伙伴关系。双方的合作始于2021年8月，当时达成了总金额可能超30亿美元的合作协议。此次扩大合作，ShapeTX将利用其专有的AI RNA编辑平台，开发一种潜在的一次性疗法。根据协议，ShapeTX将进行临床前研究，以识别和交付由其AI驱动的RNAfix™平台发现的候选药物。罗氏将负责合作产生的任何潜在产品的最终临床前开发、临床开发和全球商业化。04. 默沙东2012-2013年间，MNC药企陆续开始与AI制药企业达成合作，默沙东便是那批最早“拥抱”AI制药的MNC之一。公开资料显示，2012年，默沙东与Numerate公司合作研发心血管疾病的治疗方法。Numerate主要是利用机器学习软件研发治疗神经退行性疾病、心血管疾病和肿瘤的新兴治疗方案，并致力于为开发小分子疗法的企业提供药物设计平台。2022年1月，默沙东宣布与AbSci达成研究合作，使用Absci的AI驱动的综合药物创造平台，Absci将有资格获得所有三个靶点的高达6.1亿美元的总付款。2022年11月，默沙东宣布与BigHat Biosciences达成合作，利用BigHat的平台合成、表达、纯化和表征分子，开发多达三个新药项目。BenevolentAI & Exscientia2023年9月，默沙东在同一天宣布了两项新的战略药物发现合作，旨在利用强大的AI驱动的设计和发现能力，进一步推进公司的研究工作。两家合作伙伴（BenevolentAI和Exscientia）均来自英国，这两项合作预计将产生几种新的临床开发候选药物，在肿瘤学、神经病学和免疫学等关键治疗领域具有first-in-class和best-in-class的潜力。05. 艾伯维Alphabet的抗衰老研究公司Calico致力于了解衰老的生物学特性。艾伯维与Calico的合作关系始于2014年，艾伯维负责推动Calico研究发现的开发和商业化。或许是看到了AI的潜力，近几年，艾伯维加快AI制药的布局步伐。2020年，艾伯维子公司Cerevel Therapeutics宣布与Cyclica开展研究合作，利用AI加速神经科学新药的发现。Cerevel将使用Cyclica专有的AI平台来筛选、鉴定、设计和评估针对神经科学疾病预先指定靶点的化合物。2023年，艾伯维又相继宣布两项AI制药方面的合作：Anima Biotech2023年1月，艾伯维和Anima Biotech宣布合作发现和开发针对肿瘤学和免疫学靶点的mRNA生物学调节剂，Anima将利用其mRNA Lightning平台发现针对合作靶点的新型mRNA生物学调节剂。Anima将获得4200万美元的预付款，并有可能获得进一步的里程碑和特许权使用费。BigHat2023年12月，艾伯维和BigHat Biosciences宣布开展研究合作，利用AI和机器学习发现下一代治疗性抗体。双方将利用BigHat的Milliner™平台，指导设计和选择用于多个治疗靶点的高质量抗体。BigHat将获得3000万美元的预付款，并可能有资格获得高达约3.25亿美元的里程款。06. 拜耳拜耳在AI创新方面的能力不容小觑，上文提到的Pharma AI Readiness Index中（依据企业AI人才、AI项目执行、AI创新成果等维度进行评级），拜耳总分70.16，仅次于罗氏，位居第二。2020年1月，拜耳宣布和英国AI驱动的药物研发公司Exscientia展开为期三年的多项目药物研发合作。这些合作将Exscientia的AI药物发现平台和药物设计技术与拜耳的数据和药物发现能力相结合，为治疗心血管和肿瘤疾病寻找、优化潜在候选药物。Exscientia可能获得高达2.4亿欧元付款，包括首付、研究费用和临床里程碑付款。Recursion Pharmaceuticals2023年11月，拜耳和Recursion宣布，将研究合作的重点更新为精准肿瘤学(两家公司的首次合作是在2020年9月)。根据合作协议，两家公司可以启动多达7个肿瘤学项目，Recursion有资格获得高达15亿美元的潜在、基于成功的未来付款，以及净销售额的特许权使用费。07. 诺华数字创新是诺华探索的重要方向——内部管理数字化、商业数据洞察、AI+药物发现、数字工具赋能患者，诺华一直走在数字创新前沿。2017年6月，诺华与IBM Watson Health达成了合作，用AI技术来改善乳腺癌治疗方案。在此之前，诺华与Cota Healthcare也进行了类似的合作。2019年，诺华与微软合作，建立AI创新实验室，作为其AI和数据科学战略的重要一环。该实验室旨在增强诺华AI从研究到商业化的能力。其核心是创新的AI模型和应用程序，从生成化学、图像分割和分析开始，解决生命科学领域一些最困难的计算挑战。但近两年来，诺华在AI领域的布局鲜见报道。2023年，诺华在AI制药领域的BD数量为零，也许这与其已自建AI实验室有关。相关资料显示，诺华旗下的Novartis AI实验室，可利用AI技术来加速药物发现和研发过程，包括利用机器学习算法来分析大规模的生物数据和化学数据，以及优化药物分子结构。此外，诺华还与微软合作利用云计算和AI技术来加速药物研发和临床试验。08. BMS在AI制药合作方面，BMS虽然不是最早和AI制药合作的MNC，但可以称得上是数量最多的MNC之一。2020年，BMS分别与Schrödinger（总金额27.55亿美元）和PsychoGenics达成合作；2021年，与Exscientia达成合作（总金额12亿美元）；2022年，与Envisagenics达成合作。2023年，BMS继续发力，与三家AI制药公司达成了合作：CHARM Therapeutics2023年3月，BMS宣布与CHARM Therapeutics合作，以实现和加速小分子药物发现计划。合作将利用CHARM的DragonFold深度学习平台来识别针对靶标的化合物。Tempus2023年11月，BMS宣布与Tempus开展一项为期多年的战略研究合作。两家公司将共同努力，在特定癌症疾病领域使用多模态数据集、计算方法和患者衍生的疾病模型，确定新的靶点，并以更高的可信度进行验证。Terray Therapeutics2023年12月，BMS宣布与Terray Therapeutics达成多靶点合作协议，以发现和开发某些疾病领域的小分子疗法。Terray将使用tNova平台发现和开发针对BMS提名的一系列靶点的小分子化合物，BMS随后将负责开发和商业化。09. 赛诺菲2023年6月，赛诺菲宣布，全公司数字化转型迈出下一步，“all in” AI和数据科学，为患者加速取得突破性成就。这也是第一家高调宣布全面高举AI战略的MNC。赛诺菲的此次转型并非无迹可寻，2021-2022两年时间，赛诺菲与多家专长不一的AI药企进行了深度绑定（Owkin、Exscientia、天演药业、英矽智能等）。2023年以来，赛诺菲的动作更加频繁：CytoReason2023年1月，赛诺菲宣布与CytoReason合作，使用CytoReason的AI平台，帮助其在炎症性肠病(IBD)领域寻找新靶点。SandboxAQ2023年6月，SandboxAQ宣布成立生物制药分子模拟部门，通过AI和量子解决方案加快向患者提供挽救生命的药物，同时宣布SandboxAQ正在与一系列生物制药公司和大学研究实验室合作，包括阿斯利康、赛诺菲和加州大学旧金山分校。百图生科2023年10月，赛诺菲与百图生科达成一项具有突破性意义的战略合作，双方将基于百图生科生命科学大模型，共同开发用于生物治疗药物发现的领先模型。百图生科将获得1000万美元的预付款，总交易金额超过10亿美元。Aqemia2023 年12月，赛诺菲宣布与Aqemia开展一项为期多年的研究合作。AQEMIA将利用其独特的平台，将深度物理学与大规模生成式AI相结合，为赛诺菲感兴趣的治疗靶点确定正确的化学分子。AQEMIA将有资格获得1.4亿美元的总付款。目前，赛诺菲在以AI为驱动力的小分子优化、抗体研发、临床试验设计及分析、mRNA疫苗设计等各个领域都有布局和深度合作。此外，赛诺菲还推出了大规模AI平台plai，这是赛诺菲与AI平台公司Aily Labs共同开发的AI应用程序，可提供实时、反应性的数据交互，是一个集成了公司内部数据的AI大脑，从研发、临床到制造都能够为公司提供分析决策。10. 阿斯利康在AI制药领域，阿斯利康可谓是领头羊般的存在。2017年，阿斯利康与Berg Health、Roivant等新一代AI和数据驱动型的公司合作，完成了在AI制药领域的试水。2019年，阿斯利康开启了新的战略方向：包括由数字、数据和AI驱动的未来医疗战略，并在内部进行了一次根本性的组织架构调整，数据科学和AI部门应运而生。也是从这一年开始，阿斯利康频繁与AI制药公司合作，包括和BenevolentAI、Gatehouse Bio等公司合作开发新药和新靶点；利用AI制药先驱Schrödinger的软件来提高其自动化化合物合成的效率等。2023年11月，阿斯利康宣布推出一家新的全球健康科技公司Evinova，正式进军CXO领域，为药企、CRO公司提供包括实验解决方案、研究设计和规划以及管线资产管理的三大类服务。阿斯利康此举可谓另辟蹊径，通过成立AI-CRO公司，或能最先实现AI制药商业化验证。2023年，阿斯利康又相继宣布了多项AI制药领域的合作：SandboxAQ2023年6月，SandboxAQ宣布成立生物制药分子模拟部门，通过AI和量子解决方案加快向患者提供挽救生命的药物，同时宣布SandboxAQ正在与一系列生物制药公司和大学研究实验室合作，包括阿斯利康、赛诺菲和加州大学旧金山分校。Verge Genomics2023年9月，阿斯利康旗下罕见病业务子公司Alexion Pharmaceuticals宣布，与Verge Genomics开展多靶点合作，以确定罕见神经退行性疾病和神经肌肉疾病的新药物靶点。根据为期4年的协议条款，Verge将获得高达4200万澳元的首付款，潜在总交易价值为8.4亿澳元。Saama2023年10月，阿斯利康宣布与Saama达成一项多年协议，利用Saama的AI技术平台，简化和促进阿斯利康的临床数据管理和医学审查流程，为加速临床开发设定新的行业标准。Nanoform2023年10月，阿斯利康宣布获得Nanoform公司的全球在线STARMAP®授权许可。STARMAP是CESS技术的数字AI版本，能通过计算机实验确定哪些分子应该被纳米化。此次合作能帮助阿斯利康从药物研发周期中的各个环节中，筛选候选药物分子。AbSci2023年12月，Absci宣布与阿斯利康达成合作，开发针对一个肿瘤靶点的AI设计抗体。据Fierce Biotech等外媒报道，该合作协议包括预付款、研发资助、里程碑付款，总额达2.47亿美元。此外，Absci还有资格获得销售版税。小结除了以上提到的药企外，武田、礼来、GSK等制药巨擘均在AI制药领域有所布局。他们或以投资/收购的方式与AI制药公司合作，或以孵化器赋能AI制药初创企业的方式进行加入。回首过去十余年，AI制药赛道尽管争议不断，但技术的发展推动着赛道一步步向前，如今从MNC，到biotech，再到传统pharma，AI技术的渗透逐步深入，到底哪些公司能率先吃到AI制药的红利，时间会给出答案。参考资料：[1]各公司官网[2]Business Wire官网推荐阅读2023年全球AI制药融资TOP10“卖水人”英伟达入局AI制药，2023年投资了这9家公司……医药魔方Pro新靶点 新技术 新疗法商务合作：13502093012媒体合作：15895423126Copyright © 2024 PHARMCUBE. 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