制药界流一直传着 “双十定律”，即一款创新药从诞生到上市用于治疗，通常需要耗费十年的时间，数十亿美元的资金。近年来，随着人工、材料等成本的不断提升，这个数额还在持续上升，并且新药研发的成功率还持续走低。与此同时，新药研发带给投资者的回报率已经开始大幅度下降，从2008年的10%，降到近年来的不足2%。
如何降低研发费用，提高成功率，缩短研发周期成为当前整个制药行业的当务之急。
AI制药技术的出现和不断成熟，为创新药研发“降本增效”提供了全新的解决思路。在资本的热捧下，AI制药是泡沫还是未来，能否引领创新药行业新的变革浪潮？
作者丨陈正青
来源 | 贝壳社
♦ AI如何制药?
如今的AI制药技术虽已表明可以为新药研发带来价值，但也仅仅作为新药研发的一种工具，与自动研发新药或替代人工还有相当遥远的距离。
目前，在新药研发的各个环节中，药物发现是AI制药应用最多也最成熟的环节。
传统新药的发现需要先确定好某疾病的靶点，研究人员根据靶点设计和筛选出最合适的分子。为了找到它，传统的药物发现是要对数万个小分子进行测试筛选，然后进一步合成和测试数百个分子，以便得到少数几个适合临床前研究的候选药物。
这个过程困难重重，成功率极低，依赖研究人员的经验和运气，如果靶点是创新靶点的话，药物发现环节大约需要花费4年左右的时间和数千万美元的投入。
新药研发流程图
英矽智能在18个月内完成AI药物发现
♦ 风口之上，群雄并起
AI制药的强大优势吸引来各路资本，2021年，全球融资总额约为266亿元（超42亿美元），其中，中国在该领域的融资金额超过90亿元。
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%。
涌入人工智能/机器学习新药发现公司的风投资金
在研发许可方面，市场则更为活跃，共有243项合作签署，前期付款和期权超过10亿美元，公布的总合作金额达到377亿美元。其中，仅仅是今年1月，数额就已经达到了约100亿美元。
除AI制药初创公司外，加入AI制药布局的还有传统大药企和互联网巨头。
传统药企通常以投资合作的居多。例如，复星医药与英矽智能达成合作，共同推进多个靶点的AI药物研发，英矽智能因此获得了1300万美元的首付款及里程碑付款。这是国内迄今为止AI制药企业收到的最大额预付款。
而互联网巨头的跨界入场让AI制药更添热度。在国外谷歌早已进场，国内的阿里巴巴、腾讯、百度则在2020年后加速布局AI制药，而华为也成立了医疗智能体 “EIHealth”。不仅如此，互联网行业的另一新贵字节跳动也在去年开始布局AI制药。
代表顶尖AI水平的互联网公司入局AI制药，意味着可能为这个行业带来革命性的、颠覆性的改变。
♦ 数据困境，如何破局
与传统制药技术不同的是，AI制药非常依赖大数据——所有的AI技术都需要基于大量的数据来训练和学习。
参考资料：
制药界流一直传着 “双十定律”，即一款创新药从诞生到上市用于治疗，通常需要耗费十年的时间，数十亿美元的资金。近年来，随着人工、材料等成本的不断提升，这个数额还在持续上升，并且新药研发的成功率还持续走低。与此同时，新药研发带给投资者的回报率已经开始大幅度下降，从2008年的10%，降到近年来的不足2%。
如何降低研发费用，提高成功率，缩短研发周期成为当前整个制药行业的当务之急。
AI制药技术的出现和不断成熟，为创新药研发“降本增效”提供了全新的解决思路。在资本的热捧下，AI制药是泡沫还是未来，能否引领创新药行业新的变革浪潮？
作者丨陈正青
来源 | 贝壳社
♦ AI如何制药?
如今的AI制药技术虽已表明可以为新药研发带来价值，但也仅仅作为新药研发的一种工具，与自动研发新药或替代人工还有相当遥远的距离。
目前，在新药研发的各个环节中，药物发现是AI制药应用最多也最成熟的环节。
传统新药的发现需要先确定好某疾病的靶点，研究人员根据靶点设计和筛选出最合适的分子。为了找到它，传统的药物发现是要对数万个小分子进行测试筛选，然后进一步合成和测试数百个分子，以便得到少数几个适合临床前研究的候选药物。
这个过程困难重重，成功率极低，依赖研究人员的经验和运气，如果靶点是创新靶点的话，药物发现环节大约需要花费4年左右的时间和数千万美元的投入。
新药研发流程图
英矽智能在18个月内完成AI药物发现
♦ 风口之上，群雄并起
AI制药的强大优势吸引来各路资本，2021年，全球融资总额约为266亿元（超42亿美元），其中，中国在该领域的融资金额超过90亿元。
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%。
涌入人工智能/机器学习新药发现公司的风投资金
在研发许可方面，市场则更为活跃，共有243项合作签署，前期付款和期权超过10亿美元，公布的总合作金额达到377亿美元。其中，仅仅是今年1月，数额就已经达到了约100亿美元。
除AI制药初创公司外，加入AI制药布局的还有传统大药企和互联网巨头。
传统药企通常以投资合作的居多。例如，复星医药与英矽智能达成合作，共同推进多个靶点的AI药物研发，英矽智能因此获得了1300万美元的首付款及里程碑付款。这是国内迄今为止AI制药企业收到的最大额预付款。
而互联网巨头的跨界入场让AI制药更添热度。在国外谷歌早已进场，国内的阿里巴巴、腾讯、百度则在2020年后加速布局AI制药，而华为也成立了医疗智能体 “EIHealth”。不仅如此，互联网行业的另一新贵字节跳动也在去年开始布局AI制药。
代表顶尖AI水平的互联网公司入局AI制药，意味着可能为这个行业带来革命性的、颠覆性的改变。
♦ 数据困境，如何破局
与传统制药技术不同的是，AI制药非常依赖大数据——所有的AI技术都需要基于大量的数据来训练和学习。
参考资料：
