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片仔癀1粒590之后,做AI制藥的“英矽智能”融資近17億

“一藥難求、一粒值千金”的事件又在我們身邊發生......

前不久,“藥中茅臺”片仔癀搶瘋上熱搜,1粒590元,每人“限購”2粒!直接使得片仔癀公司市值達2600億創新高。有限的產量、高昂的價格、絕密的配方往往使一些藥企頗受市場追捧。

但背后卻透露出醫藥界中制藥周期長、新藥難研發以及上市價格貴等痛點問題,往往導致許多疾病沒有特效藥,如專門攻克癌癥的藥物。新藥研發刻不容緩,這時就需要新技術來突破這些問題,AI制藥漸漸駛入了大家的視野。

6月22日,AI制藥公司“英矽智能”獲得2.55億美元巨額融資轟動醫藥界,投資方陣容超20多家,包括華平投資、啟明創投及奧博資本等國內外知名投資機構。

英矽智能究竟憑何獲得這筆“明星級”融資的?AI又是如何制藥的?消費者又信不信任AI造出的藥物呢?這類技術又真的能解決好藥緊缺、價格高昂等痛點問題嗎?

“英矽智能”獲2.55億美元融資,百度、啟明創投連投

新藥研發周期長、成功率低、研發費用高是全球制藥界面臨的三座大山。全球著名科學期刊《Natrue》曾提供一組數據:一款新藥的研發成本大約是26億美元,耗時約10年,成功率不到十分之一。

所以,一款新藥成功獲批上市不僅需要花費大量的時間、人力、物力及財力,還需要的是難得的運氣。對于一些欠發達國家,藥物研發技術的落后往往又導致藥物緊缺、價格高昂,群眾看不起病、吃不起藥。

這時就不能單靠醫療科研人員的努力,還得引入新技術。以深度學習為代表的人工智能(AI)技術,憑借強大的發現關系能力和計算能力,在一定程度上可以改變新藥研發所面臨的困境。所以在AI技術浪潮洶涌的年代,國內外誕生出了英矽智能、晶泰科技、Relay等AI制藥公司。

英矽智能作為行業內早期入局者,成立于2014年,早期總部設立于美國馬里蘭州巴爾的摩,后期設立在中國香港。公司主要開發人工智能系統,利用深度生成模型、強化學習、變換模型和其他現代機器學習技術來生成具有特定屬性的新分子結構等,通俗講就是利用人工智能技術研發新藥。

日前,英矽智能完成了2.55億美元C輪融資。值得注意的是,本次投資陣容可謂“豪華”,除開主投方華平投資,還包括現有投資方啟明創投、蘭亭投資、BV百度風投等,以及新投資方奧博資本、韓國未來資產集團等共計超20家國內外知名投資機構。

而這也并非英矽智能第一次獲得資本關注。企查查數據顯示,2018年6月,英矽智能獲得了藥明康德的戰略投資;2019年9月,獲得啟明創投、斯道資本及百度等3700萬美元B輪融資。

截圖來自:企查查

但在這之前,AI制藥界融資事件卻少有。因為大多資本方認為行業投資風險性高、又難理解AI制藥技術、看不到商業化等等,導致許多AI制藥公司需要靠多次路演去找投資者卻還是難獲融資。

英矽智能創始人Alex Zhavoronkov創業早期曾向大藥企推薦公司的AI技術,但得到回饋是:“你的想法非常好,但我們需要實驗數據來證明?!庇纱?,成立近4年的英矽智能才獲得第一筆融資,上一輪融資也是在2019年。

那么,為何英矽智能本次能獲得現象級的融資規模,并有豪華投資陣容加持呢?

為何獲得“明星級”資本陣容加持?

目前,在AI制藥領域,最難的就是利用AI技術研發出真正意義上的新藥。

部分AI制藥公司算是降低了研發新藥的門檻,即不開發新靶標,而是通過差異化手段跟蹤優化已知靶標來盡快研發出一種新藥,例如英國AI制藥公司Exscientia。這樣做是可以通過一個舊靶點發現新化合物。

但醫療要突破,就不能單靠已知靶點?!叭蛑扑幑竟餐Φ姆较?,都是希望通過新分子來證實一個靶點的有效性,即通過新分子開發新靶點研發出新藥?!庇⑽悄軇撌既薃Iex在媒體采訪中表示道。

英矽智能之所以獲得本次巨額融資,在于其在AI制藥領域取得的突破性進展。今年2月,英矽智能獲得全球首例完全由 AI 驅動發現的特發性肺纖維化的新靶點,以及針對該靶點設計的全新化合物?!堵槭±砉た萍荚u論》將這“人工智能發現分子”評為2020年“全球十大突破性技術”之一。

英矽智能利用AI技術發現新靶點及全新化合物這類案例在行業內算屈指可數,英國Exscientia 利用AI開發出首款臨床前候選化合物DSP-1181,也只是通過已知靶點才研發出的。

再者,其還將新藥研發時間及經費大幅縮短與降低,僅需要18個月與260萬美元的經費。相較于傳統科研人員研發一款新藥花上數十年及二十多億美元的時間與資金成本,英矽智能算是解決了行業新藥研發周期長、研發費用高的痛點問題。

另外,英矽智能獲得融資的支撐點還在于:打造出了三個行業領先的人工智能藥物研發平臺以及合作藥企數量與級別位列行業前端。

目前,英矽智能三個人工智能藥物研發平臺分別為新靶點發現引擎PandaOmics、創新小分子生成引擎Chemistry42和臨床預測引擎InClinico。其中,創新小分子生成引擎Chemistry42在2019年推出以來,已有7家全球排名前三十的藥物公司使用了該產品,包括默克和優時比等跨國制藥企業。

大家選擇英矽智能平臺的原因同樣在于,這類人工智能引擎在新藥研發項目上可以極大縮短研發成本及節省了研發費用,幫助藥企盡快完成藥物研發。

此外,英矽智能已與多家大藥企達成了合作協議,包括輝瑞、安斯泰來、默克、勃林格殷格翰、強生制藥子公司楊森制藥等。

由此看,正是因為英矽智能做了“用AI研發出新藥”的第一人,才獲得資本的高光、同行的信任與合作。但是,AI究竟是如何制藥的呢?

AI究竟如何制藥?

據《松果財經》了解,一款新藥從研發到上市大致要經過:藥物發現、臨床前研究、臨床試驗、藥物審批這幾個環節。作為新藥研發中的第一環,傳統科研人員進行藥物發現,會遇上周期長、成功率低以及費用高等問題。

AI制藥公司智化科技創始人夏寧曾表示,“藥物發現就類似于服裝設計,科研人員要根據模特(靶點)特點,畫出設計草圖(化合物),但具體到用料、搭配上(化學分子)是未知的。傳統科研人員根據文獻、經驗等去選擇、搭配、成衣,然而穿在模特上可能會不合身,失敗率很大?!?/p>

而AI制藥,就是將科研人員按經驗與文獻一一比對找出模特適合穿的衣物的“手工活”變為“自動活”?;贏I及大數據,羅列出大量可能存在的化學分子的排列組合、給模特對應上可穿衣物。

藥物發現目前也是AI應用場景最多及最成熟的一環,包括利用AI確認靶點、基于表型的藥物發現、分子生成等等。

其中,靶點確認是藥物開發中的最為關鍵與復雜的一步,大多是通過機器學習的方法從已知的藥物靶點原始信息中提取特征,構建準確穩定的模型進行功能的推斷、預測和分類發現新藥。

但也有通過AI技術發現新靶點再構建穩定模型等發現新化合物,英矽智能就是這種,利用AI技術確立新靶點及新化合物。

這樣來看,AI制藥其實就好比有一臺計算機,可幫助設計師從海量的衣物配件及設計草圖中找到合適模特穿的那一套,同樣也可以先幫助設計師找到模特再設計草圖及搭配物件等。新藥研發速度自然是提升了,但大家相信AI造出的新藥嗎?

藥造出來了,但獲批、商業化怎么辦?

全拓數據顯示,2019年以來,AI+核心醫療軟件服務市場規模超過20億,同比增速高達93.9%。2020年受疫情影響,AI+醫療市場進入了快速成長期,預計到2022年,我國AI+醫療市場規模將超70億元。且隨著政策“暖風”不斷吹拂,包括國內的《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》等,行業已經駛入風口期。

以往大家其實難利用AI技術造出真正意義上的新藥,現在造出來了,真的能上市嗎?消費者信任、會買嗎?

按英矽智能研發出的新靶點背后的市場看,其還是有很大幾率獲得消費者信賴的。據《松果財經》觀測,英矽智能利用AI技術發現的特發性肺纖維化新靶點,特發性肺纖維化這類疾病在亞洲患者數就達31萬人,大多是吸煙史患者。

此外,新靶點還適用于:肝臟纖維化(千萬級患者群)、皮膚纖維化(30余萬患者群)、腎纖維化(千萬級人群)。

患者數量龐大下,研發費用本更低的新藥上市后價格也會更低,這類價格因素是可以吸引患者的。

但是,真正的難點在于商業化進程上。目前除了少數頭部公司,眾多AI制藥項目仍在科研機構孵化中,離真正商業化仍有距離。好比二級市場上,只有薛定諤(Schrodinger)與Relay Therapeutics兩家公司上市。

另外,一旦AI技術研發出的新藥大批上市,極大縮短了制藥周期、加快新藥上市步伐下,勢必會影響許多傳統制藥企業。

而AI制藥企業大多得與傳統制藥企業合作,利用它們的數據來進行靶點確定等。所以,率先利用AI研發出新藥的英矽智能的商業化進程還是兩難的。

同樣,行業上其他公司也面臨這類問題。但大家的打法稍有不同,英矽智能是先攻技術,再攻市場,英國Exscientia則是先攻市場,再慢慢利用AI研發新藥,目前它在業內有“AI制藥的營銷天才”的別稱。

所以,英矽智能穩扎技術打法還是面臨先攻市場頭部企業的威脅,但自身“寶劍”在手,前行路難也不怕到不了勝利的彼岸。

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