通過案例驗證算法是當前所有AI制藥公司需要解決的難題 | 數智前瞻

自20世紀60年代CADD這一概念被提出，數字技術在早期藥物發現領域的應用已經經歷了數十年的長足發展，正在轉向AIDD階段。AI作為新藥研發的引擎，在全球各大藥廠和生物科技公司受到越來越多的重視。跨國藥企在組建自有的AI團隊以外，也在不斷深化同AI制藥公司的戰略合作。

(資料圖片)

而在中國，除了希望通過AI技術解決新藥研發領域長久以來的雙十難題，中國的創新藥企還另有一份憑借AI技術實現彎道超車的寄望。

36氪數字時氪團隊（微信號：digital36kr)長期關注產業的數字化進展，此次我們邀約了醫藥研發行業內長期關注數智化創新的創業者、投資人、從業者，與我們一起探討當下藥物研發領域的數智化創新的趨勢和未來。

本期是我們醫藥研發數字化系列的第一期內容。我們邀請了英矽智能的聯合首席執行官及首席科學官任峰博士。

英矽智能聯合首席執行官及首席科學官任峰博士

英矽智能成立于2014年，是一家由端到端人工智能（AI）驅動的臨床階段藥物研發公司，利用深度生成模型、強化學習、轉換模型等現代機器學習技術，通過構建人工智能藥物研發平臺，識別全新靶點并生成具有特定屬性分子結構的候選藥物。

2021年2月，公司利用人工智能發現新機制特發性肺纖維化（IPF）候選藥物僅耗時18個月，所需的研發費用也降至百萬級。2022年2月英矽智能將該項目推進到1期臨床試驗階段，在前不久的2023年JP摩根醫療健康大會期間，英矽智能發布了該1期臨床試驗的積極頂線數據，這也是目前中國AIDD領域進展最快的藥物研發管線之一。

任峰博士于2021年2月加入英矽智能任首席科學官，并與2022年6月被擢升為聯合首席執行官，擁有超過15年藥物研發行業經驗，在加入英矽智能前，歷任葛蘭素史克的小分子創新藥物研發負責人和上海美迪西高級副總裁。

在采訪中，任峰博士向36氪透露2022年英矽智能未經審計的收入金額近3000萬美金，較上一年有大幅增長。同時，任峰博士對36氪講述了他對AI制藥行業的洞察，并認為通過大量應用案例驗證算法是所有AI制藥公司需要解決的難題。而在公司的價值定位上，他表示英矽是Relay和Schrodinger的結合體，其所具有的端到端的能力是區別于其他AI制藥公司的先天優勢。

以下為專訪內容（經36氪編輯）

英矽是Relay和Schrodinger的結合體，端到端的能力是我們區別于其他AI制藥公司的先天優勢。

?商業模式

36氪：現在英矽的客戶群體是哪些？

任峰：軟件業務來看，是跨國藥企居多，但2021年以來國內的不少藥企也授權引進了我們的軟件業務了，包括揚子江、濟民可信等等。從藥物研發合作來看，也是大型藥企居多，例如復星醫藥和賽諾菲，這兩個是我們2022年最重磅的合作，包括大額的首付款、里程碑付款和銷售分成。當然我們還有一些其他形式的合作，但從金額上和從項目數量上都會少一些。

36氪：目前英矽比肩的AI制藥公司或者biotech是哪些？

任峰：從商業模式上看，我們像是Relay和Schrodinger的結合體，Relay只有三條內部研發管線，而我們有30多條內部的管線，所以從效率上看，我們有一定的優勢。同時我們有自主研發的AI平臺，包括PandaOmics、Chemistry42和Inclinico都是可以對外授權使用，這一點跟Schrodinger的商業模型比較接近。

所以我們其實像Relay和Schrodinger的結合體。

36氪：英矽的商業模式經歷了哪些轉變？

任峰：我們早期跟一些企業合作，其實是作為一個以解決生物學方面的問題為出發點的AI制藥公司，通過我們的AI算法去找新的靶點。我們早期的合作模式，就是提供一種service。

后來我們慢慢從這種以service為主的發展模式過渡到了現在以藥物研發合作為主的模式，包括2022年1月跟復星達成的合作以及同年10月與賽諾菲達成的合作。

這類戰略合作的模式，通過我們的AI平臺來完成靶點發現和化合物的生成。我們把項目從確定靶點一直做到PCC，或者做到IND，合作伙伴會從臨床開始再接著往后做。這樣我們可以獲得相對可觀的首付款，后續還會有里程碑付款以及后續的銷售分成。我們現在已經基本過渡到這種模式。

36氪：在商業策略或者戰略布局上面，英矽跟其他AI制藥公司的不同點是什么？

任峰：我們跟其他的AI制藥公司有一個很大的差別，我們是一個端到端的AI制藥公司。我們有早期的靶點發現的能力，我們有分子設計的能力，同時我們有預測臨床試驗方案成功率的預測的變量能力。

很多公司基本上都側重于一部分，有的比如側重于分子的生成包括篩選，但前期的靶點識別沒有辦法做，有的專注于生物學，但是沒有辦法做化學設計。所以我們有這樣的端到端的能力，這就讓我們有一個先天的優勢。

另外，我們在選擇適應癥或者選擇靶點的時候，我們會有側重地選擇有很多數據積累的適應癥，這樣可以充分利用我們的靶點發現的AI能力，結合充分的數據，尤其是患者的組學數據，來幫助我們找到一些新穎的，同時靠譜的靶點去繼續往下做。這是很多其他的AI制藥公司所不具備的。

?產品及服務

36氪：英矽的Pharma AI平臺覆蓋了藥物發現的哪些領域？

任峰：我們的Pharma.AI平臺包括靶點的發現和驗證引擎PandaOmics，化合物的設計和篩選引擎Chemistry42，和臨床試驗方案的結果預測和優化引擎Inclinico。同時在Chemistry42中，我們也包括藥代動力學的性質，比如激酶的選擇性，成藥性，以及化合物的合成路線預測等能力。但是比如預測化合物的毒理方面的性質，蛋白與蛋白之間的相互作用等，目前在我們的平臺上，還沒有涉及這些方面。

我們在藥物發現的不同環節有不同的算法，而且它底層邏輯也是不一樣的，用的數據也是不一樣。而且在每一個引擎中，我們會嘗試很多種算法，并且在我們真正做項目，或者是對外的合作過程中，不斷地優化算法組合。我們希望通過做更多的項目，進一步的去把成功率或者命中率比較低的算法進一步的淘汰，這樣我們會不斷的提高我們的整個平臺的命中率。

36氪：能否簡單介紹下英矽新發布的智能機器人實驗室？

任峰：12月29日我們正式揭幕了全球首個由人工智能輔助決策的全自動化機器人實驗室。智能機器人實驗室聚焦靶點發現、化合物篩選、個性化藥物開發和轉化醫學研究等領域。

以前我們與外部的合作，集中在Pharma. AI平臺以及藥物研發領域，但是現在我們有了機器人實驗室之后，可以通過機器人實驗室完成設計和驗證的閉環。它可以在內部項目或跟外部合作的篩選階段，去做化合物的篩選、評估和驗證，同時還可以做一些臨床的生物標記物的發現。它還可以幫我們積累大量的數據，幫助我們優化人工智能平臺。

我們的實驗室是目前國內首個如此大規模全功能的智能機器人生物實驗室。我們希望能通過它來更加帶動中國的生物醫藥產業的發展，讓我們可以更快速的彎道超車。

36氪：英矽對于引入投資人有沒有一些衡量標準？

任峰：我們在2022年完成了9500萬美金的D輪融資，再加上一些前期的融資，我們在2022年總融資額也超過了1億美金，在整個生物醫藥市場的周期性變化中，還是的到了投資人的認可，非常不容易。

我們的不少投資方都是來自人工智能、生物醫藥領域的專業投資人，能給我們帶來除了資金之外更多的價值，支持公司各個方面的發展，包括戰略決策、商務合作、品牌建設等。我們希望與投資人建立長期的合作伙伴，期待他們能夠陪伴著公司成長。

通過大量應用案例驗證算法是所有AI制藥公司需要解決的難題。

?AI制藥公司的發展趨勢

36氪：對AI制藥公司扮演藥企的服務商的角色，您怎么看？

任峰：從目前來講，很多AI制藥公司還是想跟藥企建立比較大的戰略合作，幫助自身更好的發展。但是當AI制藥企業發展的越來越大的時候，也會向著附加值更高的biotech轉型，會有自己的項目進入臨床階段，甚至進入市場銷售階段。我覺得可以期待未來幾年之內AIDD行業里面會有代表性公司出現，可能會推動整個賽道的轉型。

36氪：很多業內的AI公司也在增加自己的研發管線，您覺得這會是一種趨勢嗎？

任峰：對AI公司來說，它最大難點就是怎么樣去證明自己的算法是正確的，所以必須得通過一些內部的資源項目去證明自己。這是其中的一個目的。

第二，有一些AI制藥公司的商業模式是把項目做到某一個階段，選擇對外授權，或者是選擇把自己做成一個biotech。現在國際上主流的幾個AI公司的商業模式，比如Relay，它主要是做自己的自研管線，把自己做成一個biotech或者一個biopharma。比如Exscientia，它做很多對外的合作，主要是戰略合作，目的就為合作伙伴做管線。第三種，比如Schrodinger，做一些軟件業務，同時也做內部的自研管線。

36氪：幾家已經上市的AI制藥公司在二級市場的表現不太好，您如何評價這種現象？

任峰：首先是跟大環境相關的，因為整個生物醫藥它是處于一個周期性變化，所以這就導致了AI制藥也不能脫離整個大環境而單獨逆勢上漲。但是相較其他傳統的biotech，市值的下降幅度還是少一些。

第二，仔細分析這些上市公司可以發現，市值最高的反而是Relay，他們沒有很多對外的大的合作，也沒有收入，反而市值最高。這也讓我們重新思考AIDD公司的商業模式。對外的戰略合作，一方面是為別人做嫁衣，另一方面有很多失敗的風險，一旦項目失敗會非常大的影響市值。

對AIDD公司更保險一點的做法，可能是把這些項目做到PCC，或者是做到臨床前關鍵階段，然后選擇對外轉讓，這樣可能是比戰略合作更好的一個商業模式。從國外的已上市的AI制藥公司在二級市場的表現上來看，可能是更被投資人和市場所認可的。

?AI技術的落地與應用

36氪：AI技術可以改變中國藥企在創新藥研發比較落后的局面嗎？

任峰：以前我們相當滯后可能是兩個原因，一個是意愿問題，此前創新藥沒有受到政策的鼓勵，而做仿制藥的利潤本身也很高，所以沒必要去做創新。另外一個是實力問題，新藥研發需要化合物庫，需要人才，需要相應的配套等等。

如今，首先化合物庫不再是大的制約了，我們有同樣的機會和能力去使用先進的技術手段，包括AI、DNA編碼、小分子化合物庫等。另外，從政策層面來講，國家鼓勵原創性更高的創新藥，還有國內資本市場的資金支持。所有的內外部的環境，就導致了現在中國發力創新藥的趨勢。

2022年以來，我們看到越來越多的項目出海，越來越多的對外授權，跨國藥企開始青睞中國的公司和中國的項目。我們正在慢慢的追上或朝著超越國外藥企的路上在走。

36氪：AI制藥公司發展的技術瓶頸是什么？

任峰：AI發展到目前為止，我認為算法、算力、數據，這些都是足以支撐當前的目標任務和需求。最主要的一個制約就是AI平臺在應用層面的驗證，我們需要有大量的案例去證明。

AI是不是加速了藥物研發進程？AI平臺能不能提高藥物研發的成功率？這些問題都需要大量的實驗和時間去驗證。如果沒有大量的項目，沒有足夠長的時間，是沒有辦法證明AI生成候選藥物確實比人做出來藥物要好。這可能是目前擺在所有AI制藥公司面前的一個共同問題。

要解決這個問題，一方面AI制藥公司可以通過一些內部的自研項目去驗證自己的算法是不是有效的。另一方面，如果自研的項目總數量不夠多，或者那么多的經費去支持很多自研的項目，那就需要去跟外部的制藥公司合作，需要大量的案例去驗證。

我們去跟合作伙伴談合作的時候，他們最想看到的就是有沒有跟其他的大藥企進行合作，他們需要看到很多這樣的案例，這樣才能讓人相信，通過AI的加持能比傳統的藥物研發提高效能。但同時驗證是一個漫長的周期，我們要準備好足夠的耐心。

36氪：跨國藥企既有自己的AI團隊，又跟AI制藥公司合作，您覺得他們是怎么去衡量這種狀態的？

任峰：跨國藥企建立AI團隊基本上是最近這兩三年的事，在整個AIDD行業沒有得到一定的驗證前，他們在這個領域的投入還是非常有限的。

對于以英矽智能為代表的這一批，在2013年到2015年之間建起來的AIDD公司來說，我們已經積累了大量的數據，經歷算法的迭代，完成了一定程度的驗證等等。從這個角度來講，比之跨國藥企剛建立的AI的團隊，我們還是有一定的先發優勢的。

當然跨國公司也有自己的優勢，比如擁有很多獨有的數據，算力資源非常可觀等。我認為這些藥企在建立自己的AI團隊的時候，一定知道自己的長處在哪，也知道自己的短板在哪。所以他們不僅在內部做一些嘗試，同時也希望與外部的AIDD公司合作。

36氪：對2023年的行業有哪些展望？

任峰：過去的2022年，我們共同經歷了生物醫藥行業的周期變化，有很多人認為這是一輪生物醫藥行業的寒冬，但在我看來這更是一次危中逢機的挑戰。我們看到了很多好消息：有一些公司順利出海，有一些公司逆勢融資，還有一些公司發布了重磅的項目和藥物，大家都按照自有的節奏發展。

在一些領域，我們看到了技術上一定的突破，這也是行業里的光明和未來。在市場環境好的時候，大家往往都不會更多關注新的技術，而是想把“低垂的果實”摘完。而處于現在的市場環境，大家會更多的關注這種創新性更強的技術。這是一個非常可喜的變化，或將為以后生物醫藥的復蘇奠定一個基礎。

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