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AI制药“冷思考”:被资本追捧却没有一款药物上市「解码AI制药」
2022-06-06 10:54:53 来源: 华夏时报
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华夏时报(www.chinatimes.net.cn)记者 郭怡琳 于娜 北京报道

近年来,AI+医疗的应用场景不断延伸。在传统制药行业,AI逐渐应用于药物靶点发现、虚拟筛选、化合物/生物结构合成、理化性质预测等多个流程。

从AI首次应用于制药到现在已经过去六年了,但AI制药领域却没有一款药物上市。而AI制药领域的独角兽不断登陆美股,一级市场融资额突破历史新高。

与此同时,质疑声不断。AI制药赛道,究竟是未来制药产业的新风口,还是技术伪装下的泡沫?

“生命健康领域的技术大都需要较长周期的开发和验证。尤其制药更是个漫长的过程,通常需要10年以上的时间。”上海天壤智能科技有限公司CEO薛贵荣接受《华夏时报》记者采访表示,“从长期来看,我们非常期待第一、二批AI参与研发的药物获批上市。对于AI技术在药物研发应用中取得阶段性成果,以及终点验证都需要更多的时间和耐心。”

自2021年,AlphaFold2突破基础学科传统创新模式,由此开启AI+合成生物学的制药浪潮。与此同时,人工智能企业天壤入局AI制药领域。以蛋白设计解码生命科学技术,由底层改变药物研发方式。

近年来,我国已经进入合成生物学竞争快车道。

今年5月10日,国家发改委印发《“十四五”生物经济发展规划》,合成生物学再迎利好。《规划》提出,“十四五”时期,我国生物技术和生物产业加快发展,生物经济成为推动高质量发展的强劲动力。

AI技术之蝶向结构生物学飞来,能否为AI介入的生物药研发带来破局?

被资本追捧的AI制药

AI延伸到医疗领域要追溯到16年前。2006年,IBM公司开发出Watson系统,AI+医疗自此公开进入大众视野。据悉,通过学习文献,Watson可以帮助医生提供循证治疗方案选择。

不过,记者注意到,国外的AI制药公司大多成立于2014年。

2016年12月,AI+首次被公开应用于制药领域。彼时,辉瑞宣布与IBM合作,利用Waston协助发现癌症免疫疗法的药物。

2020年底至2021年,国外以AI主导的合成生物学领域不断传来好消息,AbCellera、Neoleukin等独角兽相继上市,一级市场再次受到了激励,融资额不断突破历史新高。

“AI+制药”成为2021年最受资本欢迎的赛道之一。根据动脉橙报告,全球融资77起,金额合计45.6亿美元(约合人民币307亿),其中中国市场融资12.4亿美元。约53%的A轮公司进入B轮,38%的B轮公司顺利进入C轮,46%的C轮公司进入到了D轮。

另一组来自中银证券的数据显示,2021年全球AI制药领域融资比2020年增长高达152%。

即便到了2022年,这股势头也没有出现减弱的信号。

中银证券研报显示,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%。

SynbioBeta预测,2022年将是合成生物学有史以来最好的投资年,全年的融资总额将会是过去三年的总和。

没有一款AI药物上市

在AI制药领域,企业以不同商业模式划分。一种是提供软件平台服务为主的SaaS供应商,其中以薛定谔为代表;另一种是提供药物研发所需的AI-CRO服务推进管线开发;再有则是提供内部研发管线的服务商。

而在前两种模式中,AI技术并未真正打破传统制药的研发体系。天壤X-lab负责人苗洪江博士表示,“从研发流程来看,AI优化的部分还不到40%,更准确地来说,AIDD(AI辅助药物研发)是用AI技术来加速药物筛选。”

“这意味着药物研发的临床试验成本,没有被AI技术优化。然而不论是传统研发还是AI介入,我们需要在前期研发中做到更严谨、更全面来提高临床实验的成功率。”苗洪江称。

相较于传统开发方式,AI参与研发的候选药物目前已有处于临床期、甚至临床二期的结果。在苗洪江看来,数据和算法是需要时间沉淀的,这对于药物研发速度来说,已经是非常快了。

薛贵荣则认为,“AI主导设计的研发方式其优势在于其成功经验具有很高的可复制性,这在药物研发这样一个不确定性极高而成功率极低(美国FDA临床三期通过率不足8%)的领域是有希望带来革命性突破的。所以,如果以三期临床或药物上市来衡量成功的话,AI技术需要更多的时间来达到这个节点甚至是可以说AI制药落地的爆发期。”

但现实是,目前全球范围由AI研发的药物没有任何一种成功上市,甚至连公开进入三期临床的都没有,更不用说有哪家公司能在这个赛道上实现真正盈利。

而这一赛道上的13家美股上市企业,无一例外股价疯狂跳水,跌幅最大的超过80%,最小的也超过30%。

“创新药研发是一项极其复杂和困难的系统工程。即使我们不计算最早期的疾病原理研究,从靶点发现到最终药物通过临床实验验证,再到被送至患者手中,都需要经过漫长而严谨的开发和检验周期。通常需要10年以上的时间,包含3-5年的临床前开发和6-7年的临床实验。”苗洪江称。

AI制药的突破口

自AI+合成生物学组合形成以来,AI介入药物研发赛道掀起了一波新浪潮。由AI主导的蛋白质设计则异军突起。此外还有代谢工程和基因组工程等诸多细分领域等。

与常见的AIDD模式不同,天壤选择从更底层的技术突破,希望从根本上改变药物研发方式。其以蛋白质结构入手,覆盖预测、设计等多个环节,从而为AI算法提供数据和验证的自动化湿实验平台。

记者了解到,传统的刺突蛋白结合剂开发常采取制备抗体或改造天然ACE2的办法,然而此类方法不仅实验步骤繁杂、耗时长、效率低,终端产物更受到分子量大、成本高等问题的限制,很难广泛应用。因此国外也探索出了成本更低、技术更具挑战的设计蛋白的方式。在这场有关生命科学的技术革命中,天壤不希望中国的生物制药企业掉队。

在此背景下,天壤自主研发了速度、准确度可媲美AlphaFold2的蛋白质结构预测平台TRFold,及蛋白质结构设计平台TRDesign。以AI技术为驱动,突破蛋白质设计方法计算复杂粗糙,且需要主侧链反复迭代更新的难题。将蛋白质折叠中学到的序列-结构-功能关联反向映射,根据目标功能快速生成氨基酸序列,实现更加高效、成功率更高的蛋白质设计,使“规模化生物制造”的目标成为可能。

据悉,TRDesign平台以AI为主导,从头设计了新冠刺突蛋白结合剂,可以阻止刺突蛋白和人体ACE2蛋白结合。该平台端到端从头进行蛋白质设计、检测并进行稳定性、亲和力优化的蛋白质设计平台。

苗洪江解释,“这意味着TRDesign可以更加自由机动地设计蛋白质,不再受已知天然蛋白质的功能区域限制。从而使科学家们研发药物时,不再依赖传统的被动寻找发现思路,而是可以主动设计出治疗性蛋白质。以前无药可用的疾病,未来会因设计出有效的蛋白质候选药物得以医治。基于此,我们在不断探索延伸应用场景。”

责任编辑:孙梦圆 主编:陈岩鹏

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