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