AI制药行业是否会复制生物制药行业在上世纪80-90年代的历程？
20世纪80年代初是生物制药的萌芽时期，沾到这个概念就很容易成为资本界一、二级市场的宠儿：站对了风口，猪也可能飞上天。但是到了90年代初，因为长期没有真正意义上的第一个生物新药的出现，生物制药整个都成为华尔街的弃儿。之后的生物新贵安进、基因泰克、福泰也都度过了一段艰难的时光。
AI制药是将这一历程进一步缩短。
一边是火焰：9月5日，礼来与AI制药企业Genetic Leap达成研发合作协议，礼来将利用Genetic Leap的RNA 靶向AI技术平台，针对选定的靶点生成基因药物候选物，这次合作金额最高达4.09亿美元（约29亿元人民币）。
8月8日，两家AI制药龙头公司Recursion和Exscientia宣布已达成最终协议合并。Recursion将以6.88亿美元的价格全股票交易收购Exscientia，这也是AI制药领域迄今金额最大一笔并购。
一边是冰水：近一年以来，多家AI药企因为业绩不佳，开始裁员和管线调整的阵痛期。例如英国AI制药独角兽BenevolentAI由于管线失败开启了大裁员降本增效的步伐。
据Global Market Insights报告，预计“AI+医疗”全球市场的年均复合增速将超过29%，2032年将达到700亿美元，而药物研发和医学影像成为AI应用最重要的两个领域，市场份额占比合计超过50%。
聚焦国内市场，起步虽晚，但发展速度快。在AI影像领域，通过迈瑞医疗、深透医疗、联影医疗等国产品牌的不断创新和战略合作，已有70个AI医学影像产品成功获得了三类医疗器械认证；而在AI制药领域，截至2023年，全球已有5条AI药物管线成功进入临床三期，来自中国的就有两条。
中国独美？NO！真正的天问是：下一个真正的AI新药什么时候出现？
01、AI TO传统药企还是TO大厂？
“AI+”的概念并非新鲜事物，自2022年ChatGPT-4的横空出世以来，人工智能（AI）再次跃居热门话题之列，而融合AI与医疗的“AI+医疗”领域更是备受瞩目。
AI初创公司的出处为何？不久前，著名投资人金沙江创投朱啸虎就指出来：最好的结果是卖给大厂。而到了AI制药领域，选项多了一个：卖给传统制药企业。
在“AI+医疗”落地的众多场景之中，除了AI医学影像，AI制药也是行业巨头与资本竞相追逐的焦点。根据MedMarket Insights显示，2023年全球AI制药行业市场规模为12.93亿美元，预计到2031年，市场规模增长到85.02亿美元。
当前，罗氏、赛诺菲、葛兰素史克、辉瑞等制药巨头均已入局AI制药领域。其中，2023年与AI企业公开合作项目最多的当属赛诺菲。自2023年6月，宣布All in AI战略以来，赛诺菲就已陆续深度绑定了超10家AI药企。部分合作开创了行业首例，例如与百图生科达成的10亿美元大单，是制药业首笔生命科学大模型合作。
此外，腾讯、谷歌、英伟达等科技巨头也通过投资、合作等形式涉足AI制药领域。英伟达是其中最典型的代表。
据不完全统计，截至目前，英伟达就已投资近14家AI制药企业，并利用自身技术，与制药巨头展开合作：
投资2亿美元，与辉瑞合作开发AI驱动的药物发现平台，该平台将利用AI技术加速新药候选物的筛选和优化。
投资1.5亿美元，与默克合作利用AI技术进行生物标志物发现和药物靶点验证。
投资1亿美元，与葛兰素史克合作开发AI驱动的基因组学和化学合成平台。
在“AI+制药”领域的众多巨额投资中，尤为值得一提的是，被誉为“中国AI制药第一股”的晶泰科技，IPO前累计融资额高达7.32亿美元，是全球AI赋能的药物发现公司中，通过私募股权融资筹集资金总额最多的公司。
国内IT巨头布局AI制药数据平台，来源：亿欧智库
02、AI到底如何作用于制药
AI制药之所以被寄予厚望，背后深层的原因是：现代制药企业的研发模式处于非常艰难的挑战中。业内熟知的一个数据是：开发一种新药的成本约为26亿美元。花费巨大的背后，是长达十几年的慢慢上市路，在这期间高达90%的候选药物最终因安全性和有效性等问题而被放弃。
药物研发流程示意图，来源：塔夫茨药物开发研究中心
今天所说的AI制药就是利用AI的归纳推理能力，分析实验数据优化药物研发环节；利用AI算力优势，物理层面演绎分子结构从而加速筛选优化先导物。换句话说，AI制药把创新药行业的规则扭转到了比特币“挖矿”的逻辑。谁的算力大，谁的模型做得好，谁就能率先进入临床试验。
反摩尔定律下的背景下，AI为制药行业带来了新的可能性。实际上，AI技术在药物研发中降本、增效的作用也确实得到了验证。据Tech Emergence数据显示，AI每年可为制药行业节约高达260亿美元的成本。波士顿咨询研究表示，AI生成的药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%-90%，高于了50%的历史平均水平；在II期临床试验中，成功率为40%，在历史区间上限。
当下，除了资本、企业，政策、监管也在加码AI制药发展。近日，FDA药物评估和研究中心CDER宣布，成立人工智能委员会。作为CDER的人工智能技术监管决策的指导单位，该委员会职责包括监督AI在药物研发过程中的应用，以及与监管决策相关的 AI 政策。
7月30日，上海市政府发布《关于支持生物医药产业全链条创新发展的若干意见》，明确指出要支持人工智能技术赋能药物研发。
03、从狂热走向理性
2024年，无论国内外，资本、企业对于“AI+医疗”的狂热追捧似乎都在逐渐回归理性轨道。备受资本青睐的AI制药公司，也会因为管线失败、商业化不足等诸多问题而面临危机。
近一年，多家AI制药企业因经营不善而不得不采取裁员措施以缩减成本。例如，就在Xaira获得10亿美元巨额融资的同一天，老牌AI制药公司BenevolentAI宣布了一项新的重组计划，涉及裁员约30%，并关闭其美国分公司。这一举措令人唏嘘，因为BenevolentAI曾被视为该领域最具潜力的公司之一，在新冠流行之初，其仅用两天时间就发现了COVID-19的候选药物，经过临床试验后获得FDA的紧急使用授权。
无独有偶，与BenevolentAI同属英国的老牌AI制药公司Exscientia也是如此，一年时间遭遇了项目失败、裁员等多重困境。
在此情况下，Exscientia选择了抱团取暖。今年8月8日，Recursion与Exscientia达成了6.88亿美元收购协议，这是AI制药领域首次出现两家上市公司合并的案例，这一合并无疑透露出仅靠外界资本难以度过寒冬，企业需要寻求联合以共度难关的趋势。
聚焦于国内市场，据公开资料整理，今年上半年，共有18家AI制药获得融资。
抛开市场，反映在在AI制药相关企业本身上，AI制药似乎已不是其“死磕” 的赛道。科技平台公司晶泰科技，近期发布的上市后首份财报便是一个例证。
财报显示，2024年上半年，晶泰科技收入达到1.03亿元，同比增长28.3%，但同期亏损也扩大至12.38亿元，同比增长100%。
然而，财报中的一大亮点是，晶泰科技与新能源巨头协鑫集团达成了为期五年的战略合作，总合作金额高达10亿元，共同打造定制化的材料领域大模型+自动化平台，推动AI赋能新能源产业研发的工业智能化与范式升级。这一举措显示出晶泰科技正积极拓宽业务边界，努力摆脱单纯依赖AI制药的标签。
简而言之，材料的工业智能化平台相较于新药研发来说，还是简单得多的命题。而像晶泰科技这样的公司首先需要找到生存下来的方式。而后，才有时间来证明自己对于AI制药真正的价值和意义。
本文作者可以追加内容哦 !
