文 | 赵天宇

编 | 王小

图/Pixabay

一串由人类创造、永不患病的造药“代码”，正在尝试帮人类找到解药，人类治愈疾病。造药

人工智能（AI）筛选出来的人类药物，进展已快到不可忽视的造药地步。一款由生成式人工智能完成新颖靶点发现和分子设计的人类药物，已进行到II期临床试验的造药阶段。

2023年6月27日，人类该试验的造药操刀者英矽智能递表，意在港交所IPO。人类这是造药资本市场走得最快的一家AI药物研发公司，如果IPO成功，人类有望成为亚太地区的“AI制药第一股”。

AI药物研发，描绘的是人类试图驯服疾病的远大蓝图，很多投资人抱着乐见其成的心态。毕竟，在市场低迷的当下，AI不仅是为数不多的新鲜刺激，而且 ，“已经算是改变行业了。”一位一级市场投资机构合伙人告诉《财经·大健康》，“应该会加速很多研究。”

AI筛药的进展，会给行业带来颠覆性改变吗？

一位医疗健康投资机构董事总经理觉得，“不至于”，因为AI只是加速了新药筛选的过程，相当于提升了一个环节的效率，但是要做成一款有效的新药，并不是说只找到了化合物就能成，还有临床试验、上市审批等漫漫长路。

No.1

AI更大的价值在于

让从业者看到“从零到一”

一批新公司正在冒出来，试图在AI的帮助下识别新药靶点、设计新药、预测药物疗效及毒性， 从而缩短药物发现及开发的时间，节省成本。

正在寻求港股上市的英矽智能，在招股书里写道，正常情况下一款药物从项目启动到筹备临床需要4.5年的时间，而使用它的Pharma.AI研发平台，一般只需要12个月。Pharma.AI平台有发现新靶点、生成候选药物，预测候选药物的临床成功可能性等功能。

在过往的科研工作中，因药物开发长周期的特性， 开发出一款新药，仅在数量庞大的类药物分子中，找出一个有开发潜力的就是漫长的过程。在ChatGPT重新引燃人工智能热潮后，研究人员意识到AI筛选新药，算力还没到达真正的上限，这让资本和企业有了向上够的空间。

《财经·大健康》不完全统计，2023年上半年，中国至少有16家企业获得了新一轮融资。这些AI药物研发公司，多数集中在较早期的发展阶段，仅有两家融资是在B+轮及C轮，其余公司均为A轮，或更早期融资。

一些公司创立时间不长，融资却很迅速。在2021年底才由一对海归博士夫妇创立AI制药公司予路乾行，2023年5月已经完成数千万元的第二轮融资，由复星医药旗下复健苏州基金领投、中新资本跟投。

6月，另一家AI制药公司Aureka Biotechnologies完成千万美元的种子轮融资，投资方为险峰旗云和纽尔利资本。这家公司更年轻，才成立三个月。

该公司创始人、美国加州大学尔湾分校终身正教授赵伟安坦陈，以双抗药物为例，传统开发方法以经验试错法为主，周期长，且表征的分子数量很少，导致成功率较低，而AI技术的应用让行业看到了缩短药物研发时间的可能性。

浙商证券4月底的统计显示，80条国内外AI辅助药物设计管线中，有42条推进到I期临床试验，29条推进到II期临床试验阶段。该机构认为，AI药物设计的兑现期，有望在3年-5年后来临。

开发一款新药，虽是一门高精尖技术活，但也存在很强的偶然性。

五源资本董事总经理井绪天告诉《财经·大健康》，在以往，药物发现是建立在大量实验的基础上的，存在一定的随机性和偶然性。生物科技公司（Biotech）发现了一个有潜力的新药后迅速进行转化，但是很难保证能够持续性地发现“好东西”。

所以，不少从业者在谈及AI的价值时，会认为提升研发效率仅是其中一个特征，并不是最紧要的。

尽管药物工业发展多年，药品看起来种类繁多，但实际上这些药针对的靶点比较局限，很多病到今天还是无药可治，或者治疗效果不理想。比较明显的就是肿瘤、神经系统的疾病，以及一些遗传病。

井绪天认为，除了降本增效，AI更大的价值在于“从零到一的变化”，能够将研究者们以往认为不可成药的靶点做出药物，或者通过AI的能力结合新的治疗手段，设计出一些新模态的药物。

抱着这样的期待，像AI筛选最有希望的药物那样，投资人一轮一轮地将最有希望的那批公司筛出来，推向二级市场。

从资本市场进度看，最快的就是6月27日在港交所递表的英矽智能。该公司成立于美国约翰斯‧霍普金斯大学新兴技术中心，2019年在香港设立总部。目前，英矽智能已建立由31个项目组成的多元化完全内部生成管线，涵盖29 个药物靶点。

英矽智能的核心一款药物的靶点，是通过Pharma.AI平台识别的一种新型抗纤维化靶点。该药物的作用机制就是抑制此靶点来治病，属于同类首创（first-in-class），已于2023年2月获得了美国食品和药品监督管理（FDA）的孤儿药认定，若新药成功上市获批，批准后有七年的潜在市场独占权。4月，该药物启动了IIa期临床试验，评估在中国的安全性、耐受性及疗效。

No.2

AI将如何改变生物医药的格局

AI药物研发，干活的是新兴企业，买单的则是不少大厂。

4月，因新冠mRNA疫苗名声大噪的美国生物技术公司莫德纳（Moderna），宣布与IBM达成一项协议，结合生成式人工智能来设计更安全和有效的mRNA药物。

跨国药企赛诺菲的子公司与英矽智能成为伙伴。双方签订了一份最高价值12亿美元的开发候选药物的协议，约定了药物开发收益和药物销售分成两部分的商业价值。

6月13日，赛诺菲甚至宣布，“All in”人工智能和数据科学，并带来了与Aily Labs共同开发的AI程序plai。赛诺菲认为，可以通过AI提高研究、临床、生产制造等供应链全环节的效率。

跨国药企对英矽智能而言是非常重要的，可以说是“衣食父母”，撑起了公司过半的收入。

在2022年，前五大客户给英矽智能贡献的收入是2730万美元（约合1.97亿元人民币），合计占年度总收入的九成。来自第一大客户的收入，独占英矽智能2022年总收入的56.6%。

具体而言，英矽智能的招股书显示，公司收入来源有两部分，分别是药物研发服务和软件解决方案服务。

药物研发服务，是英矽智能使用自己的AI药物发现平台，给大药企筛选出有潜力的候选药物，获得一定的预付款。这一直是公司主要的收入来源，2021年占比78.2%，2022年总收入的95%都来自于此。

软件解决方案服务，则是指公司开发的生成式AI平台，用户需要付费使用。这部分收入仅有缓慢的增长，总体占比逐年下滑。

礼来、辉瑞、正大天晴等国内外大药企，选择与晶泰科技达成合作，后者是一家AI创新药早期研发的公司，合作方非常广泛。在全球排名前20的跨国药企中，已有15家与晶泰科技建立了合作关系。

从长期来看，AI的发展可能会改变生物医药的格局。

在以往，大药企擅长的是基于自身在临床后期阶段的开发能力、销售能力、药物生产能力，寻找到生物科技公司早期的药物资产，然后通过license-in、合作研发、并购的方式，把早期药物资产纳入到大药企的体系内，做成药，上市获利。

井绪天参与投资了晶泰科技。他告诉《财经·大健康》，未来在AI的加持下，新一代大药企会具备较强的早期药物发现能力，不断地发现好的药物资产，而不只是单纯依靠在临床端和销售端的资源能力和资金实力，以收购的方式去获得早期药物资产。

这意味着，新一代头部药企的能力会更强，也会越做越大。

实际上，AI药物研发公司比较典型的收入来源之一，就是销售分成。AI公司把设计出来的有潜力药物卖给大药企或者合作开发，后面直到药品上市，一般不需要这个AI公司再支付额外的成本了。

“销售分成的比例，一般是依据新药开发的阶段和难度，一个一个去谈的。一般AI公司的分成比例是个位数到十几个点。”一位关注AI制药行业的投资人说。

No.3

难以避免的亏损

大部分AI制药公司的财务指标，不好看。

即便是有信心冲击AI制药第一股的英矽智能，仍未实现盈利，2021年亏损1.31亿美元，2022年扩大到2.22亿美元，两年亏损3.53亿美元。

英矽智能预计，由于研发活动增加带来的相关成本，以及其他开支，2023年公司预计会继续产生亏损。

从收入情况看，英矽智能2021年收入为471.3万美元，2022年收入3014.7万美元，增幅达到539.6%。然而，目前的收入还不足以给公司贡献正向的现金流。2021年、2022年，该公司经营性现金流流出额分别为是4192万美元、6513万美元。

AI制药公司的盈利模式，主要有两种：要么类似CRO的临床研究合作，要么类似生物科技公司。如晶泰科技就更偏于前者，在过去的一年，其合作方已超过200家。

在井绪天看来，能够走通CRO模式的AI公司，会是少数，因为CRO行业本身进入门槛高，能争取到足够多药企的青睐与合作也很难，先行资本投入较大，行业的特征是集中度高，留给后来者的机会不多。

多数AI公司的机会，则在于先成为Biotech公司：努力推进自己的首个新药研发管线，争取让药品上市销售。在这个过程中，通过将AI发现的更多高价值的早期管线与其他公司合作，来支撑药物开发所需的现金流。

大部分AI药物研发公司，是像Biotech这样的模式去做。也就是说，多数的AI药物研发公司，亏损是无法避免的。

这在当下的环境中，不是那么好接受的一件事。摆在AI药物研发公司面前两条出路：要么自身能盈利，要么IPO。

然而，二级市场对于生物科技行业的态度逐渐冷淡。恒生香港上市生物科技指数（HSHKBIO.HI），上半年跌了23%，2022年12月30日收于1346.14，2023年6月30日跌至1031.01。

“除非大家决定整个生物科技领域都不投资了。如果还是要投的话，具备AI能力的生物科技公司，比传统的更有机会。”井绪天说。

在海外资本市场，AI制药公司也面临困境。5月，总部位于英国伦敦的上市AI制药公司BenevolentAI宣布裁员约180人，近乎公司的一半，并决定优化技术平台、重组管线，以此减少支出，维持现金流。此时，距其上市刚过去了一年。

BenevolentAI也曾是AI制药领域的一只独角兽。但是，公司在利用 AI 发现靶点、开发分子的过程中并不顺利，部分管线未能成功实现临床转化。今年 4 月，该公司旗下主要管线 BEN-2293 在临床 IIa 期试验中表现不佳，虽然安全性和耐受性良好，但该候选药物没能达到次要终点，此款药物用于治疗特应性皮炎，但是在改善湿疹或瘙痒面积和严重程度方面，没能表现出比安慰剂更好的效果。

在过去的一年里，该公司的股价下跌了超过79%。

多数AI制药公司，仍是要迈上类似BenevolentAI公司的道路，在AI筛选新药能力的加持下，自己把最有可能成药、最具市场需求的关键品种一步步做大。

在各行各业陆续出现职业被AI取代的当下，受冲击的还不止是个人而已。部分公司同样经受考验，生物科技公司在AI的冲击下有些危险。

传统的生物科技公司，在一款药做成之后，其实依然很难成长为一个成熟的大型制药企业，原因是缺少新管线的竞争力。一款药做成后，出第二个爆款依然困难。

在井绪天看来，相比于传统生物科技公司的方式，AI公司的试错机会更多。也因此，具备AI能力的生物科技公司，比传统公司更有机会获得投资。

最佳状态是，生物科技公司具有AI能力，可利用自己的技术平台不断发现新药，储备大量管线、药物资产，从中评估选择最有潜力的进行开发。

AI药物研发行业很喜欢看未来。

赛迪顾问预计，2023年—2025年，将会有一批AI研发的药物进入素有“死亡之谷”之称的临床II期，到2026年-2027年会出现首个上市的AI制药产品。

AI能否帮着生物科技力挽狂澜，仍等待着时间给出答案。

(责任编辑：探索)