质疑是本能,“AI制药”企业如何自证是关键

导读:“自研”成为应对质疑最好的方式

自古以来,新概念的出现往往是质疑与机遇同存的矛盾局面。大到广播媒体、互联网,小到生活中每一处细微的变化,新事物诞生之初往往都少不了质疑的声音。


面对未知,通常情况下抱有质疑是每个人与生俱来的本能;但面对质疑,如何求证却成为了个人智慧的最终体现,往往成功者都是那些能抗拒本能,从求证中把握住机遇的人。


如今,随着医疗改革迫使整个医药行业规则变化越来越大,新的需求也催生了不少新的制药行业辅助技术的诞生,AI医药研发技术正是近几年继CRO后最被寄予厚望之一,被认为是有可能颠覆整个制药行业的存在。


AI制药作为如今制药行业中的“网红产品”,从诞生之初就从不缺造势,近两年更是被资本市场捧上了神坛,所享受的资源前所未有。2015年至2021年国内AI制药领域融资金额不断刷新历史纪录。特别是自2018年开始,随着融资企业数量下降,融资总金额却反而增长迅速,这充分说明了AI制药领域逐渐转入了稳定期,市场出清效果显著,优质企业比例更大,资本市场资源配比达到前所未有的阶段。


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但正如上述所言,AI制药这个新的事物自诞生以来,不断被资本市场捧上了神坛的同时,随之而来的质疑也在成倍放大,市场对AI制药技术的短期成效也愈发追寻,“不信任、用处不大、逻辑未清、商业化前景未明”等声音越来越大、越来越多,甚至有人开始怀疑AI制药行业仅仅只是资本助推下的另一次泡沫狂欢!


AI制药企业“如何自证”成为了关乎行业未来的关键。


质疑是本能,自证是关键


质疑1:效果有限


在AI制药早期阶段,不少迫切转型的药企率先选择了与之合作,由于AI制药实际产生的作用与药企过于理想化的期望不符,导致后续合作无法开展,也使不少企业认为AI制药之前的宣传作用过于夸大,口碑一落千丈。


但其实,在制药这件事上,AI并非无所不能,焕一生物文总表示,AI制药作为医药研发工具,并且大部分医药研发人对技术能做什么和不能做什么认知不全面,现实和期望的差距是不可避免的。在10年10亿美金的新药研发流程中,有上百个细分环节和产业生态的密切合作环环相扣,最终才能产出一个成功的药物,缺一不可。有些传统制药行业的人会期望某一个算法就能解决所有问题,并且保证一个100%成功的药物,而现在AI公司的技术大都是赋能在某一个环节的降本增效,某一个环节可能在整个药物研发流程中价值占比较小,所以这就导致了期望和现实存在的差距。


随着技术的发展,越来越多的AI公司在一些制药人最关心的价值点做工作,利用各种技术手段针对未满足的临床需求,提升赋能临床试验的成功率,包括不可成药靶点的突破,新靶点及生物标志物的挖掘,新型载体等等,相信未来几年会有更多的价值慢慢体现。


未知君谭验谭总也表示,其实AI技术本身并不是解决研发过程中“是与否”的问题,而是解决更大概率的问题,另外合作过程中还要考虑药企传统研发路径是否很好的承接了AI研发的结果,并且AI技术本身也需要较长的时间才能最终验证是否真正有效的缩短了整体的药物研发周期和降低成本。任何技术的发展都有一个过程,未来AI、算法、大数据或许也极可能会是驱动生命科学的发展的新动力。


质疑2:同质化


谈及AI制药同质化问题,燧坤智能祝总表示这对于对于AI制药而言并不一定是件坏事,并坦言任何行业里面的任何问题,解决都不是一两家公司可以做到的,而是需要多方参与、群策群力,况且以目前AI制药企业的现存状态来看,相较CRO等行业而言,也远未达到饱和状态。


焕一生物的文总也表示,虽然AI制药在资本市场非常火热,但其实由于整个制药产业链条非常长,每个环节都有提高效率的空间,AI制药企业间差别还是显著的,涉及包括靶点、分子筛选、设计、晶型、剂型到合成等不同环节,在新药研发过程中所带来的价值与各自优势都有所不同,产业链里的上下游的企业之间合作关系大于竞争关系。


至少以目前AI制药行业的内容看来,AI制药无疑是一个既相对空白也及其复杂的问题,别看AI制药企业融资一家接着一家,但短时间仍不用过分担心出现创新药一样的同质化竞争问题。


质疑3:商业化


不少人任务,目前至少国内尚无一家AI制药企业完成上市,也并无任何一家AI企业完全实现商业化,绝大多数AI企业还在依靠融资生存,行业到底是昙花一现,还是万古长青,都是未知数。


但经过十数年的摸索,AI制药本身的商业化逻辑已经发了改变,最终的本质正在回归制药行业本身。例如,早期AI企业在完成天使轮、种子轮阶段时,通常会被投资人建议将商业模式定位为VIC模式,却在之后的A轮、B轮融资阶段被建议将商业模式变更为“AI-Driven模式”,其原因就是后者的商业空间更大,成长空间更广。


燧坤智能的祝总也表示,VIC模式作为早期AI企业的主要商业模式,其收入来源是具备天花板的,单纯依靠软件等服务能有多少收入,一目了然,且后期维护、售后等人工成本也会相当的高。这也是薛定谔在软件服务之后,选择AI-Driven模式的根本原因,而“AI-Driven模式”这由于企业更大的商业空间与成长空间,不仅意味着更高的融资金额,还能印证AI企业本身“核心竞争力”,在biotech企业众多的时代抓住特色。


而焕一生物则表示,其实在以上两种商业模式之间,还有一项与创新biotech企业合作的“高订”模式,根据不同创新管线的差异,进行差异化AI辅助医药研发。这种模式在国外大型药企与AI制药行业的合作较为常见,未来国内领域或许会有机会可以挖掘。


当然,“AI-Driven模式”相比于合作开发药物,虽是目前最强风口,但其阶段性成果也是最难以达成的,自研也将会把更大的失败压力集中于AI企业本身,但理想中让AI企业把握住产业链中最具价值一方,从乙方变为了甲方的目标,似乎更有吸引力。


总之,如今的AI制药尚很年轻,谁也不敢保证哪条路是正确的,摸着石头过河,未来之路任重而道远。


“自研”成为应对质疑最好的方式


正如上述质疑与自证的过程中透露出的未来方向,AI制药企业意识到,如果利用企业本身的AI技术优势成功研发出药物,不仅意味着更高的商业价值实现,也或许能打破整个行业对AI技术的质疑,得到全行业认可。


因此,近段时间以来,大量AI制药企业不断开拓自研管线的落实,俨然成为了这个AI制药企业的最强风口。


不过,虽说AI自研无论风口与必要性,都是目前最佳,但其阶段性成果也是最难达成的。目前,全球领域内除了薛定谔、Exscientia等国外企业开发的候选化合物进入了临床阶段,国内大多数AI企业基本都还只是在摸着石头过河,仅仅几家头部企业的自研项目有了初步成效。


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如果说2020年是AI“制药”爆发元年,实现了从“0”到“1”的突破,那么经过两年的持续升温,这个赛道已经以突飞猛进之势走进了从“1”到“10”的新阶段。多位业内专家认为,AI“制药”重新定义制药流程,给整个制药行业带来了一场巨大变革。


英矽智能


英矽智能作为药明康德投资的第三家AI药物研发公司。在资金、实验室及市场资源三者的共同支持下,成长迅速。


2022年2月,由英矽智能的人工智能药物发现平台生成的首个抗纤维化小分子抑制剂ISM001-055,启动I期临床试验,用于治疗特发性肺纤维化(IPF)。总历时仅32个月。


2022年3月22日,药审中心承办了英矽智能科技(上海)有限公司1类化药的INS018_055胶囊的临床申请。这是英矽智能(Insilico)在国内提交的首个IND。


就目前的英矽智能而言,或许已是硕果累累,一个全新的靶点,两款该靶点全新化合物,两个PHD2临床候选化合物,以及靶向QPCTL的临床前候选化合物。包括ISM012-077、ISM012-042在内的三十多条自研管线集中在热门的肿瘤、免疫系统疾病、神经系统领域,以及肺纤维化和肾纤维化。


名气大增后,英矽智能项目合作开始逐渐代替软件售卖占营收的比重,相较软件服务,英矽智能未来或许还将在项目合作中掌握更多自主权,获得的利益也更丰厚。


未知君


另外,根据未知君透露的内容,其团队已在肿瘤、神经系统、消化系统、免疫系统和泌尿系统等疾病领域完成布局,拥有多条First-in-class微生态药物管线,覆盖了肠菌移植、配方菌、基因工程微生物、菌代谢物等全部主流的药物形态。


其中,治疗抗移植宿主病的FMT药物XBI-302、治疗糖尿病足的基因工程菌药物AUP-16、治疗溃疡性结肠炎的配方菌药物M201已迈入临床阶段。且XBI-302作为未知君自主研发的FMT药物,取得了该领域亚洲地区第一个获得美国FDA临床批件。


焕一生物


焕一生物表示,目前已签署国内外多项联合研发项目,涉及肿瘤、自体免疫疾病等多个和免疫关联紧密的领域,此外其自研管线也在自体免疫领域及神经系统疾病展开深度布局。焕一生物的技术平台专注于全球范围内免疫相关疾病领域的FirstinClass的药物研发,利用多组学数据和免疫知识图谱深度理解人体免疫系统,赋能更精准高效的免疫调控靶点研发,公司成立到现在已经完成了3项FirstinClass的靶点验证,并且已经有一个管线在分子设计阶段,预计一年之内能有2项PCC,并于5年之内实现至少一项药物的获批,以此惠及更多患者。


之后,还有如燧坤智能等诸多AI制药企业同样也表示,在2022年计划会有多个自研项目陆续开启IND临床前研究,可见大多数AI企业都非常看重“AI自研”领域。


并且,就目前更大AI药企的自研管线推进情况而言,企业间并没有拉开较为明显的差距,这也就意味着,这片尚未得到开垦的“蓝海市场”,谁都有可能成为那个戴草帽的“海贼王”。


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责任编辑|青霉素


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