颠覆式创新还是资本噱头AI制药驶入快车道

在生物医药发展的历史长河中，长期存在一种依赖偶然性的药物发现模式。随着人工智能技术在生物医药行业的广泛应用，局面正在发生翻天覆地的变化。从全球视角来看，包括英矽智能、晶泰科技、深势科技等国内人工智能制药企业的崛起，正在重塑新药研发的游戏规则。与此全球医药巨头如辉瑞、诺和诺德也在积极布局这一新兴领域。

这一人工智能与医药研发结合的新赛道，无疑已经变得日益拥挤而热烈。在上海张江的一栋办公楼里，英矽智能科技联合首席执行官、首席科学官任峰透露，他们开发的一款针对新冠肺炎的主蛋白酶（3CL）靶向新药，最快将于今年年底进入临床试验阶段。这款新药以其高效合成、降低毒副作用和广谱抗病毒特点，引起了业内的广泛关注。

相较于其他新冠治疗药物，英矽智能的这款新药从原料到合成仅需两步，大大提升了药物的研发效率。该药物还显示出对其他冠状病毒，如SARS、MERS的抗病毒活性。英矽智能已经不是第一次在人工智能药物研发领域取得突破，他们之前利用人工智能平台发现和设计抗纤维化候选新药ISM001-055，该药物已在中国启动I期临床试验。

除了英矽智能，国内其他几家有代表性的人工智能制药企业如晶泰科技、深势科技等也都在张江设立了总部或办事处。这一地区的生物医药产业基础雄厚，吸引了众多企业在此扎根。数据显示，张江科学城已经集聚了1400余家生物医药创新主体，全球医药前10强中有7家入驻。

人工智能制药企业的崛起，不仅吸引了传统医药巨头的关注，也引发了上市药企的加速布局。今年以来，包括云南白药、复星医药等在内的多家企业纷纷进入这一领域。甚至有的全球医药巨头如辉瑞和诺和诺德已经开始与人工智能企业合作，利用人工智能技术提高药物研发的效率。

那么，人工智能在药物研发中到底扮演了什么角色呢？任峰将其总结为瞄准了生物学、化学、临床试验三大痛点。通过人工智能技术的应用，可以大大提高药物研发的效率和成功率，突破传统研发模式的限制。

尽管人工智能在医药研发领域的应用前景广阔，但目前仍面临一些挑战，如复合型人才短缺、数据使用限制等。尽管如此，业内人士普遍认为，人工智能+医药研发的未来仍然充满机遇和挑战。在这个新赛道上，无论是新兴企业还是传统医药巨头，都在积极探索和布局，以期在未来的医药研发领域占据一席之地。任峰深入解析了英矽智能针对药物研发中的三大痛点所精心设计的三大平台。首先是PandaOmics平台，它深度解读组学数据并分析全类型数据，助力发现和评估潜在的药物靶点，为研发过程指明方向。紧接着是Chemistry42平台，它运用生成式对抗网络技术，针对选定的药物靶点从零开始设计出具有特定属性的化合物，大大缩短了从理论到实践的周期。InClinico平台则致力于完善临床试验方案设计，预测成功概率，确保临床试验的精准性和高效性。

以抗纤维化项目的快速进展为例，研发团队通过PandaOmics的深入剖析，成功发现了一个全新的泛纤维化靶点。Chemistry42平台则从庞大的虚拟分子库中筛选出大约2000个潜在分子，再通过多个维度的严格筛选，最终确定了一个临床前候选化合物。这一成果的实现，仅用了18个月的时间，相较于传统方法，大大缩短了药物研发周期。

范梦奇分享了一个实例，说明人工智能在药物研发中的应用如何大幅度缩短分子筛选的时间，将这一过程从一两年的时间缩短至一两天。深势科技已参与的11条药物研发管线中，最快的管线已经进入到工艺表征阶段。

人工智能+医药研发领域仍面临两大瓶颈：数据和人才。在人才方面，寻找既精通人工智能和算法，又熟悉生物医药研发的复合型人才是一个巨大的挑战。对此，任峰表示，目前的选择是找到一方面专精的人才，然后培养其具备行业所需的其他知识。

在数据方面，人工智能平台的训练需要大量的数据支撑，但当前的数据收集受到合法合规的限制。传统医院的治疗记录数字化程度低，格式不统一，清洗和整理为可用数据的过程复杂且耗时。一家主要人工智能企业的负责人表示，他们的数据主要来自国际开放数据，国内相关数据的使用还受到监管和法律法规的限制。医疗数据的所有权归属问题也需要相关法律法规的进一步明确。

针对这些问题，有医疗企业正在积极进行数字化改造。例如，在最近的2022世界人工智能大会上，GE医疗展示了一套PeriOpx20系统，该系统可以针对临床需求提供全流程数据收集、可视化展示、结构化存储及智能应用。业内人士认为，随着这类系统的广泛应用，将为人工智能制药行业提供更多可用和规范的数据。