百度免疫机器人发布李彦宏的这野心太大了

李彦宏的AI黑马终于踏入了医药领域。在中秋佳节前夕，由百度CEO李彦宏支持的百图生科在北京盛大开业了他们的北京中心实验室，同时正式对外介绍了其创新的生物计算引擎驱动的免疫机器人——“ImmuBot”。这款机器人的目标是对免疫系统进行精准重编程，以治疗上百种免疫相关疾病。

免疫机器人，这一新型蛋白质药物，由多个免疫功能弹头、组织导航弹头、微环境传感器、可编程控制器等构成，能够实现传统抗体药物无法达成的复杂作用机制。这可以看作是一类通过调节免疫系统来产生效果的生物药物。北京中心实验室作为其“高通量免疫实验系统”的核心基地，与已经启用的苏州实验室共同推动了其研发进程。

经过近两年的努力，百图生科已经逐渐摆脱了科技公司、平台的定位，强化了其作为药企的属性。他们致力于研发“first-in-class”（全球创新）药物，这一目标的追求使得他们在AI+制药企业和大多数专注研发的中国创新药企中脱颖而出。

百图生科的CEO刘维明确表示：“我们是造药新势力，我们的目标是超越基因泰克。”当前，生物科技主导新药研发的局面就是从基因泰克开始的，而百图生科正是以此为目标，积极投入研发。

李彦宏在医药领域的野心早已显现。早在2015年，百度就创办了医疗事业部，虽然之后有所调整，但其在医疗领域的投资从未停止。近年来，李彦宏的投资重点逐渐转向制药领域，他对百图生科极为重视，计划3年内融资20亿美元用于生物药研发，个人前期投入资金达百亿元人民币。

百图生科的研发模式与众不同，他们努力建立一套高通量的免疫试验系统，以复杂来驾驭复杂。第一个“复杂”指的是复杂的药物作用机理，而免疫机器人正是基于这一机理诞生的新药。第二个“复杂”则是指免疫相关疾病的复杂性。传统的药物往往以简单驾驭复杂，导致许多问题无法解决，而百图生科则通过更复杂的药物作用机制来治疗疾病。

刘维将免疫机器人比作乐高积木，这是一种下一代复杂蛋白质药物的多弹头组合，可以让药物拥有更好的免疫功能。通过调控甚至修复失灵的免疫系统，这些药物有望治疗各种免疫相关疾病。实现这一过程需要借助新技术，如生物计算，可以在虚拟空间内完成高难度的筛选工作。

百图生科的创新药物研发工作面临着巨大的挑战，但他们的努力无疑为中国的创新药行业带来了新的希望和方向。李彦宏和百图生科的团队能否成功实现他们的目标，将会对中国的新药研发领域产生深远影响。赋予“弹头”以敏锐感知能力，通过附加“传感器”与“逻辑门”，使其能在微环境中被精准触发，特别是在肿瘤微环境中。

此技术不仅为肿瘤药物研发开辟了新的道路，更在罕见病、小病种药物开发领域展现出巨大的应用潜力。借助高通量模拟实验室的验证体系，这种由复杂驾驭复杂的体系形成了一个完整的闭环。

在此基础上，百图生科正在积极构建一个大型创新药物资产组合，涉及多种自主靶点挖掘和药物研发项目，针对中国高发的胃癌、肝癌等肿瘤以及自身免疫性疾病。预计明年，百图生科的首批新药将进入临床试验阶段。这无疑为他们立志与基因泰克并肩的雄心壮志提供了强大的支撑。

值得一提的是，百图生科已经公开了五款免疫机器人，这是他们快速取得成果的体现，同时也得益于百度对生物制药领域的长期关注。据刘维介绍，百度的风险投资已经布局了多家AI药物设计、生物传感器等前沿技术公司。整合这些技术，结合AI技术与具体药物研发问题，形成了独特的干湿闭环生物计算引擎。其中，大模型xTrimo免疫大脑是全球最大的生物预训练模型，而北京中心实验室则是全球首创的大规模类免疫系统。

免疫机器人只是他们更大目标的一个“中期报告”，他们的目标是解码复杂的免疫系统，并最终实现人造免疫系统的愿景。刘维表示，他们希望以此开创一个新的时代，一个中国创新药能够实现弯道超车的机会。

在全球新药研发领域，百图生科类比于基因泰克的地位，希望开创一个全新的时代。基因泰克凭借基因工程技术开创了Biotech的时代，而现在，百图生科希望用AI技术引领医药行业的下一次飞跃。

当前，AI技术已经发展到了一个新的高度，可以胜任复杂的生物计算。随着低垂的果实被采摘完毕，创新药研发面临前所未有的挑战。在这个背景下，百图生科以及全球其他造药新势力希望用新技术解决老问题，开启医药新时代。他们的目标是打造一个开放的平台，不仅服务于自家的模型训练，也为所有药物研发伙伴提供有益的帮助。如今，科研人员利用新技术预测蛋白质结构，就像搜索信息一样简单，这一进步极大地降低了新药研发的成本及时间。每个蛋白质结构的预测，至少能节省数万至数十万美元的成本。这一重大突破被誉为“科学界的里程碑”，也为AI+大分子药物研发业务注入了新的活力。

尽管AI在新药研发中起到了重要作用，但其对新药研发的实际影响究竟有多大呢？一般而言，新药研发过程中最烧钱、最困难的部分是临床试验和找到靶点。相比之下，蛋白质结构预测虽然重要，但并不是最核心的问题。结构生化专家王年爽博士指出，AI在药物研发中的应用仍在起步阶段。他强调，解决学术问题只是第一步，更重要的是如何利用所希望的分子结构设计序列来解决工业问题，这方面的难度要大得多。

当前，百图生科的免疫机器人和类免疫系统可能是实现这一目标的重大飞跃。这项技术不仅有助于快速找到靶点，还能助力验证靶点，提高临床阶段的成功率，直击研发中的难点和痛点。刘维兴奋地指出，这一技术甚至可能推动那些原本科学上可行但工程上难以实现的研究成果转化为实际药物。即便此次尝试不成功，百图生科首席AI科学家宋乐也预言，生物计算领域诞生的AI大模型仍有可能成为改变药物研发技术的关键力量。

科技公司与创新药研发之间的逻辑差异显著。科技公司追求快速迭代，而药物研发则面临“每9年研发成本翻一番”的挑战。对于百图生科来说，虽然其蓝图信心满满，但对于习惯于精细制作的医药人员来说，其宏伟规模仍需时间来接受。

双方之间的“惯性”差异导致未来之路充满挑战。资金挑战是一大难关。人类尝试用计算机辅助药物研发的历史可追溯到1980年代，其中IBM的“蓝色基因”项目耗费了16年时间、大量资金和人力物力。AI+制药领域的融资规模在近几年迅速增长，但百图生科的烧钱速度可能远超其他创业公司。该公司规模迅速扩大，人才招聘和实验室建设投入巨大。尽管起点看似风光，但新药研发是一场马拉松，持续的资金投入不可或缺。

除了资金挑战外，临床研究成功率低和免疫系统研究不足也是拦路的“大山”。多靶点药物的研究因其复杂性而充满风险。即便百图生科的“类免疫系统”成功上线，这些问题可能仍能得到解决，但基础研究、特别是免疫系统研究的缺失使得类免疫系统本身面临巨大挑战。科学界对免疫体系的了解仍然有限，需要更深入的研究和探索。著名分子肿瘤学家詹启敏院士指出，很多问题已不是单纯的分子生物学所能解决。

数据挑战也是一大难题。人工智能和大数据在药物研发中的引入是必要的，但并非一蹴而就。人体免疫系统非常复杂，模拟它需要长时间的数据积累和对免疫系统更详细、更深入的认知。

对于百图生科来说，未来之路充满挑战与机遇。他们需要跨越资金、临床研究和数据三大挑战，才能在新药研发领域取得更大的突破和进展。浙江工业大学智能制药研究院院长段宏亮在同写意论坛上，针对AI制药行业面临的挑战进行了深入的剖析。他所列举的难题中，数据困境尤为突出：数据的格式不统一导致了数据的庞大但实质有效不足；制药企业因为看重数据的巨大商业价值而不愿分享，形成了信息孤岛。

关于中国新药研发领域，尽管近年来有所发展，但在全球范围内仍显得相对黯淡。尽管投资热度持续上升，但在实际的临床应用中，原创新药的领域仍然主要由进口药物占据。据统计，临床中使用的专利药物，超过九成来自进口。而国内研发的新药大多为me-too类新药，即药效与同类原创新药相当的药物。

中国新药研发的困境并非偶然。科研基础相对薄弱，与产业结合不够紧密，靶点发现能力有限；主流药企长期忽视研发，投入不足，缺乏研发基因等因素均制约了其发展。从投资角度看，原创新药的研发风险高、投入大、成功率低，使得许多投资者和研发者更倾向于选择收益有限但更为稳妥的me-too类新药。特别是在现今，容易开发的靶点已近乎耗尽。

这场挑战中的重大课题是：如何在没有药物的领域寻找突破口？中国在健康领域面临的最大挑战是重大疾病的治疗。每年新增的恶性肿瘤病例就高达450万例，死亡人数超过300万。尤其是一些在中国高发的肿瘤疾病如肝癌、胃癌和食管癌等，依然缺乏有效的治疗药物。这些药物的市场潜力巨大，但相关的研发工作仍待开展。

在此背景下，百图生科等“造药新势力”的崛起为中国新药研发带来了新的希望。他们的出现可能会打破现有的僵局，为中国新药研发带来新的思路和方法。