华为、腾讯入局！给卖水人赋能的王者赛道，一座闪闪发光的金矿！ 9月23日，华为重磅发布了“华为云盘古...

9月23日，华为重磅发布了“华为云盘古药物分子大模型”，正式介入AI+新药研发领域，吸引了行业的巨大关注。

实际上，腾讯布局AI+新药研发，或许比华为更早。

2020年7月，腾讯在其官方公众号上高调发布了首个AI驱动的药物发现平台“云深智药”，整合了腾讯AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势，致力于帮助用户大幅度减少寻找潜在活性化合物的时间和成本。

如此一来，百度、腾讯、阿里、华为等国内科技巨头都完成了制药领域的跨界，以求在“AI+新药研发”赛道占得一席之地。

引得巨头争先恐后的布局，“AI+新药研发”赛道，到底有怎样的魔力？

一、AI到底能帮助新药研发行业做什么？

人工智能（AI）是赋予计算机感知、学习、推理及协助决策的能力，从而通过与人类相似的方式来解决问题的一组技术。利用AI技术在自然语言处理、图像识别、深度学习和认知计算等方面的优势，可以协助药物专家提高新药研发各个环节的效率。

我们从新药研发4个大的环节，来了解一下AI技术在其中的应用。

● 前期研究：药物研发的第一步主要是基于海量文献对疾病机制、靶点、药物作用进行研究分析，AI可以快速系统性的从海量的文献数据库中提取出有效的信息，从而加速分析进程；

● 药物发现：该阶段包括靶点选择优化、先导化合物的发现、化合物的筛选。

在靶点选择和验证方面，AI可实现快速处理分析大量数据，呈现疾病相关潜在的、被忽视的通路、蛋白和机制，帮助研发者发现新机制、新靶点；

在化合物的筛选层面，可以利用AI技术建立虚拟药物筛选模型，从而更高效的挑选出高潜力候选药物，降低时间及资金成本。

● 临床前研究：该阶段主要开展药效学、药动学和毒理学研究以及药剂学研究。借助AI技术，可以提升药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性的预测准确度，提升药物通过临床的可能性。

另外，AI还可以通过其计算能力帮助研究者实现老药新用、在研药物二次开发、失败药物再利用、天然产物开发等。

● 临床研究：在最耗时、耗力临床环节，可以利用AI的机器学习、自然语言处理等技术辅助临床试验设计、患者招募和临床试验数据处理，从而上修临床试验的成功概率。

有机构数据指出，AI每年能够为药企节约540亿美元的研发费用，并且缩短40-60%的新药研发时间，其潜在的优势与目前新药投资回报率下降、研发周期变长、研究成功率下降的大趋势不谋而合。

那么，AI技术在药物研发的哪个阶段能够发挥更大的作用？

速石科技分类统计了目前所有药企AI合作的环节阶段，发现超过2/3的行动集中在药物发现阶段；其次则是临床试验阶段，占总数的约1/4。

二、解决创新药研发“内卷”的曙光？一条有实质成果的赛道

在所有临床开发的药品涉及的550个靶标中，中国70%的临床开发产品聚集在最拥挤的不到50个靶标，而在美国70%的临床开发产品是分布在150多个靶标。

这，是国内追求快速资本回报的医药市场带来的“内卷现象”，内卷背后的核心症结是靶点同质化和缺乏源头创新。

正因如此，即便2020年我国AI+医疗领域融资事件数有所减少，但融资总额反而走高，接近40亿元人民币，AI+新药研发是其中最热门的领域，融资金额超过20亿元。

放眼全球，2020年“AI+新药研发”行业融资总额也突破了历史新高，总额超过27亿美元。

另外值得注意的是，全球医药巨头和AI+新药研发的公司合作事件逐年攀升，据不完全统计，2020年合作数量超过133件。

不仅国内外医药巨头嗅到了AI技术给新药研发带来的行业变革气息，CXO也纷纷布局AI+新药研发公司，目前药明康德、美迪西、博腾股份、成都先导等CRO分别通过投资、合作等方式布局。

虽然目前“AI+新药研发”赛道仍处于发展初期，未有应用相应技术并成功上市的管线，但今年涌现的行业成果也足以证明这不是类似“元宇宙”的概念式赛道。

2021年2月，英矽智能宣布利用AI技术发现了一种全新机制的用于治疗特发性肺纤维化（IPF）的临床前候选化合物；

2021年4月，希格生科与晶泰科技合作的弥漫性胃癌项目取得突破性进展，一年不到的时间就找到了全新靶点的理想候选化合物，这助力希格生科获得六千万人民币的天使轮投资；

最令人兴奋地莫过于BMS和英国AI制药领跑者Exscientia的合作，2021年5月双方达成一项潜在交易金额超12亿美元的合作，主要内容为：Exscientia通过提供AI技术支持为BMS针对癌症和自身免疫疾病寻找小分子药物。同年8月份，Exscientia发现第一个候选药物（一款靶向激酶的免疫调节候选药，过去该激酶靶点被视为难以成药靶点），顺利获得BMS第一次里程碑付款。

三、商业模式及潜力玩家一览

遍观目前市面上的AI+新药研发选手，最完善的商业模式可以简单总结为“三轮驱动”：软件或服务收入+创新药业务+股权投资进行生态建设。

“AI+新药研发”头部厂商层次丰富、充满想象力的商业模式体系，堪称“卖水人中的卖水人”。

以2020年2月纳斯达克上市的Schrodinger薛定谔公司为例，公司营收分为两大块：软件收入和药物研发，其中软件收入是主要收入来源。

据公司披露，2019年全球前20大药企都在使用Schrodinger的软件，另外公司软件还被全球超1350家科研机构使用。

而Schrodinger的药物研发业务则分为外部合作研发、自主研发，截止2019年底已与10多家不同的生物制药公司合作开展了25个以上的药物研发项目。

最后则是非常具备杠杆效应的一块衍生业务，公司会与合作方共同成立新企业，公司占部分股权（技术入股，目前已有被投公司IPO），与药明康德CRO的模式有异曲同工之妙。

回望国内，“AI+新药研发”赛道目前尚未有公司登陆资本市场，行业选手普遍集中于A、B轮融资的早中期阶段，同时也跑出了一家独角兽 —— 晶泰科技，其在聚焦晶型预测+小分子药物设计上展现出了独特而领先的竞争力。

据天眼查数据显示，晶泰科技2015年成立至今，已累计完成6轮融资，投资者包括谷歌、腾讯、软银、红杉资本、奥博资本、国寿股权投资、SIG 海纳亚洲、人保资本、晨兴资本、中金资本等，投后估值超过130亿元。

总结：国内“AI+新药研发”行业仍然方兴未艾，行业面临来自人才、数据积累等难题的诸多挑战。

不过可以确信的是，这是一座闪闪发光的金矿，不是转眼即逝的海市蜃楼。