今年1月，每经记者曾采访哲源科技联合创始人、图灵-达尔文实验室主任牛钢。他认为，现代制药方式仍属于在“黑箱”中点一支小小的蜡烛作业——现行的化合物和靶点筛选、临床试验阶段的方案设计、人群选择仍存在较大的盲目性，每一个环节都充斥着未知和不确定性，而在计算医学方法论指导下，AI的目的就是用大规模数据和知识来消除各个环节上的不确定性，增强对人、对病、对药的机制性理解，有效信息可以打破“黑箱”，让研发道路明朗化。
在创新药领域流传着著名的“双十定律”，即一款新药从立项到获批上市平均需要十年的研发周期和十亿美金以上的投入，足见其周期长、成本高、风险大。而事实上，由于医药领域业壁垒很高，在过去很长一段时间里，这一行业也相对封闭，从业人员做实验的方法比较传统，可以称得上是数据智能洼地，近年来，随着大数据、人工智能等技术的发展，跨界人才日渐丰富，技术驱动生物医药创新的历史性机遇开始出现，记者注意到，这一领域的创新企业颇受投资机构青睐，融资金额不菲，如英矽智能的C轮融资额高达2.55亿美元。
赛道玩家“扎堆”，却仍在发展早期
因此，被寄予厚望的AI制药也引得资本积极布局，赛道在2020年开始爆发。据中信证券研报，2020年，国内的AI制药领域的投融资额超过31亿人民币，同比增长近7倍。2021年，AI制药成为数字医疗健康领域增速最快的细分赛道之一。据动脉网不完全统计，2021年，国内AI制药领域共发生34起融资事件，涉及融资总金额约84亿元人民币，平均单笔融资金额约2.5亿元人民币，且超70%获得融资的企业处于A轮及之前。
其中，以英矽智能、晶泰科技、冰洲石生物科技等为代表的初创型AI药物研发公司发展较快，且颇受资本偏爱，在过去几年里频繁斩获融资。与此同时，互联网巨头和传统药企也在加速布局AI制药。例如，百度就在2020年成立了生物计算引擎驱动的创新药物研发平台百图生科，随后又发起成立了人工智能新药研发公司索智生物；腾讯则多次投资晶泰科技，并于2020年推出了腾讯AILab云深智药；阿里巴巴也在2020年1月与全球健康药物研发中心（GHDDI）合作，开发AI药物研发和大数据平台。
同样，传统药企也在积极布局该领域。例如，药明康德就以合作AI制药初创企业的形式扩宽自己在该领域的资源，2016至今先后投资了Schrodinger、英矽智能、EngineBiosciences等AI技术驱动的生物制药企业。今年1月，复星医药则与英矽智能宣布达成战略合作，在全球范围内共同推进多个靶点的人工智能药物研发。
值得注意的是，通过AI技术为创新药研发降本提效的方式虽然被寄予厚望。但目前行业仍处于发展的早期，业界并未有真正意义上的AI驱动研发的药物成功上市。与此同时，行业发展也面临诸多痛点。例如，AI技术制药本身即是一门高壁垒、跨学科科学，对从业者有着极高的要求，其也被称为AI跨学科的巅峰难度赛道之一。此外，高质量的患者临床数据大多掌握在医院、大型药企手中，初创型企业难以获取。并且，制药属于强监管行业，对实验流程、临床周期有着严格的要求。显然，如何将AI与新药研发有效的结合，真正做到加速药物的研发效率、提高重大疾病、罕见病的治疗、存活率，对于AI制药初创企业和药企、互联网巨头乃至监管而言均仍有较长的一段路要走。
每日经济新闻
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