AI藥物研發賽道火熱：BAT之后華為強勢跨界入局_人工智能

提到人工智能時，大多數人想到的是科幻小說中有知覺的智能機器人，現代科學雖然尚未破解這種機器人的奧妙，但是卻發現了AI技術可以應用于新藥研發領域。

近日，華為發布了“華為云盤古”藥物分子大模型，這是華為進軍AI輔助藥物研發領域的最新突破。

華為官方表示，“盤古藥物分子大模型”共學習了17億個藥物分子化學結構，可以幫助小分子化合物計算和匹配靶點蛋白質，對新分子生化屬性進行預測，從而高效生成新的藥物；另外，還可以實現對篩選后的先導藥物進行定向優化。

目前，該模型已經聯合西安交大第一附屬醫院研發廣譜抗菌藥，結果表明，先導藥物研發周期可以從數年縮短至1個月，這意味著新藥研發效率被大大提高。

作為科技巨頭，華為此番強勢入局AI輔助藥物研發，再次引發了科技界和醫藥界的關注。

ApeCoin DAO AIP-106獲批，將添加出席協議證明（POAP）獎勵:10月15日消息，ApeCoin DAO社區以99.8%的贊成率批準AIP-106“POAP投票獎勵”提案，Ape基金會將添加出席協議證明（POAP）獎勵，旨在增加DAO投票率，提高社區對積極提案的認識，并鼓勵社區圍繞參與投票過程等活動進行對話。[2022/10/15 14:28:45]

AI如何賦能醫藥研發？

從制藥的流程來看，主要包括候選藥物研發——臨床前研究——臨床試驗(I~期)——新藥申請、批準上市和上市后監測(IV期臨床試驗)這幾個階段。

兩家意大利公司達成合作，利用VeChain區塊鏈技術進行番茄供應鏈追蹤:Coldiretti和Princes Industrie Alimentari簽署了一項為期三年的供應鏈協議，致力于開發基于區塊鏈的追溯平臺，以改良并推廣意大利制造產品。Coldiretti表示，雙方將在其戰略區塊鏈合作伙伴VeChain的幫助下實現這一目標，該項目的第一次測試已經成功實施。通過合作，每年Princes一方生產的300多萬個番茄將通過VeChain區塊鏈技術進行追蹤。（News Logical）[2020/7/21]

新藥設計難度大、成本高且耗時。之前行業平均而言，一種新藥研發成功需要“10年、10億美元”，如今只需要30億美元和12-14年的時間。三分之一的總成本和時間歸因于需要合成數千個分子以開發單個臨床前先導候選藥物的藥物發現階段。

Gemini將于4月24日上線LINK、DAI和OXT:據官方消息，加密貨幣交易所Gemini今日宣布將于4月24日上線Chainlink（LINK）、Dai（DAI）和Orchid（OXT），存款服務將于美東時間9:30開通。[2020/4/9]

不僅如此，而且大約90%的候選藥物在臨床試驗的某個階段失敗，因此尋找新的藥物療法變得越來越困難。

而人工智能有可能徹底改變藥物研發進程。從臨床前藥物發現階段到藥物研發后期臨床試驗階段，AI技術已經滲透到藥物研發諸多環節，比如尋找藥物的治療和性效應曲線，預測藥物的結構、生物活性和作用方式，選擇臨床試驗人群等。

搭載了AI技術后，藥物發現、臨床前研究的時間將縮短接近40%，還可以節約臨床試驗階段約50%-60%的時間，而且每年近260億美金的化合物篩選成本和約280億美金的臨床試驗費用也可以通過AI制藥技術節省出來。這意味著AI技術正在孕育一場新的制藥革命。

聲音 | ChainUP商務負責人：區塊鏈與云計算業務模塊全球化業務擴展:11月30日，ChainUP 商務負責人John Kim受邀出席由泰國證券交易委員會（SEC）及泰國區塊鏈當地社群聯合舉辦的第二屆 Blockchain Thailand Genesis 大會并發表演講。他在演講中指出，區塊鏈與云計算結合，可以為實際落地應用提供更多可能。目前ChainUP在國際化的發展中，已與多國監管機構及持牌合規機構積極合作，通過區塊鏈技術賦能B端，加速產業進步。[2019/11/30]

現階段AI在藥物研發需要大數據分析和高通量測試的階段優勢最為明顯。此前即有行業人士對21世紀經濟報道記者表示，AI制藥領域重在平臺搭建提升效率，而在這個領域，科技公司的優勢在于他們具備強大的數據分析能力。

互聯網科技巨頭爭相跨界入局

早在2020年，英國AI制藥企業Exscientia與日本藥企SumitomoDainippon由AI人工智能研發的新藥候補化合物進入第一階段臨床，這是世界首次使用人工智能AI開發藥物的臨床試驗。因此2020年被稱為“AI制藥元年”。

國內企業也不甘落后，互聯網科技企業較早跨界入局“AI制藥”，華為成立醫療智能體“EIHealth”，阿里云與全球健康藥物研發中心合作，騰訊發布AI驅動的藥物研發平臺“云深智藥”，李彥宏親自帶隊成立百圖生科，字節跳動成立了專門負責大健康業務的極光部門，并在國內外招募AI-drug團隊。

頭部企業的跨界布局，點燃了AI制藥領域的研發熱情，各路資本紛涌而至，投資額度逐年增加，其中不乏麗珠集團、藥明康德、恒瑞醫藥等知名藥企的身影。

據中信證券數據顯示，2020年全年，國內的AI制藥的投融資額超過31億人民幣，同比增長近7倍。到了2021年，熱度繼續保持上升狀態，僅上半年融資額便已經超過10億人民幣，諸多AI制藥初創公司成績亮眼。

其中，望石智慧以6.494億元領跑融資榜單。據悉，這家公司系原百度主任架構師周杰龍在2018年成立，發展時間不到3年，已經完成4輪融資。目前，主攻“AI平臺賦能小分子藥物研發”。

不過，AI賦能醫藥尚處于初步階段，大多數AI制藥企業多從中選擇一兩個細分環節或領域切入，構建自身的差異化壁壘。

例如，晶泰科技是典型的從一個環節入手的公司，主要聚焦于藥物固態研發環節，包括晶型預測、固態篩選、結構確定等；未知君是典型的從一個細分領域入手的公司，主要聚焦于腸道微生物AI制藥公司，產品包括全菌和配方菌膠囊等。

距離商業化還有多遠？

目前AI制藥賽道是一片廣闊藍海，機會與挑戰并存。

據業內人士坦言，雖然機器學習和深度學習已被用于藥物研發的各個領域，但是人工智能在新藥研發中的應用才剛剛起步，仍然有許多問題亟待解決。

在藥物研發領域，數據是人工智能的關鍵。目前大多數預測模型來源于參差不齊的數據，因此如何獲得高質量的數據是人工智能面臨的一個主要問題。此外，如何學習訓練數據得到泛化能力強的模型也是人工智能的難點及熱點。

據不完全統計，目前全球范圍內，AI主導的藥物管線進入臨床階段的已超過20余項。有些AI制藥公司通過AI的方法已經獲得多個可以做臨床試驗的PDC的化合物，或者是接近到臨床實驗的階段。但尚未有一個主要通過AI方法篩出的藥物，獲得FDA批準實現上市。

在現有的盈利模式上，和大型藥企合作，基于業績付費是目前AI制藥公司主要的盈利模式。但是此前有媒體稱，絕大多數AI制藥企業一年接到的訂單也屈指可數，200萬元已是較高的單價。

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