最近“救命藥”格列衛(wèi)因為一部電影成為熱詞,。對于慢性白血病患者而言,，格列衛(wèi)作為特效藥需要終生服用,，一盒格列衛(wèi)的市場售價高達2.35萬元,，一年僅維持生命的成本就需要近30萬元。

　　不僅僅是格列衛(wèi),，治療癌癥,、腫瘤以及罕見病的藥物，以萬元為單位的市場售價并不少見,。由于中國人口基數(shù)大,，乘以任何罕見病，都是一個龐大的群體,。在城市一些難以觀察到的角落里,，大量患者面臨“救命藥吃不起”的困境。

　　一款藥物從研發(fā)到上市,，中間會經歷多個環(huán)節(jié),。然而造成高價救命藥最為核心的原因，是創(chuàng)新藥長達十幾年的前期研發(fā)投入成本實在過于龐大,。包括藥企在內,，產業(yè)鏈上下游都在思考，撬動笨重傳統(tǒng)制藥產業(yè)的支點在哪里,？

　　正在革命智能駕駛,、物聯(lián)網等領域的AI技術，也在為制藥行業(yè)帶來“匪夷所思”的變化,?！镀纥c臨近》的作者，著名未來學家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）曾言：“技術的力量正以指數(shù)級的速度迅速向外擴充,。人類正處于加速變化的浪尖上,，更多、更加超乎我們想象的極端事物將會出現(xiàn),?！边@段著名的加速回歸定律高度概括了當下AI技術在制藥領域創(chuàng)新的生命力。

　　數(shù)據(jù)顯示,，僅僅是抗癌藥物治療市場,，2012年就達到600億規(guī)模，2016年破千億,，2018年這一數(shù)字暴漲到1400億,，年均復合率增長高達16%,。

　　1“救命藥”為何吃不起

　　創(chuàng)新藥研發(fā)周期長達10年

　　從2007年蘋果推出第一代iPhone開始,，智能手機市場花了十年的時間就增長到天花板，甚至前年開始全球手機市場還出現(xiàn)了下滑,。然而,，如果以2007年作為一款創(chuàng)新藥研發(fā)的起點，那么現(xiàn)在很可能該款創(chuàng)新藥才剛剛面市,。與其他行業(yè)相比,，藥企的工業(yè)效率非常低緩,。

　　一個新藥物從研發(fā)到上市包括三大階段：第一階段包括靶點發(fā)現(xiàn)、藥物發(fā)現(xiàn),、先導化合物優(yōu)化,、臨床前研究，需要6—8年的發(fā)展時間;第二階段的臨床三期研究需要3—6年;第三階段藥局審批到生產還需要2年,。一般藥物研發(fā)過程中,，每5000-10000個先導化合物進入臨床前研究的有250個，而進入臨床研究的不超過5個,，最終能夠獲得新藥批準的只有1個,。

　　如此“吹盡狂沙”的過程，可見藥物研發(fā)工程量十分浩大,，根據(jù)塔夫特藥物發(fā)展研究中心的數(shù)據(jù),，一款新藥的面市從藥物發(fā)現(xiàn)到獲得FDA（美國食品藥品監(jiān)督管理局Food and Drug Administration）批準平均大約需要10-15年的時間，開發(fā)一個新藥的平均成本大約為25.6億美元,，創(chuàng)新藥的專利保護期高達20年,，一般企業(yè)多在研發(fā)階段就開始申請專利，大部分創(chuàng)新藥上市后,，剩余的專利期為6—10年,。為了收回研發(fā)成本，一些腫瘤癌癥類等創(chuàng)新藥流通到市場時,，售價往往高達數(shù)萬,。

　　醫(yī)療保障基本的前提，是保證患者得到真正有效的治療,，為此,，中國政府在降低“天價”抗癌藥工作中已有諸多積極嘗試，不僅將實際進口抗癌藥關稅降至零,，還將更多的抗癌藥物納入醫(yī)保,。但如果想問題從源頭解決，高昂的研發(fā)投入是核心所在,。這一擺放在傳統(tǒng)制藥企業(yè)面前無解的難題,，正在試圖通過引入AI技術獲得答案。

　　AI制藥：減少一半成本

　　大概20年前,，研發(fā)實力強悍的藥企雅培推出了一款治療艾滋病的藥物利托那韋,，利托那韋上市半年后，藥物的晶型從一種轉變成了另外一種結構,，導致藥的有效性發(fā)生改變,。面對這樣的結果，雅培不得不把所有的藥品撤回，重新進行藥物制劑的研發(fā),。該事件不僅造成了雅培藥物撤回的經濟損失,，而且雅培要面臨美國FDA的一系列提問和質疑，本來已經用上救命藥的患者也面臨斷藥威脅,。

　　藥物研發(fā)是典型的高投入,、高風險行業(yè)。對于藥企而言,，藥物晶型研發(fā)是藥物研發(fā)中從化合物確定到進入臨床實驗的中間環(huán)節(jié),，同一藥物的不同晶型在外觀、溶解度,、熔點,、溶出度、生物有效性等方面可能會有顯著不同,，并影響藥物的穩(wěn)定性,、安全性、生物有效性及療效,。晶型研發(fā)作為一個以實驗試錯作為主流研發(fā)方式的研發(fā)步驟,，一旦出錯，風險代價十分高昂,。

　　一些AI相關初創(chuàng)團隊的思路是,，以計算預測傳統(tǒng)中需要實驗才能得到的結果，從而提高藥物研發(fā)與篩選的范圍和效率,，加速藥物研發(fā),。晶泰科技就是這樣一家以算法驅動創(chuàng)新的藥物科技公司，他們以晶型預測為切入點,，把藥物分子中一些非常關鍵,、影響后續(xù)是否能夠研發(fā)成功的物理、化學,、生物和藥物的重要特征,，利用量子物理及AI算法進行準確的預測。該公司CEO馬健接受《IT時報》記者采訪時說道,，“通過計算,，能夠幫助藥企優(yōu)先選擇最容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發(fā)路線,，幫助這些藥物研發(fā)專家趨利避害,，減少研發(fā)時間和試錯范圍，尤其是晶型研發(fā)周期,，會從幾個月甚至一年縮短到幾周到幾個月,。”

　　2017年被NVIDIA列為全球前五大對未來人類最具影響力公司之一的Insilico Medicine,，是一家成立于美國,、專注生物科學的人工智能公司，Insilico Medicine相關負責人朱青松在接受《IT時報》采訪時,，給出了更為具體的數(shù)據(jù),，他們預測Insilico Medicine AI 藥物研發(fā)管道，跟傳統(tǒng)方法相比可以節(jié)約50% ～80% 的前期研發(fā)成本;前期研發(fā)周期可以縮短三分之二,，甚至更多,。

　　“期待藥物數(shù)量翻倍”

　　目前，整個醫(yī)藥行業(yè)大部分研發(fā)都瞄準三個方向：一類是腫瘤,，一類是中老年病,，尤其是老年癡呆，也就是阿爾茨海默癥,，一類就是罕見病,。臨床三期的藥物研發(fā)管線大概70%到80%是腫瘤的抗癌藥。

　　傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)的方法是,，先化學合成成千上萬的藥物分子,，從中再篩選出有治療效果的分子?！艾F(xiàn)在我們先確定少數(shù)幾個可能有效的分子,，然后化學合成這些分子、驗證效果,，效率會高很多,。”朱青松告訴記者,，如果實驗經費不受限制的話,，他們可以生產大量的藥物分子。

　　“如果原來一年只能推出5款首創(chuàng)新藥（first-in-class）,，今后是不是就能夠研發(fā)出10款,、20款？這是我們對行業(yè)未來展望的一個方向,?！本┛萍嫉腁I負責人賴力鵬表示，他們的愿景是成為制藥界的研發(fā)引擎,，去推進藥物研發(fā)的進展,，或者說賦予研發(fā)者更先進的工具與更廣闊的探索空間，“我們的一項技術優(yōu)勢是擁有扎實的跨學科基礎研究的背景,，擁有調度大量計算資源的能力,。隨著算法和計技術的不斷提升,，以前只能在‘太陽系’尋找有效藥物，現(xiàn)在可以在整個‘宇宙’去尋找,。尤其是在一些腫瘤等病癥上,，目前尚未發(fā)現(xiàn)有效的靶向藥，AI不僅可以加速研發(fā),，還能加速靶向藥的發(fā)現(xiàn),，也就是0到1的過程，社會意義更為重大,?！?/p>

　　根據(jù)TechEmergence的研究報告，AI可以將新藥研發(fā)的成功率從12%提升至14%,， 這僅有的2%的增長不容小覷,，可以為整個生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元，同時,，還可以省下很多研發(fā)時間,。

　　2 夢想照進現(xiàn)實

　　藥企下注AI制藥

　　晶泰科技本身脫胎于麻省理工學院，是一家創(chuàng)立于波士頓的初創(chuàng)企業(yè),。2015年,，晶泰成立，但是對國內投資人而言,，AI+制藥還是非常前沿的概念,，即使認可晶泰科技的技術理念，許多VC對投資這一領域,，仍舊相當謹慎,。2015年年中，晶泰開始接觸騰訊,，并于三個月后在深圳簽署投資協(xié)議,，成為國內第一支AI+制藥的初創(chuàng)A輪團隊，也是騰訊首次在制藥領域有所布局,。

　　那個時候的中國市場,，不僅對AI+制藥領域認知布滿了重重疑云，公眾甚至對AI都沒有太多的概念,。直到半年后的2016年3月,，Alpha Go在韓國挑戰(zhàn)圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石,，4:1的結果讓世人大吃一驚,。自此之后，人工智能,、深度學習的概念,，才真正成為“熱搜詞”,，走進了大眾視野。

　　一位專注于醫(yī)療行業(yè)的投資人王申（化名）告訴《IT時報》記者,，深度學習技術在2012年開始蓬勃發(fā)展,，Alpha Go一戰(zhàn)成名之后，機器學習再次進入人們視線,。

　　2015年，默沙東與美國的Atomwise牽手藥物挖掘,， 2016年,，強生與英國AI技術開發(fā)和應用公司BenevolentAI達成新藥研發(fā)合作。今年2月,，制藥巨頭羅氏以19億美元收購腫瘤大數(shù)據(jù)公司FlaTIron Health的全部股份,，還與GNS Healthcare達成合作協(xié)議。輝瑞除了與IBM合作協(xié)助免疫腫瘤藥物研發(fā)外,，也與晶泰科技簽訂了戰(zhàn)略性的合作協(xié)議,，晶泰科技將為輝瑞研發(fā)一個藥物分子模擬平臺，幫助他們提升在藥物設計和發(fā)現(xiàn)方面的能力,。

　　AI公司一時間成為兵家必爭之地,。朱青松對《IT時報》記者表示：“我們的A輪融資得到了包括藥明康德在內的眾多投資機構大力支持。由于額度限制,，許多投資人只好等待參加即將展開的B輪融資,。”

　　今年1月,，晶泰科技B輪融資中,，除了騰訊外，紅杉中國,、谷歌也跟投,。

　　“接下來，我們還有計劃投資相關的企業(yè),，”上述投資人士表示,，他們目前對AI+新藥的企業(yè)有著濃厚的興趣，當下全球七八十家相關企業(yè),，“只要有機會接觸,，都會看?！?/p>

　　分歧：場景和算法誰更重要

　　在制藥領域,，國外藥企研發(fā)技術相對比較領先，擁有比較豐沛的藥物研發(fā)管線和較為成熟的研究團隊,、實驗,、理論等等,。目前全球主流的AI+制藥相關公司都集中在美英兩國，如Atomwise,、Benevolent AI,、Insilico Medicine等等。國內絕大部分藥企主要方向還是仿制藥的研發(fā),，相關創(chuàng)業(yè)團隊寥寥無幾,，有所動靜的僅有晶泰與冰川石頭兩家企業(yè)。

　　不同創(chuàng)業(yè)團隊專攻的領域和方向都不一樣,。比如晶泰科技專注于小分子藥物的發(fā)現(xiàn),、設計和早期開發(fā)，國外還有一些團隊專門用人工智能算法進行抗體,、疫苗,、蛋白質等生物大分子這些方面的研發(fā)。此外還有很多技術上的細分領域,。走在最前面的創(chuàng)業(yè)團隊如英國一家名為Benevolent AI的公司,，他們研發(fā)的藥物已經處于臨床實驗的階段。

　　朱青松表示,，與同類型初創(chuàng)企業(yè)相比,，可以生產全新藥物分子的算法是他們的獨家優(yōu)勢，不過在投資人士眼里,，這部分恰恰不是最重要的,。“AI現(xiàn)階段還處于早期,，很難去量化算法有什么效果,。” 王申說道,，他認為實際應用場景最重要,，其次是數(shù)據(jù)來源與質量，最后才看算法的先進性,，“應用場景能夠更好地評估企業(yè)價值,，比如說單個應用場景下需求有多大，能接到多少企業(yè)訂單,，是不是非常需要AI技術作為補充等等,。”

　　數(shù)據(jù)的來源與質量,，目前是所有AI+制藥相關企業(yè)面臨的行業(yè)難題,。“算法模型是否有效,，也很依賴數(shù)據(jù),?！辟嚵i表示，一方面利用已經成功藥物的數(shù)據(jù)去回溯驗證模型,，另一方面,，利用算法模型進行預測后，通過實驗對這些結果進行驗證,，同時對現(xiàn)有的模型進一步優(yōu)化,，算法是他們的生命力所在，不過目前來看,，優(yōu)質的數(shù)據(jù)對整個行業(yè)來說都是稀缺資源,。

　　“行內有一句話‘garbage in garbage out’ （計算機領域術語，形容無用輸入無用輸出）,， 如果訓練數(shù)據(jù)不可靠的話,，對結果會有很大影響,?！?朱青松說道，Insilico Medicine應用的數(shù)據(jù)主要有兩個來源：公開的數(shù)據(jù)和來自合作伙伴的數(shù)據(jù),。此外,，在世界各地的大學和醫(yī)院系統(tǒng)很多合作者也可以數(shù)據(jù)共享。