文章：邱露（[email protected]）
編輯：石亞瓊（[email protected]）
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人工智能是未來核心生產力。“AI+醫療”為健康生活和醫療服務帶來更多可能。製藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+製藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是製藥業未來趨勢。
2020年，“AI+製藥”又將在未來走出怎樣的步伐？這個問題我們也很好奇，於是我們系統梳理了2020年AI製藥行業內部分相關公司的動態與進展，希望為讀者帶來一個更為全面、立體的行業全景。
一、2020年，全球“AI＋製藥”企業獲得融資總額超45億美元
藥物的從研發到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發現可以分成以下幾步：建立疾病假說，發現靶點，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數億美元。隨後的臨床開發過程需要對藥物進行多次測試，仍需要花費大量時間與金錢。根據2017年塔夫茨藥物開發研究人員的調查顯示，單一藥品的平均上市成本為27億美元，然而大量資金的投入依然伴隨著項目延後和較高的失敗率。
隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用於提高藥物研發效率，新藥的設計、發現、研發過程得到縮短，成本也相應降低。“AI+藥物研發”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結，進而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用於對藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析，大大提升新藥發現的效率。
2017年全球醫藥市場銷售額已經突破12000億美元，預計到2021年銷售總額可達到14750億美元，2012～2021年的年均複合增長率為4.9％。如此龐大而增長迅速的醫藥市場，也推動了“AI+製藥“行業的發展。據不完全統計，截止到2020年10月，海內外”AI＋製藥“企業獲得融資總額超45億美元，國內公司累計融資總額超14億美元。
二、國內相關企業動態：
以深度學習為代表的人工智能技術，憑藉其強大的計算能力加速醫藥研發，掀起了“AI+製藥“的熱潮，不僅誕生了眾多新興企業，還促進了傳統制藥大企在AI領域的探索。此外，IT巨頭也嘗試利用自身的互聯網基礎與平臺優勢進行技術佈局，擴張業務版圖，進入”AI+製藥“的賽道。
國內部分“AI+製藥”行業相關公司2020年融資情況
（一）國內大企業
1.阿裡巴巴：
在2020年1月，阿裡雲與全球健康藥物研發中心（GHDDI）合作開發人工智能藥物研發和大數據平臺，針對 SARS/MERS 等冠狀病毒的歷史藥物研發進行數據挖掘與集成，開放相關臨床前和臨床數據資源，計算靶點和藥物分子性質，並跟進新型冠狀病毒最新科研動態，為新冠狀病毒科學研究提供重要數據支撐。
2.華為：
2月4日，華為雲參與的聯合科研團隊宣佈，篩選出五種可能對2019新型冠狀病毒有效的抗病毒藥物。聯合科研團隊針對病毒的多個靶標蛋白，對8506種藥物進行超大規模計算機輔助藥物篩選工作，篩選出五種可能有效的藥物，分別是Beclabuvir，沙奎那韋（Saquinavir），比特拉韋（Bictegravir），洛匹那韋（Lopinavir），多替拉韋（Dolutegravir）。據悉，聯合團隊還針對UniChem小分子庫超過1.6億化合物分子進行了更大規模的藥物篩，此次篩選完全基於華為雲EI醫療智能體平臺（EIHealth）。該平臺基於華為雲AI昇騰集群服務、ModelArts一站式AI開發與管理平臺的強大AI能力，集成了醫藥領域眾多算法、工具、AI模型和自動化流水線。通過醫療智能體平臺完成了蛋白質同源模建，分子動力學模擬計算，和大規模虛擬藥物篩選，短時間內完成了上千萬次的模擬計算，讓以往耗時數月的計算機輔助藥物篩選在數小時內完成。
3.騰訊：
在 7月9日的世界人工智能大會雲端峰會上，騰訊對外發布了首個AI驅動的藥物研發平臺——雲深智藥(iDrug)。雲深智藥的推出，主要是為了彌補傳統藥物研發週期長、費用高的缺點，提高藥物研發的效率。騰訊已與多家藥企達成合作，有十個左右藥物研發的項目在雲深智藥上運行，包括對抗新冠藥物的相關研發。
雲深智藥將AI模型覆蓋到臨床前新藥研發的全流程，包括五大模塊——蛋白質結構篩選、虛擬篩選、分子設計/優化、ADMET性質預測（即將開源）及合成路線規劃。雲深智藥(iDrug)應用騰訊AI Lab的新算法模擬預測，可以從數億的海量小分子中，快速且有針對性地找到潛在的藥物結構，提升研發效率。此外，藥企、科研機構不僅能夠免費使用平臺搭載的核心功能，還可以與騰訊共同開發定製化的AI工具，利用騰訊AI Lab和騰訊雲便捷地展開研究。
4. 百度：
“百圖生科”（英文簡稱“BioMap”）在2020年9月成立，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏作為牽頭發起人出任新公司董事長，BV百度風投CEO劉維作為聯合創始人，擔任百圖生科CEO。
據百圖生科官網介紹，該公司是一家基於生物計算技術的生命科學平臺公司。致力於通過自主研發和產業投資雙輪驅動，利用技術+資本，加速藥物設計、靶點發現、精準診斷數字醫療等精準生命科學產品的研發，助力人類健康事業發展。
5. 字節跳動：
2020年年底，字節跳動的人工智能實驗室（AI Lab）位於北京、上海、美國加州山景城三地的團隊正在醫藥健康領域開展招聘，尋求擁有相關專業博士學位的科研人員加入團隊，進行藥物研發，藥物設計、鑑定和模擬等工作。據悉，字節跳動已成立專門負責大健康業務的極光部門，由原百度副總裁吳海鋒帶隊。該部門的業務對外統一品牌是“小荷健康”。
公開信息顯示，2020年11月，字節跳動首次曝光其醫療健康品牌“小荷”；12月10日，字節跳動收購了吳海鋒創辦的么零貳四，該公司全資持有極光半徑科技公司和線下診療機構鬆果門診。
（二）國內創業公司
1. 晶泰科技：
晶泰科技於2020年9月完成3.188億美元C輪融資，本輪融資將用於進一步發展晶泰科技的智能藥物研發系統，從算力、算法、數據三個維度構建AI賦能的數字化藥物研發新基建，並服務於全球藥企、生物科技公司和合作夥伴的藥物開發增效提速需求。晶泰科技創立於2015年，是人工智能藥物研發賽道中的明星公司，基於前沿計算物理、量子化學、人工智能與雲計算技術，為全球創新藥企提供智能化藥物研發服務。
2. 望石智慧：
AI新藥研發商望石智慧在3月宣佈完成近千萬美金的A輪融資，由美元基金長嶺資本和線性資本聯合投資，明希資本擔任財務顧問。本輪融資將主要用於持續對望石技術平臺進行優化和技術創新，加強核心產品研發，豐富數據庫資源，推進戰略合作與業務拓展，引入更多優秀管理和技術人才。望石智慧著重於人工智能驅動新藥研發，其AI平臺在藥物知識挖掘、優勢骨架發現與選擇、分子生成與設計、性質預測等早期藥物發現領域已具備一定技術優勢。
3. METiS Pharmaceuticals：
METiS在2020年3月與12月連續完成兩輪融資。據悉，融資資金將主要用於拓展藥企合作，推動製劑新藥管線至臨床試驗，並將AI製劑技術拓展到細胞內遞送和大分子藥物領域。在AI製藥賽道上，METiS是一家獨特的企業，是全球首家以人工智能驅動“製劑優化”，通過製劑改進原藥性質，從而提升新藥開發效率的公司。
4. 星亢原生物：
星亢原生物（neoX Biotech）在7月初完成千萬美元的pre-A輪融資，本輪融資主要用於人才團隊的擴建、高通量實驗室的擴展以及推進合作的藥物研發管線。此前，星亢原生物曾獲得晨興資本和真格基金的數百萬美元天使投資。星亢原生物目前主要聚焦於新抗原、PROTAC、抗體藥物開發領域。neoX高通量新抗原-TCR計算篩選平臺可以從單個癌症患者腫瘤細胞的基因測序和高通量單細胞測序數據中建立新抗原庫和TCR庫，找到最佳方案。neoX計算平臺則通過設計蛋白-蛋白接觸面和虛擬篩選PROTAC化合物庫，優化“靶標蛋白-PROTAC-E3連接酶”三元複合物，更高效地設計獲得先導化合物。
5. 費米子科技：
AI新藥公司費米子科技於11月完成累計上億元A輪融資，本輪投資方包括熊貓資本、廣州金控、同晟資本等，融資資金將主要用於團隊升級、技術模型和數據模型上的完善，以及相關產品管線合作數量的擴增。費米子專注研發針對小分子化藥的AI輔助製藥技術平臺，通過與CRO公司、原研藥企的合作，利用深度學習、強化學習、生成對抗、大數據、知識圖譜等AI技術來提高新藥早期研發的效率。
6. 未知君：
深圳未知君生物科技有限公司在2020年11月宣佈完成數千萬美元B+輪融資，本輪融資資金將主要用於2021年未知君臨床試驗的開展，新藥物管線的研發，以及對現有的六大平臺的持續研發和深化拓展。
未知君團隊已在2020年10⽉向美國FDA遞交了關於aGvHD（移植物抗宿主病）的IND申請，通過後將成為亞洲第⼀款拿到美國臨床批件的FMT藥物，以及中國第⼀個拿到美國臨床批件的微⽣物藥物。未知君建設了⼈⼯智能（AI）平臺和⽣物技術（BioTech）平臺，這兩類平臺⼜可以細分為多組學計算平臺、關鍵菌發現平臺、微⽣物知識庫平臺，以及培養組學平臺、動物模型驗證平臺、微⽣態藥物⽣產平臺。六⼤平臺解決了團隊對通過臨床或者公有數據庫採集到的數據進⾏深度挖掘分析、以及後續成藥和臨床試驗的問題，幫助團隊實現微⽣態藥物研發的完整閉環。
7. 星藥科技：
星藥科技於2020年8月、12月連續完成兩輪融資，所募集資金將用於擴大研發團隊規模和建設專業的生化檢測實驗室，形成創新藥物生成、篩選、評價和檢測流程閉環。星藥科技於2019年新近成立，是一家以AI技術支持新藥研發的解決方案提供商，旨在結合人工智能與藥學、化學、生物學等技術，搭建人工智能藥物研發平臺，推動新藥研發。
8. 宇道生物：
宇道生物於2020年底正式完成近億元pre-A輪融資，本輪融資資金將主要用於變構技術平臺的持續研發和拓展，並進一步推動自研變構藥物管線的臨床前研發。宇道生物將與百圖生科（Biomap）開展深度合作，共同建設新一代變構藥物AI設計引擎，在前沿AI技術領域積累經驗，也為宇道生物進一步提升變構藥物設計能力帶來強大的助力。宇道生物立足於變構機制小分子藥物研發，擁深厚的系統性變構相關技術積累和科學背景，是為數不多的同時擁有變構藥物研發平臺，並同時推進First-in-Class（FIC）變構藥物管線的生物技術公司之一。
9. 冰洲石：
全球領先的AI製藥公司冰洲石生物科技有限公司於12月初宣佈完成數千萬美元新一輪融資，此輪募集的資金將繼續加大端對端藥物研發的技術投入，更將在候選藥物從IND申報到臨床實驗推進領域進行深入佈局。冰洲石利用AI 技術提高篩選藥物準確性和效率，自主構建的雲計算平臺Orbital Drug Design，是目前基於分子對接的化合物虛擬篩選中潛力最大的藥物開發工具，能進一步加速計算並縮短驗證週期。在傳統方法下，一款新藥研發平均耗費10億美元、耗時10年；而利用Orbital Drug Design 平臺，AccutarBio團隊近兩年即成功獲得了數個候選藥物。
10.燧坤智能：
燧坤智能是一家利用人工智能算法發掘疾病作用靶點、發現已知藥物新適應症、提升新藥篩選效率等的 AI+生物科技公司。燧坤智能自主開發的人工智能文本挖掘及預測模型（TextDTI, DTI = Drug-Target Interaction）能夠通過以往藥物數據庫和大量過往文獻研究內容進行篩選挖掘，並據此得到數十個已報道對 SARS、MERS 等冠狀病毒有抑制效果的藥物化合物，整理成可作為潛在抗 2019-nCoV 的「老藥新用」候選藥物列表，為進一步針對 2019-nCoV 的藥物篩選及臨床驗證提供一定的科研依據。在1 月 29 日，燧坤智能向臨床機構、科研院所及生物醫藥企業免費公開此次研究成果，用於下一步的試驗及臨床驗證。
11. 英飛智藥：
據悉，英飛智藥正在著力打造具有自主知識產權的 AI + 新藥研發平臺——智藥大腦，智藥大腦 V1.0 擁有業界領先的候選藥開發成功率。英飛智藥是一家以創新藥物為目標，以人工智能為驅動的初創公司，在19年年底拿到了中科創星和美國中經合集團近千萬元的天使輪融資。
12. 智化科技：
基於AI輔助藥物發現技術的初創企業智化科技於9月啟動新一輪融資。智化科技是一家AI賦能化學，致力於用人工智能和化學大數據解決化學合成問題，幫助藥企提高研發效率的科研類企業。公司有多年的化學信息學研發基礎，並積累了大量化學化工領域的專業數據，技術在細分領域中處於世界領先水平。目前已與多家世界頂級藥企和服務商展開深度合作。
13. 億藥科技
億藥科技目前著重於開發臨床上缺乏好藥但患者基數大的病種。據悉，團隊已建立8個疾病模型，正在開發5個新疾病模型，包括減肥、高尿酸&痛風、延長生命、非酒精性肝炎（NASH）、肌腱癒合，其中已有兩個化合物——分別針對高尿酸&痛風和NASH完成了藥效學和毒理學實驗，進入尋求轉讓或者合作階段，其餘的還在開發過程中。
三、國外企業進展
1. Insilico Medicine：
《麻省理工科技評論》的年度“十大突破性技術”中，“AI藥物分子發現”入選為年度突破性技術，認為該行業的成熟期為3-5年，並強調了Insilico Medicine與多倫多大學的研究，認為其通過算法發現的幾種候選藥物是對AI製藥行業的有效性的一個證明。
在2020年9月，Insilico Medicine宣佈人工智能新藥研發平臺Panomics在全球正式上線。Panomics的目的是為了加速藥物靶點發現和藥物研發過程，與現有的人工智能藥物研發平臺相比，它的使用無需具備計算生物學或者生物信息學的知識，生物學研究者和臨床醫生即可通過平臺進行組學數據分析和解釋，極大地降低了人工智能製藥的使用門檻。
德國製藥巨頭默克集團，在11月宣佈與Insilico Medicine 達成合作，將用於全新分子設計的產品Chemistry42生成化學AI平臺，整合到默克集團的高性能計算（HPC）基礎設施上，提供定製化的服務。Chemistry42是Insilico Medicine旗下Pharma.ai藥物發現平臺的核心部分，使用人工智能和機器學習方法與醫學和計算化學領域的專業技術，設計出具有特定物理化學特性的新型小分子。Chemistry42平臺是可擴展的分佈式網絡應用，能在數小時內同步完成多項任務。通過容器編排和工作流管理，平臺可實現跨硬件預測資源分配，在雲或本地HPC基礎設施上均可提供服務。
2. DeepMind：
12月DeepMind旗下AlphaFold2破解“蛋白質摺疊預測”問題，可以算得上是“AI+新藥”最大的新聞。這個困擾生物學界50多年的重大難題正被AI破解，AlphaFold 的突破 “將改變一切”。AlphaFold 是 Google 旗下 DeepMind 開發的一款人工智能程序，它能夠預測蛋白質結構，蛋白質通過捲曲摺疊會構成三維結構，蛋白質的功能正由其結構決定，因此瞭解蛋白質結構有助於開發治療疾病的藥物。 在11 月的蛋白質結構預測技術的關鍵測試競賽中，AlphaFold 表現良好，中位分數為 92.4，準確度遠遠高於其它任何程序。
3.Sage Health：
美國舊金山的Sage Health於2月初新近成立，併成立了醫療數據平臺，通過挖掘數據價值，來幫助治療、預防和治癒各類疾病。從產品架構來看，Sage Health 的數據價值主要體現在五個細分行業：生物信息學、醫學影像、電子健康檔案挖掘、手術機器人和AI藥物研發。
此外，Sage Health 還開展了新冠藥物研發競賽，歡迎全球的有志之士加入到這場研發之中，共同挖掘有效的藥物分子。Sage Health 將依據候選分子的重現性、文獻質量和抗病毒可行性來決定排名，平臺給予獲獎者現金、JetML雲積分等獎勵，獲選藥品的樣品則捐贈給武漢病毒學研究所作進一步分析。
4. Recursion Pharmaceuticals：
Recursion Pharmaceuticals於9月10日宣佈獲得2.39億美元D輪融資，融資資金將用於推進技術驅動的藥物發現平臺和管線。Recursion Pharmaceuticals是一家美國臨床階段生物技術研發商，成立於2013年11月5日。Recursion將實驗生物學和自動化與人工智能結合在一個大規模並行系統中，有效地發現各種適應症的潛在藥物，包括遺傳病、炎症、免疫學和傳染病等疾病。
5. Owkin：
Owkin於5月9日獲得了2500萬美元融資，本輪資金將用來擴大其員工人數，並繼續與學術研究機構建立合作夥伴關係。Owkin是一家總部位於紐約的醫療初創公司，成立於2016年，致力於利用人工智能技術推動醫學研究。該公司旗下的專有機器學習平臺Owkin Socrates能夠整合生物醫學圖像、基因組學和臨床數據，通過最先進的機器學習和深度學習算法，發現與疾病相關的生物標記物和抗性機制，高效、智能、輕鬆地將臨床數據轉化為預測模型，最終達到縮短藥物開發時間，提升研發效率的目的。
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