所謂AI（Artificial intelligence，人工智能）制藥，即以醫藥大數據為基礎，通過運用機器學習、深度學習等AI技術替代大量實驗，對藥物結構、功效等進行快速分析，以達到縮短試驗周期、節省成本、促進新藥發現、提升試驗成功率等目的。
 

AI技術從1956年首次提出發展至今已有60余年，全球已有700多家AI制藥企業。
 

我國目前已有AI初創制藥企業近80家，成立于2014年的晶泰科技和英矽智能都已完成D輪融資，成為國內AI制藥領域的獨角獸。
 

AI浪潮下，國家也出臺相應政策大力扶持，發改委于2022年發布了《“十四五”生物經濟發展規劃》鼓勵AI制藥發展。
 

一、商業模式：3種

在商業模式上，我國AI藥物研發企業主要分為AI SaaS、AI CRO、AI biotech三種模式，即出售軟件、服務和研發藥物，分別占了商業模式總數的25%、23%和8%。并多兼容上述三種模式中的2種或3種，兼容2種商業模式的最多，占31%，兼容≥3種模式的占13%。有較強藥物研發經驗的團隊多以自研管線為主，而算法背景強的團隊則傾向于進行SaaS和研發服務。“自研+外部合作”已成為主流，以降低liscence in的風險。
 

AI SaaS服務是指為客戶提供AI輔助藥物開發平臺，通過平臺為企業賦能，幫助企業加速研發流程，節省成本與時間。
 

AI CRO是指初創公司通過人工智能的輔助，為客戶更好地交付先導化合物或者PCC，再由藥企進行后續的開發，或者合作推進藥物管線。
 

AI biotech則以推進自研管線為主，較少進行外部合作。（詳見圖一）

 

 

二、優勢：提速

AI技術對醫藥研發的最大促進作用之一就是提高研發速度。
 

在2018～2020年、2020～2021.8月、2021.9～2021.10月、2021.11～2022.2月四個時段，分別對3個、5個、4個、6個藥物研發引用了AI技術，研發速度由2018～2020年間的每月0.08個提高到了2021.9～2021.10月期間的每月2個，研發速度提高了25倍。
 

具體情況為，在2018～2020年間，Exscientia公司的慢性阻塞性肺疾病的候選藥物、Deep Genomics公司的DG12P1、我國英矽智能公司的DDR1受體抑制劑等3家AI制藥企業的3個研發項目都應用了AI技術，其研發速度僅為每月0.08個。
 

而在2021.9～2021.10月間，阿爾脈生物的ALM005、Healx公司的HLX-0201、Erasca公司的ERAS-007、LandosBiopharma公司的LBP-104（系統性紅斑狼瘡）等4個AI制藥企業的4個研發項目的研發速度提升到了每月2個。（詳見圖二）

 

 

三、企業：全球

1、分布：中國占3.5%

到2022年底，全球已有700多家AI輔助藥物研發企業，其中，美國占了一半以上（54.4%）。

其次是歐盟、英國和亞洲（不含中國、中東），分別占了16.8%、9.7%和7.5%。

中國占了3.5%。（詳見圖三）

 

 

2、訂單：英矽智能全球第四

2022年，AI技術與生物醫藥的融合提速，AI技術對制藥領域的滲透已遍地開花。從AI制藥公司獲得的訂單金額可見一斑。
 

2022年，獲得訂單金額最大的AI制藥企業是Exscientia和Evotec，分別與老牌跨國制藥集團賽諾菲和BMS簽訂了356億元和350億元的新藥開發合同。
 

Generate Biomedicines位居第三，與安進簽訂了131億元的合同。
 

我國AI初創企業英矽智能獲得的訂單金額首次躋身Top10，高居第四，即英矽智能在去年11月與賽諾菲簽訂了總潛在價值高達82億元的新藥開發合同，這也是我國AI制藥領域迄今最大的一筆訂單，賽諾菲將利用英矽智能人工智能驅動的Pharma.AI藥物發現平臺，推進基于不超過6個創新靶點的候選藥物研發。
 

全球AI制藥企業的Top10訂單被跨國制藥巨頭悉數包攬，其中，賽諾菲占了3席，除Exscientia、英矽智能外，還與Atomwise簽訂了69億元的合同，3單合計507億元，占了Top10訂單總額1219億元的42%。（詳見圖四）

 

 

四、企業：中國

1、區域：長三角居首

至2022年底，我國已有AI制藥初創企業近80家。

除武漢、成都兩市各有1家外，其余全部位于沿海城市。其中，長江三角洲最多，占了45%，渤海經濟圈和大灣區平分秋色，各占1/4。
 

就具體區域來看，北京、上海、深圳最多，分別有18家、15家和13家。蘇州、杭州、南京和廣州次之，分別有8家、6家、3家、3家。
 

AI制藥企業總部之所以選擇這些區域落戶，與這些城市所擁有的高校/科研院所資源之多是分不開的，因我國AI制藥公司最大的創業背景是來自高校和研究院的成果轉化。在中國近80家AI制藥企業中，有高校/研究院背景的占了4成、資深藥化專家創業的占了25%、名校博士創業的占了1/5，三類合計占比超過8成。
 

在研究所和高校背景中，尤以北大、清華、上海交大、中科院為創業前沿陣地，這些機構已孵化轉化出了華深智藥（清華大學AIR孵化）、英飛智藥（北大前沿交叉學科研究院）、燧坤智能（清華大學）、天騖科技（上海交通大學背景）等公司。
 

2021年，張江牽頭成立了“張江AI新藥研發聯盟”，至今已經有20多家企業加入。（詳見圖五）

 

 

2、領域：小分子最多

從細分領域上看，最受AI初創制藥企業青睞的仍是小分子藥物研發，主要因小分子領域數據積累較多、市場相對成熟，在虛擬篩選、分子生成、ADMET預測、藥物重定向等環節已得到廣泛應用。
 

在近80家AI制藥企業中，有41家專注于小分子研發，占了AI初創制藥企業的一半以上。
 

聚焦大分子和技術服務的的AI制藥企業各有11家。
 

聚焦細胞療法和制藥工藝的AI制藥企業分別有3家和2家。（詳見圖六）

 

 

3、創立時間：2018、2021雙高峰

我國第一家AI初創制藥公司成立于10年前的2013年，至2020年，以平均每年8家的速度增長。
 

其中，2018年和2021年各迎來了一波創業潮，分別有15家和24家AI初創制藥公司成立。
 

2018年左右，海外AI制藥公司開始和傳統跨國藥企合作，激發了國內的創業熱情。2020年前后，多家海外AI制藥公司IPO促進了資本大舉進入國內AI制藥領域。同時也帶動了AI制藥企業訂單數量和融資金額的爆發式增長。
 

2021年，我國AI制藥企業融資額高達62億元，較此前6年的融資總額46.7億元還高出31%。
 

受投融資環境的影響，2022年僅有2家AI制藥公司創立。（詳見圖七）

 

 

五、滲透研發

1、FDA監管

凡涉及藥物研發都逃不過FDA的法眼，AI輔助藥物研發也不例外。
 

為此，美國FDA于5月10日發布了長達31頁的題為《在藥物和生物制品開發中使用人工智能和機器學習》的討論文件，該文件指出，在過去幾年中，FDA發現使用AI（人工智能）/ML（機器學習）要素提交的藥物和生物制品申請數量顯著增加，由2016年僅1個增加到了2021年的132個。
 

FDA已認識到AI在整個藥物開發生命周期（包括藥物發現、非臨床研究、臨床研究、上市后監督、藥物制造）中的作用及其加速藥物開發的潛力，并在許多方面提供了示例，體現出一線監管部門對于新技術的獨到見解。（詳見圖八）

 

 

2、合作項目：英矽智能全國第一

2022年，我國AI制藥企業英矽智能不但訂單金額躋身全球第四（圖四），而且訂單數量高居全國第一，與傳統制藥企業進行了23項合作。
 

其次是位于深圳的晶泰科技，開展了16項合作。
 

杭州劑泰醫藥和北京的望石智慧位居第3～4位，分別開展了5項和4項合作。
 

上海宇道生物、北京星藥科技、北京星抗原生物和南京燧坤智能等4家AI制藥企業并列第五，都開展了3項合作。
 

深圳的未知君生物和北京的深度智耀都各進行了1項合作。
 

除英矽智能、冰州石生物之外，未知君、埃格林醫藥、紅云生物、藥物牧場等企業也擁有了臨床Ⅰ期管線資產。
 

另外，2022年還有4家AI制藥企業獲IND批件，即勁風生物（2月）、宇耀生物（3月）、費米子（10月）、德睿智藥（12月）。（詳見圖九）

 

 

AI制藥正在越來越多的參與到新藥研發中，AI制藥不但吸引了資本的介入、激發了傳統制藥企業的興趣，也引起了監管部門的關注。
 

AI技術正在促進新藥研發的速度和成功率不斷提高。