摘要：2024年的诺贝尔奖颁给了数位在人工智能领域取得重大成就的科学家，其中包括蛋白质结构预测、计算蛋白设计领域，这些研究成果极大地推动了药物研发的进程。通过大数据分析、机器学习、深度学习等，AI能够对海量的生物医学数据进行挖掘和分析，进而在药物研发的各个环节发挥关
2024年的诺贝尔奖颁给了数位在人工智能领域取得重大成就的科学家，其中包括蛋白质结构预测、计算蛋白设计领域，这些研究成果极大地推动了药物研发的进程。通过大数据分析、机器学习、深度学习等，AI能够对海量的生物医学数据进行挖掘和分析，进而在药物研发的各个环节发挥关键作用。
与此同时，越来越多的AI+制药新秀走入人们的视野。这些企业凭借其独特的技术优势，在药物研发领域迅速“崭露头角”，成为推动行业变革的重要力量。此外，很多医药巨头公司也逐渐加深和AI公司的合作，降本增效，促进有效决策。
01 AI药企先锋
在靶点发现环节，AI可以从海量的生物信息中快速且精准地锁定与疾病相关的潜在靶点，大大缩短了靶点发现的时间。在药物分子设计方面，AI能够根据靶点的结构和性质，设计出更具活性和选择性的药物分子，提高药物研发的成功率。在临床试验阶段，AI还可以通过数据分析优化试验设计，提高试验效率，降低试验成本。在这些不同的研发阶段，分布着各具优势的AI+制药企业。
1、Atomwise
Atomwise是一家位于美国旧金山的技术型制药公司，致力于利用AI革新小分子药物的发现。其AtomNet®平台运用深度学习进行基于结构的药物设计，其虚拟HTS方法可以搜索由超过15万亿个可合成化合物组成的不断扩大的化学库，准确地找到不同于任何已知结合剂的hits，从而从广阔的、未开发的化学空间中实现快速发现。
图1. Atomwise的研发管线，来源：Atomwise官网
2022年，Atomwise与赛诺菲签署战略性多靶点研究合作，利用其AtomNet®平台进行针对5个靶点的药物开发，赛诺菲支付了2000万美元预付款，后续款项取决于关键研究、开发与销售里程碑，总金额可能超过10亿美元。这一合作不仅彰显了Atomwise的技术实力，也体现了AI在药物研发领域的巨大潜力。
2、Exscientia
英国的Exscientia是一家AI驱动的精准医疗公司，去年已与Recursion合并。2021年底，罗氏旗下基因泰克和Recursion达成合作，总潜在价值达到120亿美元。基因泰克向Recursion支付1.5亿美元首付款，双方启动40个项目的开发。2022年初，Exscientia和赛诺菲建立合作，覆盖肿瘤学和免疫学领域多达15个新型小分子候选药物，总潜在价值约52亿美元。
图2. Recursion的研发管线，来源：Recursion官网
3、英矽智能
英矽智能是一家由生成式人工智能驱动的临床阶段生物医药科技公司，采用AI系统连接生物学、化学和临床试验数据分析。自2021年以来，英矽智能在自有人工智能平台Pharma.AI的支持下，建立了超过30条丰富的自研管线组合，并从中提名了20款临床前候选项目，其中10款化合物获得临床试验许可。
图3. 英矽智能的研发管线，来源：英矽智能官网
4、晶泰科技
晶泰科技是一家以AI和量子计算驱动的科技创新公司，AI相关业务主要聚焦于药物研发与材料科学，可谓国内AI制药龙头。其药物研发业务聚焦于小分子和大分子药物，核心平台包括ID4Inno™药物发现系统和XupremAb®抗体发现平台。
全球第一款获FDA批准上市的口服固体新冠药物PAXLOVID由辉瑞研发，其中晶泰科技与其展开了关键合作，显著缩短研发时间，仅用六周就确认了该候选药物的优势晶型。此外，晶泰科技与礼来签署了AI小分子新药发现合作，由晶泰科技利用其特有的小分子药物发现平台ID4Inno™研发首创新药，预付款及里程碑总收益可达2.5亿美元。
5、深势科技
深势科技依托在交叉学科领域的深耕，构建了“深势·宇知”AI for Science大模型体系，将众多学科的科研方法从“实验试错/计算机”时代带入了“预训练模型时代”。深势科技的RiDYMO®药物研发平台融合了多种AI及物理模型算法，致力于“难成药”靶点及“Best-in-Class”分子的药物开发，其助力了口服高选择性小分子抑制剂DPT0218的成功发现。
总之，这些成功上市或进入试验阶段的药物，无论是在早期的靶点发现、分子设计，还是在后续的临床试验中，AI技术都发挥了关键作用。通过对大量生物医学数据的分析和挖掘，AI能够更精准地预测药物的疗效和安全性，优化药物研发路径，提高研发效率。
02 AI+制药投融资大事件
近3年来，AI制药乃至整个生物医药领域呈现出过山车一般的融资情况。AI制药因为兼具计算和生物制药的属性，在疫情期间被各路跨界资本追捧。2023年，AI制药领域的融资热度持续升温。根据市场研究机构的数据，仅上半年，全球AI制药领域的融资总额已超过30亿美元，显示出资本对这一领域的高度信心。
2024年，在大部分头部AI制药公司中，融资金额均超过1亿美元。其中，诺奖得主David Baker教授联合创办的Xaira Therapeutics以10亿美元稳居榜首。排名第二的是BioAge Labs，聚焦于“AI+衰老”，公司完成了D轮融资和IPO，融资金额累计超4亿美元。专注于AI药物平台开发的Formation Bio则以3.72亿美元D轮融资位居第三。
2023年，Recursion的单轮融资达2.7亿美元，英伟达、微软等科技巨头加速跨界布局。Recursion将资金用于扩展其AI驱动的药物发现平台和推进多个临床项目。同年，Recursion还收购了两家AI药物发现公司（Cyclica和Valence Discovery），进一步增强了数字化学、机器学习和生成式AI的能力。Recursion的AI平台通过分析海量的生物医学数据，发现已有药物的新适应症，其技术已获得多家制药巨头的青睐。
将目光转向国内，2024年4月，晶泰科技宣布完成1.5亿美元的E轮融资，由红杉资本中国基金领投，公司将扩展其AI+量子计算技术平台，并加速其在全球市场的布局。晶泰科技的技术平台能够通过量子物理模拟和AI算法，精准预测药物分子的理化性质，从而加速药物研发过程。
英矽智能的公司官网显示，英矽智能已经筹集了超过5亿美元的资金。投资者包括：Prosperity7、B Capital Group、BHR Partners、启明创投、Deerfield、Pavilion Capital、BOLD Capital、礼来亚洲风险投资公司、清池资本、红杉资本中国和Sage Partners等。最近，今年1月6日，英矽智能宣布获得来自沪港两地联合E轮融资，总规模超过1亿美元。
结 语
AI技术正在掀起制药行业的变革，从药物发现到临床试验，再到生产优化，AI的应用正在大幅提升制药行业的效率和成功率。各大AI药企的最新进展表明，AI不仅能够加速新药的研发，还能降低研发成本，提高药物质量。未来，随着AI技术的不断进步，制药行业将迎来更多的创新和突破，为人类健康带来更多福祉。
AI在制药行业的应用前景广阔，但也面临诸多挑战，如数据隐私、算法透明度等问题。如何在保障数据安全的前提下，充分发挥AI的潜力，将是未来制药行业需要共同面对的课题。我们期待AI技术能够在制药行业中发挥更大的作用，为人类健康事业做出更多贡献。
参考资料：
1. Atomwise官网
2. Recursion官网
3. 英矽智能官网
*声明：本文仅是介绍医药疾病领域研究进展或简述研究概况或分享医药相关讯息，并非也不会进行治疗或诊断方案推荐，也不对相关投资构成任何建议。内容如有疏漏，欢迎沟通指出！
来源：药渡数据库