文章來源： 瞪羚社公衆号
AI的火燒到了醫藥。
即将開幕的英偉達GTC大會上，有90場活動與健康/生命科學相關，蓋過了汽車、半導體、雲服務等熱門賽道，活動數目位居全行業第一。
英偉達醫療保健副總裁Kimberly Powell的一番話，更是讓AI+醫藥的火燒的更旺：“既然計算機輔助設計行業捧出了第一家2萬億美元市值的芯片公司，同樣，計算機輔助藥物發現行業為什麼不能打造下一個價值萬億美元的藥物公司呢？”
事實上從過去一年的動态中，英偉達也在用實際行動在表明，AI+醫藥，它值得。
01
英偉達投的9家初創公司
2023年以來，英偉達已經投資了9家AI制藥公司。從幾家公司所處的階段來看，英偉達沒有明顯的階段偏好，種子輪到上市公司增發的類型均有。
從另外一個角度來看，英偉達投資的一衆公司基本上圍繞着突破原有藥物發現環節的桎梏進行創新，例如CHARM Therapeutics的蛋白質結果預測平台、Inceptive的mRNA人工智能設計平台、Generate加速靶标和治療藥物識别&驗證速度的生成式平台等等，其目的指向開發不可成藥靶點藥物、提升發現&驗證候選分子的效率、利用人工智能更科學的開發療效&潛力更佳的疊代藥物等（所以可以看到上述9家公司大部分都擁有生成式AI平台）。
同時英偉達投資的9家AI制藥公司覆蓋藥物形式非常之廣泛，包括小分子藥物（Terray）、大分子抗體（CHARM、Evozyne）、GPCR藥物（Superluminal）、核酸藥物及疫苗（Inceptive）等。
另外，我們從這9大标的中發現兩類顯著分化的特征：1）巨頭驗證的特色平台：以CHARM、Recursion、Generate等公司都獲得了MNC巨頭的驗證和青睐，分别與BMS、拜耳、安進達成了數額不小的BD或合作開發；2）英偉達可賦能的早期選手：Evozyne、Lambic、Terray分别利用了英偉達的AI模型、NeuralPLexer算法、雲服務對自身平台進行優化，這是較為顯著的生态圈打法。
為什麼AI制藥如此受到英偉達、谷歌等科技巨頭的青睐？
答案是，其背靠全球超過萬億美元的醫藥市場（2021年全球醫藥市場規模1.4萬億美元）。目前，AI技術較為成熟的賦能環節是藥物發現階段，如藥物篩選占藥物總研發支出的5%，2021全球藥物發現CRO服務市場規模大約158億美元，但前期的藥物發現以及臨床前研究的紮實程度和效率，卻足以影響後期臨床試驗的結果。
如英矽智能通過AI研發設計的肺部纖維化疾病INS018_055最近登上Nature子刊，據公司估算如果按傳統藥物發現方法，開發INS018_055類似藥物需耗費長達6年時間和4億多美元，但公司用生成式AI，僅耗費了兩年半就推進并完成了一期臨床，而成本僅為原來的1/3。
如果未來利用生成式AI設計的藥物順利獲批上市，那麼對于全球藥物市場的沖擊，顯然是颠覆性的，這也就對應了文章開頭“創造萬億美元的藥物公司”的豪言壯志。
Markets And Markets研報顯示，預計2024年融合AI技術的醫療保健市場價值僅僅約為209億美元，預計2029年有望達到1484億美元，期間的CAGR高達48.1%。
如此爆發性的增長速度不止來源于創新藥物發現，還來源于AI在基因組學、醫療成像、診斷等潛力市場。
02
AI制藥最大的一筆交易
AI制藥離實際落地并非是“空中樓閣”，實際上其兌現又或是驗證離我們并不遙遠。
要談AI制藥公司在BD交易層面最傑出的成就，繞不開Nimbus Therapeutics，這家AI制藥公司成立以來已經完成了兩筆巨大價值的授權，分别是ACC抑制劑項目NDI-010976全球權益以交易總額12億美元授予吉利德（2016年）、将TYK2抑制劑NDI-034858以40億美元首付+20億美元潛在裡程碑授予武田。
後者無疑是截止當前AI制藥領域價值最大交易之一。更重要的是，NDI-034858目前最快的進展已經是注冊性臨床三期，而在公布的二期數據中，其在12周時治療組與安慰劑組相比，5 mg、15 mg和30 mg治療組中達到銀屑病面積和嚴重程度指數（PASI）75、90和100的患者比例更高，并具有統計學意義。
這意味着，NDI-034858距離成藥已經越來越近。
當然，也有投資者會質疑Nimbus與武田合作的NDI-034858這款分子開發過程中AI的參與度到底有多少。
NDI-034858的藥物開發，實際上是Nimbus與AI制藥頂流公司Schrodinger薛定谔共同完成。
Nimbus與薛定谔參考了BMS發表TYK2分子結構，再基于基于物理的計算平台從650萬個商業化合物中篩出240萬個類藥及類先導分子，同時再通過自由能微擾計算（FEP）優化結構，最終得到NDI-034858。
值得一提的是，FEP是評估藥物小分子和靶點結合強度的一種高精度算法，是學界公認計算親和力最嚴謹的方法之一，需要的計算量也很大。
（圖源：智藥局）
盡管不好評價AI在NDI-034858的研發中起到了多大的關鍵作用，但不難從Nimbus的案例看出，在研發Me- better或者Best in class藥物的策略下，AI+計算化學結合運用的策略，通過參照已經商業化或者當前最佳分子藥物結構進行設計并篩選，再綜合考慮前者的缺點或者可能導緻副作用的潛在藥物結構問題，在通過多種關鍵性質給篩選出來的候選分子，這可能導緻設計研發出成功分子的概率大增。
AI在藥物篩選、結構設計優化發揮的作用，顯然是值得肯定的。
03
餘味與方向：我們應該關注什麼
在驚歎歐美發達國家如此重視“AI+醫藥”未來發展并擁有高速進展的同時，不妨回望國内一些潛在的發展空間與機會。
英偉達投資的納斯達克上市公司Recursion，其商業模式也是國内AI制藥公司的縮影，簡單概括為2個方面：其一是融資進行産品管線的自主研發（AI Biotech），二是與藥企合作，提供AI藥物輔助開發平台，加速藥物研發流程（AI Saas）；另外，還有一種則是企業通過AI輔助，根據藥企客戶要求更快、更好的交付先導化合物，後續交給客戶開發（AI CRO）。
從三種商業模式來看，AI Saas目前全球較為知名的公司是Schrodinger薛定谔，薛定谔當前的業務支柱是軟件産品服務，長遠來看公司很難通過這類型服務做大，而其藥物發現業務則能夠為其提供更遠大的未來；AI CRO層面，目前國内創業公司并不少，但以目前國内CRO内卷程度，短期内口碑的打造和客戶的獲取，勢必仍然需要至少一到兩個推進臨床的AI分子數據來為自己正名，不然AI CRO這個概念紅利最終還是會由已上市的CRO收割。
可以說，大部分AI制藥創業公司的終局仍然是AI Biotech，才能最終做大做強。
可惜的是，目前國内正宗的AI Biotech并未資本化，包括英矽智能、晶泰科技均在沖刺港股最新的18C章，目前還未有結果；而國内部分Biotech也有利用AI平台進行藥物開發，可惜成果不夠，貿然發聲難免有蹭概念之嫌；最終在本輪GTC大會期間獲得資本猛攻的，可能隻有部分AI CRO，如泓博醫藥、藥石科技、成都先導等。
在市場龐大的醫療保健領域，“AI+”永遠不愁機會，舉個例子，比AI制藥落地應用更快的可能是AI+影像診斷。
在各種醫學影像檢查中，報告中的風險總是可能被醫生漏掉或未能發現（如圖像模糊、低對比度和噪聲等）。AI可以通過圖像分割、疾病預測、病竈檢測、智能診斷輔助等功能輔助醫生，對檢查結果進行分析和做出判斷，大大降低漏檢率，這類工作的價值是巨大的。
再細分至AI+超聲賽道，已經有兩家上市公司獲得明确成果。
理邦儀器近日與GH Labs（非營利性研究機構）簽署了關于人工智能超聲項目合作協議，GH Labs決定根據項目進展分批次向公司資助共計279.6萬美元的項目基金，用以開發一款AI驅動手持超聲設備，供中低收入國家社區級衛生工作者使用。
祥生醫療自主開發的SonoAI系統，實現了超聲乳腺四分類人工智能、動态多模态人工智能、頸動脈斑塊穩定/易損性人工智能3項國際領先技術。而其“乳腺疾病人工智能超聲診斷軟件”，則成為全國第一個通過中檢院國家級三類醫療器械檢測報告的超聲AI産品。
結語：從現有的發展成果看來，AI+醫療、AI+醫藥，這并不是一吹而過的概念或者虛無缥缈的東西，而是實實在在的跨時代變革，隻是需要時間罷了。
