對于AI從業(yè)者來說,2022年恐怕不是什么好年景。
資本寒冬的說法越發(fā)高漲,商湯、涂鴉等獨角獸的市值大幅縮水。二級市場的悲觀情緒傳導(dǎo)到一級市場后,整個行業(yè)的融資頻次斷崖式下滑,曾經(jīng)炙手可熱的資本寵兒,正在遭遇“創(chuàng)新者的窘境”。
唱衰AI的聲音有很多,最為常見的原因有兩種:一個是現(xiàn)階段商業(yè)化成熟的場景太少,另一個是AI獨角獸的盈利能力太弱。過去屢試不爽的“燒錢換增長”邏輯,已經(jīng)很難讓資本市場提起興趣。
在外部大環(huán)境哀鴻遍野的時候,AI制藥成了為數(shù)不多的例外。這個2020年才走進(jìn)公眾視野的新興行業(yè),逆勢站在了資本的風(fēng)口,一些成立一兩年的企業(yè)就拿到了億元級別的融資,部分行業(yè)頭羊甚至斬獲了百億級的訂單。
為何在AI被資本“拋棄”的節(jié)骨眼上,藥物研發(fā)照舊被圈內(nèi)外所青睞,到底是資本吹起的新泡沫,還是AI的應(yīng)許之地?理清楚這些問題,不單單可以摸清AI制藥的虛實,也能為AI的應(yīng)用落地找到一些啟示。
01 一個天然的AI場景
AI制藥的走紅,著實有些討巧的因素。
2020年舉辦的第14屆國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽上,谷歌的AlphaFold2成功根據(jù)基因序列預(yù)測了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。在疫情黑天鵝制造的緊張氛圍下,這樣一個創(chuàng)舉迅速在全世界范圍內(nèi)掀起熱潮。
目前幾乎所有的藥物都作用于蛋白質(zhì),原理是通過藥物和靶標(biāo)蛋白的相互作用,進(jìn)而改變蛋白質(zhì)的功能,達(dá)到治療的效果,就像是鎖和鑰匙的關(guān)系。倘若能夠準(zhǔn)確預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),就可以精準(zhǔn)設(shè)計對應(yīng)的鑰匙。
然而蛋白質(zhì)的形成需要DNA轉(zhuǎn)錄為RNA、RNA翻譯成氨基酸鏈,再由氨基酸脫水縮合成大分子蛋白質(zhì)。組成蛋白質(zhì)的氨基酸有22種,一個蛋白質(zhì)包含幾十到幾萬個氨基酸鏈,并且有著復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu),以至于許多科學(xué)家窮盡一生都無法完全解析出某個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),AI帶來的沖擊不言而喻。
正是從2020年開始,投資機構(gòu)紛紛揮師AI制藥。根據(jù)斯坦福大學(xué)發(fā)布的《人工智能指數(shù)》報告,2020年投向AI藥物研發(fā)領(lǐng)域的資金增至138億美元,超過上年同期的4.5倍以上;中銀證券的數(shù)據(jù)顯示,2020年中國AI+制藥的融資數(shù)量翻了一倍,融資總額比前一年同比增長了10倍左右。
資本的表現(xiàn)不可謂不瘋狂,但瘋狂的背后絕非盲目,而是看到了AI制藥所蘊藏的誘人“錢景”。
藥物研發(fā)行業(yè)有一個著名的“雙十定律”,即10年時間、10億美元,才可能研發(fā)出一款新藥。而按照Nature的統(tǒng)計,“雙十定律”其實是一種理想業(yè)態(tài),現(xiàn)實中一款新藥從研發(fā)到獲批上市,平均需要10到15年的時間,需要耗費約26億美元,而且臨床成功率不到10%。同時還出現(xiàn)了可怕的“反摩爾定律”,即便制藥公司在過去幾十年中的研發(fā)支出不斷增加,但10億美元換來的新藥數(shù)量每9年就減少一半。
新藥研發(fā)的長周期、高成本、低成功率,無疑給AI留下了龐大的用武之地:通過機器自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù),總結(jié)歸納專家經(jīng)驗外的藥物研發(fā)規(guī)律,繼而優(yōu)化藥物研發(fā)流程中的各個環(huán)節(jié),不僅可以提升藥物研發(fā)效率與成功率,還有望降低研發(fā)費用和試錯成本,驅(qū)動行業(yè)走出“反摩爾定律”的陰影。
02 AI制藥的落地現(xiàn)狀
至于AI制藥是否是新的泡沫,還要從落地邏輯中找答案。
一款藥物從研發(fā)到量產(chǎn),中間涉及到靶點發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、晶體預(yù)測、藥理評估、臨床設(shè)計、藥物重定向、審批生產(chǎn)等十幾個流程,涵蓋藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究、審批與上市四個階段。藥物研發(fā)的長周期和長流程,比起其他領(lǐng)域為AI提供了更多的切入點。
只是不同于海外藥企的超高熱情,國內(nèi)目前只有藥明康德、中國生物制藥等少數(shù)藥企積極參與,市場的主角其實是科技巨頭和創(chuàng)業(yè)者。
前者的代表有華為、騰訊、阿里、百度等,巨頭們往往不參與藥物研發(fā),而是聚焦于需要的算法和算力。比如騰訊的云深制藥,上線時的定位是藥物發(fā)現(xiàn)平臺,提供算法、數(shù)據(jù)庫、云計算等服務(wù),目標(biāo)客戶是藥企;百度的百圖生科,同樣是輸出算法模型和算力基礎(chǔ),繼承了互聯(lián)網(wǎng)擅長的平臺模式。
后者似乎才是AI制藥的主力軍,典型的例子有英矽智能、晶泰科技等等。其中英矽智能搭建了集整合創(chuàng)新靶點、創(chuàng)新分子發(fā)現(xiàn)、臨床研究結(jié)果預(yù)測為一體的AI平臺,包括靶點發(fā)現(xiàn)和多組數(shù)據(jù)分析引擎、分子設(shè)計引擎、臨床試驗結(jié)果預(yù)測引擎等組件;晶泰科技建立了智能計算、自動化實驗、專家經(jīng)驗在內(nèi)的研發(fā)體系。
在巨頭和創(chuàng)業(yè)派的探索下,國內(nèi)AI制藥并不缺少有價值的成果。譬如百度的LinearFold算法,將新冠病毒的全基因組二級結(jié)構(gòu)預(yù)測從55分鐘縮短至27秒;英矽智能在2021年2月對外宣稱,僅用18個月的時間、260萬美元的投入,就研發(fā)出了特發(fā)性肺纖維化疾病新靶點,節(jié)約了大量藥物發(fā)現(xiàn)成本。
圖源:億歐智庫
諸如此類的成果不乏可圈可點之處,卻也難掩這樣一個事實:巨頭們的布局還處于戰(zhàn)略層面,大規(guī)模的落地應(yīng)用仍需要時間驗證,而英矽智能等創(chuàng)業(yè)公司的成績,現(xiàn)階段主要以藥物發(fā)現(xiàn)為主,或許可以大幅降低藥物發(fā)現(xiàn)的成本和時間,可對藥物研發(fā)總成本的影響依然非常有限。
也就是說,AI制藥是一個未被完全驗證過的行業(yè),自然語言處理、圖像識別、深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計算等前沿技術(shù)逐步落地,但落地的深度可能遠(yuǎn)不及安防產(chǎn)業(yè)。其中的原因離不開藥物研發(fā)的行業(yè)屬性,畢竟靶點確定到臨床試驗需要一步一步來,AI制藥的風(fēng)口不過才兩三年的時間,但無法阻礙質(zhì)疑聲的出現(xiàn)。
03 自成一派的商業(yè)化
最為苛刻的質(zhì)疑是:現(xiàn)在還沒有一款A(yù)I藥物上市。
這樣的聲音夾雜著太多的主觀色彩,AI在制藥過程中扮演的終歸只是輔助角色,繞不開行業(yè)固有的流程和機制,不可能用兩三年的時間做完十年的事。卻也揭示了一個既定事實,即大部分AI制藥距離商業(yè)化還有不小的距離,藥企僅僅是對新技術(shù)進(jìn)行有限度的嘗鮮,AI仍然是一個加分項。
任何悲觀信號傳導(dǎo)到市場端,都會影響一些人的決策,AI制藥也逃不過被唱衰的魔咒。晶泰科技據(jù)傳在赴美上市遇阻后想要轉(zhuǎn)戰(zhàn)港交所,最終在A股上市,市值較之前的估值縮水了近一倍;另一家AI制藥企業(yè)Schrodinger,比起2020年末60億美元的市值,已經(jīng)驟降到20億美元上下。
暫時的波折還不至于讓AI制藥跌落神壇,相比于安防、質(zhì)檢等應(yīng)用的同質(zhì)化,AI制藥由淺入深演變出了三種商業(yè)模式:
一是搭建AI技術(shù)平臺,拼的是算力、數(shù)據(jù)、算法等硬實力,主要是向藥企等客戶收取授權(quán)使用費,也是科技巨頭們主戰(zhàn)場;二是幫助藥企或CRO企業(yè)完成研發(fā)任務(wù),比如根據(jù)既定靶點篩選出合適的化合物;三是自建實驗室和研發(fā)管線,需要的資金量超乎想象,并且要承擔(dān)研發(fā)失敗的風(fēng)險。
技術(shù)平臺的營收路徑毋庸贅述,看點在于后兩種商業(yè)模式的可行性。由于制藥的不確定性,衍生出了首付款、里程碑價格等付款方式,目前國內(nèi)管線的首付款平均為280萬美元,里程碑價格可能達(dá)到數(shù)百億元,即使AI制藥尚未進(jìn)入臨床階段,也能靠合作管線拿到藥企的資金,避免“缺糧”的局面。自研管線的風(fēng)險相對較大,但在此類企業(yè)的投資名單中,已經(jīng)可以看到頭部藥企的身影。
個中緣由并不復(fù)雜。和傳統(tǒng)的制藥巨頭相比,AI制藥企業(yè)的體量往往不大,即使存在風(fēng)險成本極高的情況,“失敗的代價”也容易被行業(yè)接受。一種理想的業(yè)態(tài)是,AI制藥的早期階段被資本市場推動,前景和可行性被市場驗證后,由藥企買單進(jìn)行馬拉松式的長跑,期間或許會淘汰掉一些公司,并不妨礙整個行業(yè)持續(xù)向前。
至少就目前來看,AI制藥已經(jīng)在疾病機理及靶點研究、靶點藥物設(shè)計、化合物篩選、晶型預(yù)測、臨床前輔助研究等場景中表現(xiàn)出了良好的應(yīng)用前景。藥物發(fā)現(xiàn)作為整個藥物研發(fā)流程的基石,也是AI制藥循序漸進(jìn)的基礎(chǔ)。
04 進(jìn)行中的范式革新
打一個比方的話,現(xiàn)階段的AI制藥正處于拂曉時分。
因為生物學(xué)的復(fù)雜性和臨床數(shù)據(jù)庫的缺乏,AI對藥物研發(fā)的滲透停留在了前端的藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)。除了無差別的“抨擊”,似乎還有另外一種解釋:AI的曙光已經(jīng)在制藥領(lǐng)域照亮,所影響的不單單是效率和成本,也在重構(gòu)行業(yè)的協(xié)作范式。
在傳統(tǒng)的藥物研發(fā)過程中,常常需要藥化專家根據(jù)經(jīng)驗提出5000-10000種化合物做藥物篩選,篩選出250個左右的化合物進(jìn)入臨床前研究,然后找到5-10個化合物進(jìn)行臨床試驗,最終有一兩種化合物通過臨床測試,無異于“大海撈針”。
AI制藥興起的時間不算長,但不少藥企已經(jīng)在試圖改造流程。比如在化合物篩選階段引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以在幾天時間里篩選超過1億個化合物,根據(jù)算法模型的預(yù)測分?jǐn)?shù)對化合物進(jìn)行排名,羅列出幾種到幾十種最有可能的化合物。簡單來說,AI參與藥物篩選的原理就是利用歸納推理能力加速化合物的篩選,擺脫對藥化專家經(jīng)驗和知識的深度依賴,在環(huán)節(jié)上越來越科學(xué)化。
同時被改變的還有藥企們對外合作的態(tài)度。
早在2019年的時候,強生、羅氏、賽諾菲、武田等10家藥企參與了著名的MELLODDY聯(lián)盟,通過區(qū)塊鏈和聯(lián)邦學(xué)習(xí)藥物數(shù)據(jù)共享;而后輝瑞、強生、羅氏、賽諾菲、武田、禮來、GSK參與的Accumulus Synergy在2020年成立,試圖增強全球所有地區(qū)的協(xié)作和數(shù)據(jù)共享;阿斯利康、默克、輝瑞、梯瓦、AWS則在以色列生物技術(shù)基金的倡導(dǎo)下成立了AI藥物研發(fā)實驗室AION Labs,合作開發(fā)AI技術(shù)并孵化新公司……
雖然MELLODDY聯(lián)盟在結(jié)束長達(dá)三年的合作后,尚未傳出是否續(xù)約的消息,但藥企巨頭試圖做出的改變已是不爭的事實:曾經(jīng)被視為核心商業(yè)機密的實驗數(shù)據(jù),已經(jīng)在有限范圍內(nèi)共享,而AI制藥的底層邏輯就是通過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)量越充足,算法的預(yù)測結(jié)果越準(zhǔn)確。
隱藏在這些現(xiàn)象背后的真相在于,同樣面對AI這樣的新物種,藥企巨頭們并未像很多行業(yè)的既得利益者那樣扮演“保守派”的角色,而是在積極促進(jìn)AI的應(yīng)用,即使現(xiàn)階段的落地還比較有限,但不排除AI應(yīng)用于臨床試驗等核心環(huán)節(jié)的可能。
相對樂觀的市場環(huán)境,或許才是AI制藥被青睞的直接利好,并在無形中為國內(nèi)AI制藥提供了可以參考的方向。
05 寫在最后
再來回答文初的問題,答案已經(jīng)非常清晰。
AI制藥的崛起絕非偶然,產(chǎn)業(yè)本身存在著龐大的應(yīng)用潛力,并且取得了立竿見影的效果;在具體的落地過程中,不同陣營的布局有些許重合,但整個行業(yè)沒有掉進(jìn)內(nèi)卷的陷阱,有著相對理性的分工;最重要的一點在于,AI制藥不是“少年屠殺惡龍”的故事,無論是創(chuàng)業(yè)派還是藥企,都在推動行業(yè)的前進(jìn)。
也許現(xiàn)階段的AI制藥存在非理性繁榮的成分,場上的玩家有一些是投機者,依舊位于市場的起步階段,很多棘手問題無法被解決,卻也有著很多行業(yè)稀缺的品質(zhì),即AI的價值從未被盲目鼓吹,大多數(shù)參與者在努力尋找AI和制藥契合的場景,讓外界看到的是一種漸進(jìn)式的進(jìn)步和驚喜。
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