“哲源科技”獲近億融資，百度、騰訊爭相布局的AI制藥，是真香還是真難？

每經記者｜唐如鈺  姚亞楠    每經編輯｜趙云    

今日(7月7日)，“哲源科技”宣布完成近億元A輪融資，由博行資本以及泰雅資本領投，海金格醫藥等機構跟投。公開資料顯示， 哲源科技是一家以計算醫學技術賦驅動藥物研發（俗稱“AI制藥”）的初創公司。

事實上，在創新藥領域流傳著著名的“雙十定律”-- 一款新藥從立項到獲批上市平均需要十年的研發周期和十億美金以上的投入。這即導致了當下藥物研發難、罕見病治療“一藥難求”的局面。AI制藥的出現則有望打破“雙十定律”，大幅度為新藥研發降本增效。如此，也引得創業者、資本乃至互聯網巨頭爭相入局。

值得注意的是，AI制藥雖被寄予厚望，但目前業界并未有真正意義上的AI驅動研發的藥物上市，且企業仍多處于試水階段，且面臨缺乏高質量臨床數據、數據專業度不足、跨學科人才稀缺等問題。

技術驅動生物醫藥創新的歷史性機遇開始出現

公開資料顯示，哲源科技由中國科學院計算技術研究所孵化，將計算醫學技術應用于藥物研發，目前搭建完成了兩個AI工具平臺--新靶點新機制遞呈平臺、虛擬臨床試驗平臺，主要應用場景有：新靶點、新作用機制、新生物標志物、設計臨床試驗方案、預測臨床試驗結果、拓展新適應癥。

圖片來源：截自哲源科技官網

今年1月，每經記者曾采訪哲源科技聯合創始人、圖靈-達爾文實驗室主任牛鋼。他認為，現代制藥方式仍屬于在“黑箱”中點一支小小的蠟燭作業——現行的化合物和靶點篩選、臨床試驗階段的方案設計、人群選擇仍存在較大的盲目性，每一個環節都充斥著未知和不確定性，而在計算醫學方法論指導下，AI的目的就是用大規模數據和知識來消除各個環節上的不確定性，增強對人、對病、對藥的機制性理解，有效信息可以打破“黑箱”，讓研發道路明朗化。

在創新藥領域流傳著著名的“雙十定律”，即一款新藥從立項到獲批上市平均需要十年的研發周期和十億美金以上的投入，足見其周期長、成本高、風險大。而事實上，由于醫藥領域業壁壘很高，在過去很長一段時間里，這一行業也相對封閉，從業人員做實驗的方法比較傳統，可以稱得上是數據智能洼地，近年來，隨著大數據、人工智能等技術的發展，跨界人才日漸豐富，技術驅動生物醫藥創新的歷史性機遇開始出現，記者注意到，這一領域的創新企業頗受投資機構青睞，融資金額不菲，如英矽智能的C輪融資額高達2.55億美元。

賽道玩家“扎堆”，卻仍在發展早期

因此，被寄予厚望的AI制藥也引得資本積極布局，賽道在2020年開始爆發。據中信證券研報，2020年，國內的AI制藥領域的投融資額超過31億人民幣，同比增長近7倍。2021年，AI制藥成為數字醫療健康領域增速最快的細分賽道之一。據動脈網不完全統計，2021年，國內AI制藥領域共發生34起融資事件，涉及融資總金額約84億元人民幣，平均單筆融資金額約2.5億元人民幣，且超70%獲得融資的企業處于A輪及之前。

其中，以英矽智能、晶泰科技、冰洲石生物科技等為代表的初創型AI藥物研發公司發展較快，且頗受資本偏愛，在過去幾年里頻繁斬獲融資。與此同時，互聯網巨頭和傳統藥企也在加速布局AI制藥。例如，百度就在2020年成立了生物計算引擎驅動的創新藥物研發平臺百圖生科，隨后又發起成立了人工智能新藥研發公司索智生物；騰訊則多次投資晶泰科技，并于2020年推出了騰訊AI Lab云深智藥；阿里巴巴也在2020年1月與全球健康藥物研發中心（GHDDI）合作，開發AI藥物研發和大數據平臺。

同樣，傳統藥企也在積極布局該領域。例如，藥明康德就以合作AI制藥初創企業的形式擴寬自己在該領域的資源，2016至今先后投資了Schrodinger、英矽智能、Engine Biosciences等AI技術驅動的生物制藥企業。今年1月，復星醫藥則與英矽智能宣布達成戰略合作，在全球范圍內共同推進多個靶點的人工智能藥物研發。

值得注意的是，通過AI技術為創新藥研發降本提效的方式雖然被寄予厚望。但目前行業仍處于發展的早期，業界并未有真正意義上的AI驅動研發的藥物成功上市。與此同時，行業發展也面臨諸多痛點。例如，AI技術制藥本身即是一門高壁壘、跨學科科學，對從業者有著極高的要求，其也被稱為AI跨學科的巔峰難度賽道之一。此外，高質量的患者臨床數據大多掌握在醫院、大型藥企手中，初創型企業難以獲取。并且，制藥屬于強監管行業，對實驗流程、臨床周期有著嚴格的要求。顯然，如何將AI與新藥研發有效的結合，真正做到加速藥物的研發效率、提高重大疾病、罕見病的治療、存活率，對于AI制藥初創企業和藥企、互聯網巨頭乃至監管而言均仍有較長的一段路要走。

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