翻看近期醫(yī)療AI相關(guān)的產(chǎn)業(yè)論壇，大家都在幾乎都在內(nèi)容設(shè)置上加入了商業(yè)化落地的探討。當(dāng)醫(yī)療AI產(chǎn)品逐步在醫(yī)院打磨、試用，商業(yè)化也就成了資本、企業(yè)等相關(guān)從業(yè)者最關(guān)心的事情。但是由于新一代醫(yī)療AI產(chǎn)品大多都是定位輔助診斷產(chǎn)品，這些產(chǎn)品尚未獲得藥監(jiān)局的審批，所以此類產(chǎn)品的商業(yè)化只是停留在探討嘗試階段，無法大面積的推廣與落地。

AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是在新藥發(fā)現(xiàn)、安全性、有效性測(cè)試等方面，這些應(yīng)用的門檻主要是技術(shù)方面，而不是監(jiān)管層面。新藥研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高已經(jīng)成為行業(yè)的大痛點(diǎn)，所以AI＋新藥發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品一旦成熟，落地就不是很困難。

動(dòng)脈網(wǎng)近期了解到，藥企巨頭在最近兩年的時(shí)間里已經(jīng)開始選擇是用AI技術(shù)加速藥物研發(fā)，并選擇與醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司合作，加速此項(xiàng)事務(wù)的推進(jìn)。比如，阿斯利康與BergHealth，強(qiáng)生與Benevolent AI，默沙東與Atomwise，武田制藥與Numerate，賽諾菲和葛蘭素史克與Exscientia，輝瑞與IBM Watson ，輝瑞與晶泰科技等都打成了合作關(guān)系。動(dòng)脈網(wǎng)對(duì)這些合作進(jìn)行了盤點(diǎn)，了解他們的合作內(nèi)容。

晶泰科技與輝瑞

2018年5月，以算法驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的AI醫(yī)藥研發(fā)公司晶泰科技宣布與輝瑞制藥簽訂戰(zhàn)略研發(fā)合作，融合量子物理與人工智能，建立小分子藥物模擬算法平臺(tái)，顯著提高算法的精確度和適用廣泛度，驅(qū)動(dòng)小分子藥物的創(chuàng)新。

藥物模擬這一技術(shù)被廣泛應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)，讓科學(xué)家可以從原子層面對(duì)藥物的生物學(xué)、藥學(xué)性質(zhì)和反應(yīng)進(jìn)行研究與預(yù)測(cè)。在這次合作中，晶泰科技將發(fā)揮其量子力學(xué)、人工智能、云端高性能科學(xué)計(jì)算的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，對(duì)現(xiàn)有的藥物模擬技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)與突破，讓這一平臺(tái)可以覆蓋更廣泛的化學(xué)空間，并生成更精確的藥物分子模型。

在這一基礎(chǔ)上，平臺(tái)還將實(shí)現(xiàn)對(duì)藥物若干項(xiàng)關(guān)鍵性質(zhì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，進(jìn)一步賦能藥物發(fā)現(xiàn)與發(fā)展中的重要環(huán)節(jié)。本次戰(zhàn)略研發(fā)合作的確立，得益于晶泰科技與輝瑞已有的良好合作基礎(chǔ)。其藥物晶型預(yù)測(cè)技術(shù)受到輝瑞的青睞，而這一藥物模擬算法平臺(tái)將進(jìn)一步增強(qiáng)雙方在計(jì)算輔助藥物設(shè)計(jì)與藥物固相篩選方面的技術(shù)實(shí)力。

為了促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研界的技術(shù)交流，此次研發(fā)成功后還將面向?qū)W界開源分享一部分基于公開數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的分子力學(xué)參數(shù)，以此促進(jìn)和支持相關(guān)領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)步與創(chuàng)新。

藥明康德與Insilico Medicine

2018年6月11日，美國(guó)新一代人工智能公司Insilico Medicine宣布與中國(guó)醫(yī)藥研發(fā)服務(wù)行業(yè)龍頭藥明康德簽署一項(xiàng)合作協(xié)議。

根據(jù)協(xié)議，Insilico Medicine公司使用其獨(dú)有的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新型算法生成的新藥研發(fā)管線將在藥明康德的新藥研發(fā)服務(wù)平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試。兩家公司制定了一系列里程碑計(jì)劃，旨在針對(duì)全新的以及具有挑戰(zhàn)性的生物靶點(diǎn)，例如未知晶體結(jié)構(gòu)或配體的靶點(diǎn)，利用下一代人工智能技術(shù)開發(fā)理想臨床前藥物候選分子。

自2016年以來，Insilico Medicine發(fā)表了多篇研究論文展示采用GAN和RL人工智能技術(shù)生成全新的具有所需性質(zhì)的各種藥物分子的能力，并且通過初步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證篩選出一些最有前景的管線分子。此次與藥明康德的合作將使該公司能夠?qū)ζ浒l(fā)現(xiàn)的候選藥物分子進(jìn)行快速地進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并同時(shí)生成有價(jià)值的數(shù)據(jù)以推進(jìn)其人工智能技術(shù)的開發(fā)。

Berg Health與阿斯利康

2017年，阿斯利康與馬薩諸塞州的初創(chuàng)公司BERG建立了合作伙伴關(guān)系，利用后者的人工智能平臺(tái)尋找帕金森癥等神經(jīng)疾病的生物靶標(biāo)和藥物。

如何利用人工智能？ BERG公司CEO尼文·R·納拉因表示，首先要“回到生物學(xué)上來”。從健康者和患者身上提取組織樣本，進(jìn)行各種分子分析，結(jié)合臨床數(shù)據(jù)，然后通過BERG的人工智能平臺(tái)找出靶標(biāo)。

納拉因表示，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，BERG會(huì)避開“公開的數(shù)據(jù)庫。”他說道：“我們使用貝葉斯方法，而不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并不是把一批數(shù)據(jù)放到模型里然后得出某種相關(guān)性這么簡(jiǎn)單。開始的時(shí)候并沒有一個(gè)預(yù)先決定的假設(shè)，而是把所有數(shù)據(jù)都輸入系統(tǒng)，讓數(shù)據(jù)自己生成假設(shè)�！�

早在2016年10月，Berg Health公司與美國(guó)國(guó)防部宣布達(dá)成合作，利用人工智能技術(shù)開展新藥研發(fā)。以尋找應(yīng)對(duì)現(xiàn)有藥物不起反應(yīng)的侵入性乳腺癌治療方案，將篩選多達(dá)25萬個(gè)樣本來尋找早期癌癥的新生物學(xué)指標(biāo)和生物標(biāo)記。

BenevolentAI與強(qiáng)生

2016年11月，BenevolentAI與強(qiáng)生達(dá)成合作，強(qiáng)生把一些尚處于試驗(yàn)中的小分子化合物轉(zhuǎn)交給了BenevolentAI，進(jìn)行新藥開發(fā)。

BenevolentAI的技術(shù)平臺(tái)利用人工智能技術(shù)，從這些散亂無章的海量信息中提取出能夠推動(dòng)藥物研發(fā)的知識(shí)，提出新的可以被驗(yàn)證的假設(shè)，從而加速藥物研發(fā)的過程。這個(gè)技術(shù)平臺(tái)叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System，判斷加強(qiáng)認(rèn)知系統(tǒng)）。詳細(xì)參閱：《BenevolentAI ：這家歐洲最大的人工智能＋新藥研發(fā)公司，兩種在研藥就賣了8億美元》

默沙東與Atomwise

2015年，默沙東與美國(guó)的Atomwise合作，其開創(chuàng)性的AtomNet技術(shù)平臺(tái)能像人類藥物化學(xué)家一般邏輯思考，它每天使用強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法和超級(jí)計(jì)算機(jī)工具分析數(shù)百萬的潛在療法，從而加快藥物研發(fā)進(jìn)程。主要針對(duì)的是新藥的有效性和安全性預(yù)測(cè)。

2018年5月，Atomwise獲得4500萬美元的融資，百度風(fēng)投和騰訊都參與了投資。Atomwise開創(chuàng)性的軟件技術(shù)AtomNet通過強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法和超級(jí)運(yùn)算，可以像人類化學(xué)家一樣每天分析千萬級(jí)的分子來篩選潛在藥物。在過去的兩年內(nèi)，Atomwise發(fā)展迅速，已與美國(guó)前十大制藥公司，多家生物技術(shù)公司，四十多所主要研究型大學(xué)建立了合作關(guān)系。同時(shí)，有50多個(gè)研發(fā)項(xiàng)目正在進(jìn)行。Atomwise與包括Merck等四家大型藥企達(dá)成了合作關(guān)系，還和很多其他的生物技術(shù)公司、研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)關(guān)系密切。

武田制藥與Numerate

2017年6月，Numerate公司與武田藥業(yè)正式簽約，就使用Numerate公司的人工智能技術(shù)（artificial intelligence， AI）尋找腫瘤學(xué)、胃腸病學(xué)和中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病的小分子藥物展開合作。

Numerate首席執(zhí)行官Guido Lanza表示，他們將AI應(yīng)用于各個(gè)階段的化學(xué)設(shè)計(jì)。Numerate和東京Takeda公司合作，篩選靶標(biāo)分子，設(shè)計(jì)和優(yōu)化化合物，對(duì)藥物吸收、分布、代謝和排除以及毒性進(jìn)行建模，為Takeda提供臨床試驗(yàn)候選藥物。該協(xié)議的金額和特許權(quán)使用費(fèi)并未披露。

在日本，除了武田藥品，富士膠片及鹽野義制藥等企業(yè)將利用人工智能（AI）推進(jìn)新藥開發(fā)。包括富士通和NEC等IT企業(yè)在內(nèi)，大約有50家企業(yè)參加該項(xiàng)目。計(jì)劃與理化學(xué)研究所和京都大學(xué)合作，開發(fā)研究新藥用的人工智能，以快速尋找能夠用于制作新藥的候選物質(zhì)。目前開發(fā)新藥需要巨額費(fèi)用，而成功率只有2萬－3萬分之1。使用人工智能將提高開發(fā)效率，在激烈的全球新藥開發(fā)中提高競(jìng)爭(zhēng)力。

企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)組成的聯(lián)盟將于近期啟動(dòng)。不僅是日本國(guó)內(nèi)，預(yù)計(jì)海外的IT企業(yè)和制藥企業(yè)也會(huì)參與。力爭(zhēng)以3年后為目標(biāo)，普及基于人工智能的新藥開發(fā)。日本文部科學(xué)省將在2017年度的預(yù)算概算要求中增加25億日元為該項(xiàng)目提供支援，預(yù)計(jì)最終總額將達(dá)到100億日元規(guī)模。

賽諾菲與Exscientia

2017年5月，據(jù)GEN網(wǎng)站報(bào)道，賽諾菲與Exscientia簽訂了一項(xiàng)潛在價(jià)值為2．5億歐元（約2．76億美元）的合作和許可交易。這一交易旨在開發(fā)針對(duì)代謝疾病的雙特異性小分子藥物。

Exscientia將利用其人工智能驅(qū)動(dòng)平臺(tái)（artificialintelligence（AI）－drivenplatform）以及自動(dòng)化設(shè)計(jì)能力鑒定具有協(xié)同作用的藥物靶點(diǎn)組合，然后，利用其lead－finding平臺(tái)鑒定針對(duì)這些靶點(diǎn)的雙特異性小分子藥物。

Exscientia將負(fù)責(zé)所有化合物設(shè)計(jì)，賽諾菲提供化學(xué)合成。此外，賽諾菲保留了許可“相關(guān)化合物”的選擇權(quán)，將承擔(dān)未來的臨床前和臨床開發(fā)。Exscientia將獲得用于鑒定“靶點(diǎn)對(duì)”以及優(yōu)先候選藥物的研究經(jīng)費(fèi)，并有資格獲得未來非臨床、臨床以及銷售相關(guān)的里程碑付款。

Exscientia的藥物研發(fā)“引擎”建立在一個(gè)AI平臺(tái)上。公司能夠利用該平臺(tái)設(shè)計(jì)和評(píng)估新化合物，包括效力、選擇性和ADME等。公司正利用該平臺(tái)搭建一些合作關(guān)系，開發(fā)針對(duì)單靶點(diǎn)的小分子藥物以及針對(duì)靶點(diǎn)組合的雙特異性小分子候選產(chǎn)品。

除了這項(xiàng)新交易，2016年4月，Exscientia與德國(guó)Evotec達(dá)成了一項(xiàng)Immuno－Oncology合作。在上個(gè)月的AACR年會(huì)上，雙方公布了選擇性adenosine 2A受體拮抗劑以及雙特異性小分子藥物（靶向A2AR 和CD73）的細(xì)節(jié)。

此次Exscientia的伙伴賽諾菲與Evotec也有合作關(guān)系。雙方曾在2015達(dá)成合作，其中，合作內(nèi)容包括開發(fā)基于β細(xì)胞的糖尿病療法。

葛蘭素史克與Exscientia

2017年7月，大型藥企葛蘭素史克日前宣布，與英國(guó)AI企業(yè)Exscientia達(dá)成約4300萬美元的交易。

Exscientia會(huì)使用其人工智能平臺(tái)，協(xié)助葛蘭素史克藥廠進(jìn)行10款藥品研發(fā)。Exscientia將按研發(fā)成果獲得款項(xiàng)，總計(jì)3300萬英鎊，折合約4300萬美元。

Exscientia首席執(zhí)行官Hopkins表示，該公司的的AI系統(tǒng)只需相當(dāng)于傳統(tǒng)方法四分之一的時(shí)間和成本即可完成新藥候選。

Exscientia也在5月與賽諾菲簽署了協(xié)議。包括默克、強(qiáng)生和賽諾菲安萬特等其他大型藥企也在開發(fā)人工智能的潛力，以幫助藥物開發(fā)程序變得更加順暢。

這些制藥商希望借助現(xiàn)代化的超級(jí)計(jì)算機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，來預(yù)測(cè)藥物中的各種分子將如何表現(xiàn)，以及這些藥物成功的機(jī)率有多大，從而不用為那些不必要的測(cè)試花費(fèi)時(shí)間和金錢。

IBM Watson與輝瑞

IBM Watson與輝瑞達(dá)成了一項(xiàng)新協(xié)議，會(huì)將前者的超級(jí)計(jì)算能力用于癌癥藥物研發(fā)。輝瑞將用上Watson for DrugDiscovery的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理及其它認(rèn)知推理能力，用于免疫腫瘤學(xué)（Immuno－oncology）中的新藥物識(shí)別，聯(lián)合療法和患者選擇策略。

Watson for DrugDiscovery是一個(gè)新的云平臺(tái)，旨在幫助生命科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)和替代性的藥物的適應(yīng)癥。

按輝瑞的說法，許多研究人員都認(rèn)為，免疫腫瘤學(xué)的未來在于針對(duì)獨(dú)特腫瘤特征的組合，這會(huì)改變癌癥治療范式，讓更多腫瘤患者得到治療。而免疫腫瘤學(xué)是一種使用人體免疫系統(tǒng)幫助對(duì)抗癌癥的癌癥治療方法。

2017年6月，動(dòng)脈網(wǎng)曾盤點(diǎn)過16家從事AI＋新藥研發(fā)的公司，這些公司如今有超過8家公司都與藥企巨頭有商務(wù)的合作，從已知合作的規(guī)模得知，金額都在千萬美元和數(shù)億美元。

比如，葛蘭素史克與Exscientia的交易金額是4300萬美元。BenevolentAI與一家美國(guó)制藥公司合作，將兩個(gè)正在研發(fā)的阿爾茨海默氏癥新藥賣給這家美國(guó)公司，這兩款藥物處在中標(biāo)候選化合物評(píng)估階段。此次交易高達(dá)8億美元，BenevolentAI獲得4億美元的預(yù)付款。

而從目前了解的情況來看，國(guó)內(nèi)定位輔助診斷的醫(yī)療AI公司的營(yíng)收還是科研經(jīng)費(fèi)、技術(shù)服務(wù)或者其他業(yè)務(wù)，想實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的營(yíng)收還需時(shí)日。

令人感到奇怪的是，國(guó)內(nèi)從事AI＋新藥研發(fā)的企業(yè)主要是晶泰科技和冰洲石生物，國(guó)內(nèi)的醫(yī)療AI企業(yè)有幾家已經(jīng)擁有上百名研究人員，是否可以考慮布局新藥研發(fā)，值得創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)思考。

根據(jù)外藥企2017年財(cái)報(bào)的營(yíng)收數(shù)據(jù)顯示，排名前十的藥企分別是輝瑞、諾華、羅氏、葛蘭素史克（GSK）、默沙東、強(qiáng)生、賽諾菲、艾伯維、禮來、安進(jìn)。

全球藥企研發(fā)投入前十

排名前十的藥企名單，在最近幾年的時(shí)間內(nèi)少有變化。因?yàn)樗麄兊难邪l(fā)投入會(huì)支撐起未來的營(yíng)收。如果沒有新技術(shù)以及新技術(shù)帶來的變革，這個(gè)格局不會(huì)輕易被打破。

以日本為例，國(guó)立研究開發(fā)法人醫(yī)藥基礎(chǔ)健康營(yíng)養(yǎng)研究所計(jì)劃從2017年度開始通過現(xiàn)有的人工智能來尋找新藥候選物質(zhì)。據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)了解，新開發(fā)的用于新藥開發(fā)的人工智能除了通過學(xué)習(xí)各種數(shù)據(jù)來提高精度外，還能夠追蹤新藥候選物質(zhì)產(chǎn)生效果的原因等，有助于推進(jìn)臨床應(yīng)用。

日本國(guó)內(nèi)最大的制藥企業(yè)武田在全球制藥行業(yè)僅排名第17位（日本武田藥品收購愛爾蘭制藥巨頭希雷制藥公司之后，排名會(huì)進(jìn)入前十），在規(guī)模方面不及美國(guó)輝瑞和瑞士諾華等制藥巨頭。開發(fā)費(fèi)也僅為輝瑞等制藥大企業(yè)的一半以下。如果不通過活用人工智能來提高研發(fā)效率，日本制藥企業(yè)將無法在全球性競(jìng)爭(zhēng)中取勝。

在中金公司近期發(fā)布的《中國(guó)創(chuàng)新藥十年展望》中提到，到2030 年，以研發(fā)出的“新活躍成分”計(jì)算，中國(guó)對(duì)全球醫(yī)藥創(chuàng)新的貢獻(xiàn)，將從目前的2％提高到12％，進(jìn)入全球第二梯隊(duì)。中國(guó)企業(yè)在全球醫(yī)藥研發(fā)金額的占比，將從目前的5％提高到20％，超過英國(guó)而位居第二位。中國(guó)將每年產(chǎn)生1－2 個(gè)First－in－Class 的新藥。十年中出現(xiàn)3－5 個(gè)全球銷量超過10 億美元的blockbusters。創(chuàng)新藥銷售20％將來自海外市場(chǎng)。

人工智能在藥物研發(fā)方面的巨大應(yīng)用前景將縮短藥物研發(fā)的時(shí)間，并降低成本，這為創(chuàng)新性的藥企打破現(xiàn)有格局提供了一種可能。但是國(guó)內(nèi)藥企也應(yīng)該注意到，國(guó)際傳統(tǒng)藥企巨頭在醫(yī)療AI領(lǐng)域的布局已經(jīng)很深入，國(guó)內(nèi)也應(yīng)該考慮借助AI加速藥物研發(fā)速度，避免錯(cuò)過此輪技術(shù)紅利。

值得一提的是，醫(yī)療AI將讓中藥變得更可靠：很多人并不信任中藥，因?yàn)榇蟛糠种兴幎际菢?biāo)明不了具體分子學(xué)藥理機(jī)制以及毒副作用。AI制藥技術(shù)如果應(yīng)用于中藥研究，那么將會(huì)是發(fā)展的里程碑。AI通過深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，吸收已知有機(jī)化學(xué)反應(yīng)，接觸藥物里分子，最后分析出藥理機(jī)制。

如此看來，AI輔助新藥研發(fā)或?qū)⒊蔀樾滤幤筢绕鸬暮脵C(jī)會(huì)。