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為什么AI研發(fā)的新藥扎堆臨床試驗(yàn)Ⅱ期?

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為什么AI研發(fā)的新藥扎堆臨床試驗(yàn)Ⅱ期?

AI不行,還是入局太早?

圖片來源:界面新聞 匡達(dá)

文|動(dòng)脈網(wǎng)

以數(shù)智之力賦能新藥研發(fā),一直被視為AI在醫(yī)療領(lǐng)域最具價(jià)值的路徑。持此觀點(diǎn),全球范圍內(nèi)的生命科學(xué)類AI企業(yè)們近年來身體力行,將數(shù)以百億的資金投入其中。

據(jù)蛋殼研究院不完全統(tǒng)計(jì):截至2023年10月31日,AI Biotech參與在全球進(jìn)入臨床的管線至少116項(xiàng),較2020年已跨越兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

但是,新藥研發(fā)背后的風(fēng)險(xiǎn)并不會(huì)因?yàn)槭情T新技術(shù)便作出讓步。逾百項(xiàng)管線中,已有16款停止研發(fā)或從官網(wǎng)撤下,1款藥物被降低了臨床試驗(yàn)優(yōu)先級(jí)。余下的99條管線距離完成臨床試驗(yàn)尚有時(shí)日,超過一半的管線處于臨床Ⅰ期,超過1/3的管線處于臨床Ⅱ期。

有幸進(jìn)入臨床Ⅲ期的管線總計(jì)五款,成功走到上市的藥物兩款。不過,這些藥物要么是Licence-in后再引入AI調(diào)整;要么主要沿著傳統(tǒng)路徑研發(fā)或是老藥新用,AI發(fā)揮的作用過小或介入的路徑不明。

換句話說,以AI為主要驅(qū)動(dòng)力研發(fā)的藥物,目前尚無一款進(jìn)入臨床Ⅲ期。

生命科學(xué)AI公司持有且處于活躍狀態(tài)的管線(臨床Ⅰ期-上市階段不完全統(tǒng)計(jì),截止時(shí)間2023年10月31日)

這樣的成果似乎沒有反映AI Biotech動(dòng)輒數(shù)億的早期融資的價(jià)值,未能展示出AI對(duì)于藥物研發(fā)的推動(dòng)作用。

也難免讓人好奇,為什么AI研發(fā)的新藥難以越過臨床II期?

是AI不行,還是企業(yè)入局太早?

2014年,老牌日本MNC住友制藥與英國(guó)AI藥物研發(fā)公司Exscientia達(dá)成合作,雙方計(jì)劃圍繞單胺類G蛋白偶聯(lián)受體(GPCR)的尋找新的精神疾病治療藥物。

那時(shí)住友著眼于Exscientia的自動(dòng)生成化合物技術(shù)與知識(shí)圖譜下的人工智能預(yù)測(cè)模型,前者理論上能保證合成化合物的可行性和新穎性,后者能夠預(yù)測(cè)靶點(diǎn)藥理活性對(duì)靶點(diǎn)的毒理學(xué)影響以及藥代動(dòng)力學(xué)的部分特征。

兩者結(jié)合下,住友理論上能夠預(yù)測(cè)由自動(dòng)結(jié)構(gòu)生成的大量虛擬化合物的藥理活性和藥代動(dòng)力學(xué)特征,進(jìn)而在化合物的發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證環(huán)節(jié)省下巨額成本。

雙方的合作一度非常順利。在一個(gè)5-HT1A受體激動(dòng)劑活性藥物設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)中,他們開啟了一個(gè)雙周循環(huán)模式,即Exscientia提出的化合物,住友的化學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)合成,藥理學(xué)團(tuán)隊(duì)評(píng)估這些化合物。

創(chuàng)新模式支持下,住友與Exscientia一年時(shí)間便構(gòu)造了超過350分子,最終確立了DSP-1181的前身,并將其推至臨床。這是全球第一個(gè)進(jìn)入臨床階段的AI參與設(shè)計(jì)的分子,從分子的構(gòu)思到最終確定,住友與Exscientia將其從行業(yè)平均的4.5年縮短到不到1年。

不過,DSP-1181良好的開局并未助其完成進(jìn)一步的突破。由于臨床Ⅰ期的研究并未達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn),DSP-1181已于2022年停止開發(fā)。

此外,Exscientia旗下的DSP-0038(雙靶點(diǎn)5-HT1a受體激動(dòng)劑和5-HT2a受體拮抗劑,用于治療阿爾茨海默)及EXS-21546(A2a受體拮抗劑,用于治療晚期實(shí)體瘤)也遭遇問題。前者從官網(wǎng)撤下后杳無音信,后者因未能達(dá)到治療預(yù)期直接停止了研發(fā)。

美國(guó)化學(xué)文摘社的Todd Wills曾經(jīng)對(duì)Exscientia進(jìn)入臨床的三種藥物的新穎性進(jìn)行了詳細(xì)的分析,他發(fā)現(xiàn),三種藥物都面臨新穎性不足的問題。

對(duì)DSP-1181系列專利進(jìn)行分析后,Wills發(fā)現(xiàn)這些分子與氟哌啶醇非常相似,而氟哌啶醇(Haloperidol)是FDA在1967年批準(zhǔn)的典型抗精神病藥物。從這個(gè)意義上講,Exscientia很可能是在一個(gè)已經(jīng)長(zhǎng)期發(fā)現(xiàn)的分子骨架上進(jìn)行優(yōu)化。

再談DSP-1181發(fā)現(xiàn)期間合成和分析的其他350個(gè)分子,除大量與氟哌啶醇相似的分子外,還有部分模仿了另外28種FDA 批準(zhǔn)的藥物,包括拉莫三嗪(抗癲癇藥物和情緒穩(wěn)定劑)等。因此,DSP-1181可能輸在早期缺乏智能支撐的知識(shí)圖譜。

與Exscientia的失敗不同,2022年英國(guó)AI制藥頭部企業(yè)Benevolent AI治療特應(yīng)性皮炎的局部泛Trk抑制劑BEN-229停止臨床,是因?yàn)樵冖蚱谂R床試驗(yàn)中未能達(dá)到次要療效終點(diǎn)。

Ⅱa期研究中,BEN-229的主要終點(diǎn)衡量了安全性和耐受性,而次要終點(diǎn)則考察了在濕疹面積和嚴(yán)重程度指數(shù)(EASI)和瘙癢癥數(shù)值評(píng)定量表(NRS)方面取得改善的患者比例。

盡管主要終點(diǎn)的結(jié)果達(dá)到了預(yù)期目標(biāo),但它并未顯示出對(duì)治療組參與者的 EASI 或 NRS 終點(diǎn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義地顯著影響,也就是說,該藥物的有效性并未被證實(shí)。

分析BEN-229的失敗原因,有專家認(rèn)為最早的問題可能出在了立項(xiàng)階段。

長(zhǎng)期以來,治療輕度和中度的特應(yīng)性皮炎藥物以皮質(zhì)類固醇(TCS)及鈣調(diào)磷酸酶抑制劑 (TCI) 為主,而后出現(xiàn)了PDE4 抑制劑、IL4/IL13 抑制劑以及JAK抑制劑用于治療中度或者重度的患者。

但知識(shí)圖譜在評(píng)價(jià)路徑時(shí),似乎并未精準(zhǔn)地估量新藥開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。BenevolentAI選擇了Trk受體作為靶點(diǎn),等同于遠(yuǎn)離燈火輝煌的主路后,繞進(jìn)了充滿未知的小路。

需要注意的是,提及DSP-1181、BEN-229等數(shù)項(xiàng)停止研發(fā)藥物,并非要證明AI 技術(shù)本身缺乏對(duì)于生命科學(xué)的革新價(jià)值。這些失敗的管線通常啟動(dòng)的年代久遠(yuǎn),且加在一起也不到管線總量的10%。

相反,這些案例更像追逐AI的先驅(qū)們找到的寶貴經(jīng)驗(yàn),他們告訴后來者:想改變臨床成功的可能性,不僅僅是更好的分子,還要握住立項(xiàng)、化合物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗(yàn)過程中的每一處細(xì)節(jié)。

至于AI研發(fā)的新藥扎堆臨床Ⅱ期這一現(xiàn)象,生命科學(xué)類AI企業(yè)本身才是其主因所在。由于他們大多誕生于2020年前后,自研或合作藥企不過2—4年時(shí)間。在早期的制藥優(yōu)化探索中,推至臨床Ⅱ期也算正常速度,要為AI的能力定調(diào),至少還需等待3-5年時(shí)間。

行至風(fēng)口,調(diào)轉(zhuǎn)車頭

盡管AI研發(fā)的新藥難以越過臨床II期只是一種錯(cuò)覺,但AI Biotech確實(shí)在當(dāng)前這個(gè)時(shí)期遇到了一些困難。

Biotech想要在新藥研發(fā)瘋狂的支出面前存活下來,其關(guān)鍵所在便是融資。AI Biotech亦是同理。

過去的數(shù)年間,紅杉中國(guó)、高瓴、淡馬錫等頂級(jí)機(jī)構(gòu);騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭;禮來、賽諾菲、復(fù)星醫(yī)藥等跨國(guó)藥企相繼押注生命科學(xué)類AI,撐起了大量創(chuàng)新AI Biotech的AI探索。

但至2022年,美國(guó)二級(jí)市場(chǎng)直接攔腰斬?cái)?,全年僅上了20個(gè)項(xiàng)目,其中醫(yī)療健康11個(gè),降幅高達(dá)94%。國(guó)內(nèi)AI制藥板塊融資同樣迎來首次降溫,2022年8月31日—2023年10月31日期間的國(guó)內(nèi)融資事件數(shù)僅有32筆,相較2022年同期的47筆和2021年同期的43筆有了一定下降,且2023統(tǒng)計(jì)年AI制藥板塊的融資以A輪以下的項(xiàng)目為主。

根據(jù)統(tǒng)計(jì),融資用途中,僅有完成C輪融資的藥物牧場(chǎng)和完成B+輪融資的紅云生物將資金用于推進(jìn)藥物臨床試驗(yàn),其余融資均是處于較早期階段,用于搭建技術(shù)平臺(tái)和推進(jìn)藥物臨床前研究。

融資用途則反映出AI新藥角色的轉(zhuǎn)變。自研一款藥品并將其推至上市的誘惑固然可貴,但當(dāng)支持平臺(tái)和管線需要的資金規(guī)模太大,而企業(yè)又沒有足夠充分資金支撐時(shí),不少AI Biotech轉(zhuǎn)向SaaS平臺(tái)與CRO服務(wù),暫時(shí)隱去身形。

2023統(tǒng)計(jì)年AI制藥融資用途

此外,相較前兩年,2023年合作數(shù)量相較前兩年略微減少,預(yù)付款與合同總價(jià)值也有所降低。10個(gè)月間,艾伯維與Anima Biotech總價(jià)值5.82億美元的合作;賽諾菲與百圖生科超10億美元的合作;德國(guó)默克集團(tuán)宣布與 BenevolentAI 和 Exscientia 12.68億美元的合作;諾和諾德與Valo Health27億美元的合作,共同撐起了2023年人們對(duì)于AI預(yù)期。

2023年部分藥企與AI企業(yè)間的合作

合作付費(fèi)減少意味著藥企提高了對(duì)于AI Biotech的要求,也促使后者審視自身的管線,提前思考新藥上市后的商業(yè)前景。

雙重趨勢(shì)下,已有不少AI Biotech嘗試轉(zhuǎn)型或?qū)ψ陨淼墓芫€進(jìn)行割舍。譬如,BioAge Labs旗下BGE-175(PGD2-DP1抑制劑,降低COVID-19等傳染病的嚴(yán)重程度)中的新冠適應(yīng)癥關(guān)停便是因?yàn)橐咔榈倪^去而失去了理想的商業(yè)化場(chǎng)景,Black Diamond旗下BDTX-189(小分子抑制劑,用于治療攜帶HER2 基因別構(gòu)性突變)的停止研發(fā)則是因?yàn)楣静脝T30%控制成本,實(shí)現(xiàn)開支的大幅縮減。

對(duì)于AI Biotech而言,兩種選擇或許都能幫助企業(yè)更容易地活下去,卻也都將延長(zhǎng)臨床試驗(yàn)留在Ⅱ期的時(shí)間。

換一種眼光去審視生命科學(xué)中的AI

客觀數(shù)據(jù)下的生命科學(xué)AI看上去有些沒落,但也可能當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)形式下的錯(cuò)覺。這種時(shí)候,跨行業(yè)比較可能比跨時(shí)間比較更能看清行業(yè)的本質(zhì)。

NVIDIA今年在新藥研發(fā)領(lǐng)域的廣泛投資、賽諾菲All in AI的決心,都在傳遞著他們對(duì)于這項(xiàng)新技術(shù)的認(rèn)可,并愿意為之付出資金與時(shí)間。

我們或許也需拋棄一款新藥成功與否的二元論,換一種眼光去審視生命科學(xué)AI這個(gè)賽道。

畢竟,即便無法抵達(dá)許多人預(yù)期的80%—90%的研發(fā)成功率,只要將7.9%(BIO、Informa Pharma Intelligence、QLS報(bào)告數(shù)據(jù),研究周期為2011至2020年)的平均成功率提升至10%,AI已能有效加速新藥的產(chǎn)出,釋放足以匹配如今投資規(guī)模的價(jià)值。

那么這項(xiàng)技術(shù)對(duì)于生命科學(xué)的加持,便證實(shí)了它存在的意義。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系原著作權(quán)人。

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AI不行,還是入局太早?

圖片來源:界面新聞 匡達(dá)

文|動(dòng)脈網(wǎng)

以數(shù)智之力賦能新藥研發(fā),一直被視為AI在醫(yī)療領(lǐng)域最具價(jià)值的路徑。持此觀點(diǎn),全球范圍內(nèi)的生命科學(xué)類AI企業(yè)們近年來身體力行,將數(shù)以百億的資金投入其中。

據(jù)蛋殼研究院不完全統(tǒng)計(jì):截至2023年10月31日,AI Biotech參與在全球進(jìn)入臨床的管線至少116項(xiàng),較2020年已跨越兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

但是,新藥研發(fā)背后的風(fēng)險(xiǎn)并不會(huì)因?yàn)槭情T新技術(shù)便作出讓步。逾百項(xiàng)管線中,已有16款停止研發(fā)或從官網(wǎng)撤下,1款藥物被降低了臨床試驗(yàn)優(yōu)先級(jí)。余下的99條管線距離完成臨床試驗(yàn)尚有時(shí)日,超過一半的管線處于臨床Ⅰ期,超過1/3的管線處于臨床Ⅱ期。

有幸進(jìn)入臨床Ⅲ期的管線總計(jì)五款,成功走到上市的藥物兩款。不過,這些藥物要么是Licence-in后再引入AI調(diào)整;要么主要沿著傳統(tǒng)路徑研發(fā)或是老藥新用,AI發(fā)揮的作用過小或介入的路徑不明。

換句話說,以AI為主要驅(qū)動(dòng)力研發(fā)的藥物,目前尚無一款進(jìn)入臨床Ⅲ期。

生命科學(xué)AI公司持有且處于活躍狀態(tài)的管線(臨床Ⅰ期-上市階段不完全統(tǒng)計(jì),截止時(shí)間2023年10月31日)

這樣的成果似乎沒有反映AI Biotech動(dòng)輒數(shù)億的早期融資的價(jià)值,未能展示出AI對(duì)于藥物研發(fā)的推動(dòng)作用。

也難免讓人好奇,為什么AI研發(fā)的新藥難以越過臨床II期?

是AI不行,還是企業(yè)入局太早?

2014年,老牌日本MNC住友制藥與英國(guó)AI藥物研發(fā)公司Exscientia達(dá)成合作,雙方計(jì)劃圍繞單胺類G蛋白偶聯(lián)受體(GPCR)的尋找新的精神疾病治療藥物。

那時(shí)住友著眼于Exscientia的自動(dòng)生成化合物技術(shù)與知識(shí)圖譜下的人工智能預(yù)測(cè)模型,前者理論上能保證合成化合物的可行性和新穎性,后者能夠預(yù)測(cè)靶點(diǎn)藥理活性對(duì)靶點(diǎn)的毒理學(xué)影響以及藥代動(dòng)力學(xué)的部分特征。

兩者結(jié)合下,住友理論上能夠預(yù)測(cè)由自動(dòng)結(jié)構(gòu)生成的大量虛擬化合物的藥理活性和藥代動(dòng)力學(xué)特征,進(jìn)而在化合物的發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證環(huán)節(jié)省下巨額成本。

雙方的合作一度非常順利。在一個(gè)5-HT1A受體激動(dòng)劑活性藥物設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)中,他們開啟了一個(gè)雙周循環(huán)模式,即Exscientia提出的化合物,住友的化學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)合成,藥理學(xué)團(tuán)隊(duì)評(píng)估這些化合物。

創(chuàng)新模式支持下,住友與Exscientia一年時(shí)間便構(gòu)造了超過350分子,最終確立了DSP-1181的前身,并將其推至臨床。這是全球第一個(gè)進(jìn)入臨床階段的AI參與設(shè)計(jì)的分子,從分子的構(gòu)思到最終確定,住友與Exscientia將其從行業(yè)平均的4.5年縮短到不到1年。

不過,DSP-1181良好的開局并未助其完成進(jìn)一步的突破。由于臨床Ⅰ期的研究并未達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn),DSP-1181已于2022年停止開發(fā)。

此外,Exscientia旗下的DSP-0038(雙靶點(diǎn)5-HT1a受體激動(dòng)劑和5-HT2a受體拮抗劑,用于治療阿爾茨海默)及EXS-21546(A2a受體拮抗劑,用于治療晚期實(shí)體瘤)也遭遇問題。前者從官網(wǎng)撤下后杳無音信,后者因未能達(dá)到治療預(yù)期直接停止了研發(fā)。

美國(guó)化學(xué)文摘社的Todd Wills曾經(jīng)對(duì)Exscientia進(jìn)入臨床的三種藥物的新穎性進(jìn)行了詳細(xì)的分析,他發(fā)現(xiàn),三種藥物都面臨新穎性不足的問題。

對(duì)DSP-1181系列專利進(jìn)行分析后,Wills發(fā)現(xiàn)這些分子與氟哌啶醇非常相似,而氟哌啶醇(Haloperidol)是FDA在1967年批準(zhǔn)的典型抗精神病藥物。從這個(gè)意義上講,Exscientia很可能是在一個(gè)已經(jīng)長(zhǎng)期發(fā)現(xiàn)的分子骨架上進(jìn)行優(yōu)化。

再談DSP-1181發(fā)現(xiàn)期間合成和分析的其他350個(gè)分子,除大量與氟哌啶醇相似的分子外,還有部分模仿了另外28種FDA 批準(zhǔn)的藥物,包括拉莫三嗪(抗癲癇藥物和情緒穩(wěn)定劑)等。因此,DSP-1181可能輸在早期缺乏智能支撐的知識(shí)圖譜。

與Exscientia的失敗不同,2022年英國(guó)AI制藥頭部企業(yè)Benevolent AI治療特應(yīng)性皮炎的局部泛Trk抑制劑BEN-229停止臨床,是因?yàn)樵冖蚱谂R床試驗(yàn)中未能達(dá)到次要療效終點(diǎn)。

Ⅱa期研究中,BEN-229的主要終點(diǎn)衡量了安全性和耐受性,而次要終點(diǎn)則考察了在濕疹面積和嚴(yán)重程度指數(shù)(EASI)和瘙癢癥數(shù)值評(píng)定量表(NRS)方面取得改善的患者比例。

盡管主要終點(diǎn)的結(jié)果達(dá)到了預(yù)期目標(biāo),但它并未顯示出對(duì)治療組參與者的 EASI 或 NRS 終點(diǎn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義地顯著影響,也就是說,該藥物的有效性并未被證實(shí)。

分析BEN-229的失敗原因,有專家認(rèn)為最早的問題可能出在了立項(xiàng)階段。

長(zhǎng)期以來,治療輕度和中度的特應(yīng)性皮炎藥物以皮質(zhì)類固醇(TCS)及鈣調(diào)磷酸酶抑制劑 (TCI) 為主,而后出現(xiàn)了PDE4 抑制劑、IL4/IL13 抑制劑以及JAK抑制劑用于治療中度或者重度的患者。

但知識(shí)圖譜在評(píng)價(jià)路徑時(shí),似乎并未精準(zhǔn)地估量新藥開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。BenevolentAI選擇了Trk受體作為靶點(diǎn),等同于遠(yuǎn)離燈火輝煌的主路后,繞進(jìn)了充滿未知的小路。

需要注意的是,提及DSP-1181、BEN-229等數(shù)項(xiàng)停止研發(fā)藥物,并非要證明AI 技術(shù)本身缺乏對(duì)于生命科學(xué)的革新價(jià)值。這些失敗的管線通常啟動(dòng)的年代久遠(yuǎn),且加在一起也不到管線總量的10%。

相反,這些案例更像追逐AI的先驅(qū)們找到的寶貴經(jīng)驗(yàn),他們告訴后來者:想改變臨床成功的可能性,不僅僅是更好的分子,還要握住立項(xiàng)、化合物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗(yàn)過程中的每一處細(xì)節(jié)。

至于AI研發(fā)的新藥扎堆臨床Ⅱ期這一現(xiàn)象,生命科學(xué)類AI企業(yè)本身才是其主因所在。由于他們大多誕生于2020年前后,自研或合作藥企不過2—4年時(shí)間。在早期的制藥優(yōu)化探索中,推至臨床Ⅱ期也算正常速度,要為AI的能力定調(diào),至少還需等待3-5年時(shí)間。

行至風(fēng)口,調(diào)轉(zhuǎn)車頭

盡管AI研發(fā)的新藥難以越過臨床II期只是一種錯(cuò)覺,但AI Biotech確實(shí)在當(dāng)前這個(gè)時(shí)期遇到了一些困難。

Biotech想要在新藥研發(fā)瘋狂的支出面前存活下來,其關(guān)鍵所在便是融資。AI Biotech亦是同理。

過去的數(shù)年間,紅杉中國(guó)、高瓴、淡馬錫等頂級(jí)機(jī)構(gòu);騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭;禮來、賽諾菲、復(fù)星醫(yī)藥等跨國(guó)藥企相繼押注生命科學(xué)類AI,撐起了大量創(chuàng)新AI Biotech的AI探索。

但至2022年,美國(guó)二級(jí)市場(chǎng)直接攔腰斬?cái)啵陜H上了20個(gè)項(xiàng)目,其中醫(yī)療健康11個(gè),降幅高達(dá)94%。國(guó)內(nèi)AI制藥板塊融資同樣迎來首次降溫,2022年8月31日—2023年10月31日期間的國(guó)內(nèi)融資事件數(shù)僅有32筆,相較2022年同期的47筆和2021年同期的43筆有了一定下降,且2023統(tǒng)計(jì)年AI制藥板塊的融資以A輪以下的項(xiàng)目為主。

根據(jù)統(tǒng)計(jì),融資用途中,僅有完成C輪融資的藥物牧場(chǎng)和完成B+輪融資的紅云生物將資金用于推進(jìn)藥物臨床試驗(yàn),其余融資均是處于較早期階段,用于搭建技術(shù)平臺(tái)和推進(jìn)藥物臨床前研究。

融資用途則反映出AI新藥角色的轉(zhuǎn)變。自研一款藥品并將其推至上市的誘惑固然可貴,但當(dāng)支持平臺(tái)和管線需要的資金規(guī)模太大,而企業(yè)又沒有足夠充分資金支撐時(shí),不少AI Biotech轉(zhuǎn)向SaaS平臺(tái)與CRO服務(wù),暫時(shí)隱去身形。

2023統(tǒng)計(jì)年AI制藥融資用途

此外,相較前兩年,2023年合作數(shù)量相較前兩年略微減少,預(yù)付款與合同總價(jià)值也有所降低。10個(gè)月間,艾伯維與Anima Biotech總價(jià)值5.82億美元的合作;賽諾菲與百圖生科超10億美元的合作;德國(guó)默克集團(tuán)宣布與 BenevolentAI 和 Exscientia 12.68億美元的合作;諾和諾德與Valo Health27億美元的合作,共同撐起了2023年人們對(duì)于AI預(yù)期。

2023年部分藥企與AI企業(yè)間的合作

合作付費(fèi)減少意味著藥企提高了對(duì)于AI Biotech的要求,也促使后者審視自身的管線,提前思考新藥上市后的商業(yè)前景。

雙重趨勢(shì)下,已有不少AI Biotech嘗試轉(zhuǎn)型或?qū)ψ陨淼墓芫€進(jìn)行割舍。譬如,BioAge Labs旗下BGE-175(PGD2-DP1抑制劑,降低COVID-19等傳染病的嚴(yán)重程度)中的新冠適應(yīng)癥關(guān)停便是因?yàn)橐咔榈倪^去而失去了理想的商業(yè)化場(chǎng)景,Black Diamond旗下BDTX-189(小分子抑制劑,用于治療攜帶HER2 基因別構(gòu)性突變)的停止研發(fā)則是因?yàn)楣静脝T30%控制成本,實(shí)現(xiàn)開支的大幅縮減。

對(duì)于AI Biotech而言,兩種選擇或許都能幫助企業(yè)更容易地活下去,卻也都將延長(zhǎng)臨床試驗(yàn)留在Ⅱ期的時(shí)間。

換一種眼光去審視生命科學(xué)中的AI

客觀數(shù)據(jù)下的生命科學(xué)AI看上去有些沒落,但也可能當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)形式下的錯(cuò)覺。這種時(shí)候,跨行業(yè)比較可能比跨時(shí)間比較更能看清行業(yè)的本質(zhì)。

NVIDIA今年在新藥研發(fā)領(lǐng)域的廣泛投資、賽諾菲All in AI的決心,都在傳遞著他們對(duì)于這項(xiàng)新技術(shù)的認(rèn)可,并愿意為之付出資金與時(shí)間。

我們或許也需拋棄一款新藥成功與否的二元論,換一種眼光去審視生命科學(xué)AI這個(gè)賽道。

畢竟,即便無法抵達(dá)許多人預(yù)期的80%—90%的研發(fā)成功率,只要將7.9%(BIO、Informa Pharma Intelligence、QLS報(bào)告數(shù)據(jù),研究周期為2011至2020年)的平均成功率提升至10%,AI已能有效加速新藥的產(chǎn)出,釋放足以匹配如今投資規(guī)模的價(jià)值。

那么這項(xiàng)技術(shù)對(duì)于生命科學(xué)的加持,便證實(shí)了它存在的意義。

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