華為字節搶人、軟銀紅杉騰訊投出獨角獸

為什么說人工智能浪潮堪比工業革命？看看AI制藥大概就知道了。

由人工智能制造出人類吞下去的藥物，真是個夢想照進現實的過程。現實越來越近了。

首先是國內頂尖的科技公司在用錢投票。近的有字節和華為：上個月，字節跳動 AI Lab的三地團隊傳出了在招攬AI 制藥領域的人才，在此之前，該AI Lab的定位是作為字節跳動內部的研究所和技術服務商。與此同時，華為也發布了藥物研發算法工程師的招聘啟事。在此之前，谷歌、百度、阿里、騰訊都已先行落子。

風險投資市場也非常活躍。劑泰醫藥在成立短短不到一年的世界，就完成了三輪融資，融資金額超過億元；晶泰科技更是獲得了創造全球AI藥物研發細分賽道最高融資額—超3億美元的C輪融資。

到了2020年12月，一下有四家AI制藥相關賽道的企業都拿到了融資，AI制藥變得炙手可熱起來。

看看晶泰科技上一輪的投資方陣容：軟銀愿景基金2期、人保資本、晨興資本、中金資本、招銀國際招銀電信基金、Mirae Asset（未來資產）、中證投資、中信資本、海松資本、順為資本、方圓資本、IMO Ventures、Parkway 基金等多家來自全球的投資機構跟投，騰訊、紅杉中國、國壽股權投資、SIG海納亞洲等早期股東繼續追加投資。

這條賽道上，幾乎所有你能想到的名字都入場了，當然商業前景還有待驗證，但這至少說明了一個不容爭辯的事實：AI制藥，當下是沒人敢錯失的賽道。

投資密集期到來

AI制藥有多熱？

2020年12月，字節跳動向AI制藥人才伸出了橄欖枝；9月，騰訊推出首個AI驅動藥物研發平臺“云深智藥（iDrug）， 百度也宣布成立“百圖生科”；更早的1月，阿里與全球健康藥物研發中心（GHDDI）合作；華為也開始招聘藥物研發算法工程師，為其AI研發平臺醫藥智能體（EIHealth）搭建團隊。

不僅科技巨頭加入了這一場技術賦能醫療的競技中，更多的初創企業也在源源不斷地浮出水面。

據相關數據顯示，AI制藥領域的投資正在持續增加。2019年全年該領域1億美元以上的投資只有1項；到了2020年上半年，1億美元以上的投資有2項；2020年下半年至今，該領域1億美元以上的投資有4項。

與此同時，企業融資的速度在不斷加快。

Insitro繼2019年4月獲得超過1億美元的A輪投資之后，2020年5月宣布已通過超額認購的B輪融資籌集了1.43億美元；

繼2020年5月獲得了2500萬美元的新投資之后，一個多月后，2020年6月30日，Owkin從Mubadala Capital和Bpifrance又獲得了1800萬美元的融資，其A輪融資達到7000萬美元。

而在2020年7月拿到1.21億美元C輪融資之后，2020年9月9日，Recursion Pharmaceuticals又宣布獲得了2.39億美元超額認購的D輪融資。

隨著時間到了2020年9月，2015年才從美國麻省理工大學走出的晶泰科技，獲得超3億美元的C輪融資。這一數字直接創造全球AI 藥物研發領域融資額的最高紀錄。

乃至進入到了12月，AI制藥的投資變得更加密集：

METiS 劑泰醫藥宣布其完成過億元的天使+輪和Pre-A輪融資；AccutarBio冰洲石宣布完成近億美金新一輪融資；未知君宣布完成數千萬美元B+輪融資；星藥科技宣布完成最新兩輪數千萬美金融資。在過去四個月內，星藥科技已連續完成三輪融資。

站在這幾家AI 制藥公司的背后，其投資機構名單則是星光熠熠：紅杉資本、峰瑞資本、源碼資本、光速中國、春華資本、鼎暉資本、高榕資本、五源資本、君聯資本、DCM……甚至連同在產業中的晶泰科技、依圖科技也下場了。

對此，劑泰醫藥CEO賴才達透露，投資方看重的，一是 AI 技術在生物制藥領域所取得的重大突破，將 AI 算法應用到藥物遞送環節；二是中美一二級市場對于 AI 制藥的認可，AI + 制劑是AI 制藥鏈條中的重要一環。

為什么現在來爭奪AI制藥公司？

“現在排名前10的藥企，每年的研究經費都在50億美元以上。” 晶泰科技聯合創始人溫書豪分析，而創新投入的回報率在逐年下降。

國際著名期刊《自然》（Nature）有一個數據：新藥的研發成本大約是26億美元，耗時約10年，成功率不到十分之一。

為此，截止目前，幾乎所有的頂尖制藥公司，阿斯利康、拜耳、諾華、輝瑞、賽諾菲等公司都與AI技術公司有明確的合作，充分地利用AI帶來的機遇。 

這就是因為，對于藥企而言，新藥研發周期長、投入大、持續時間久、效率低，一直是他們的“心頭之痛”。

根據塔夫特藥物發展研究中心的數據，一款新藥的面市從藥物發現到獲得FDA批準平均大約需要96.8個月。而在成本上，德勤的數據顯示，自2010年以來，12家主要制藥公司的獲批藥物開發成本已經增加了33％，每年約16億美元。

德勤的數據顯示，自2010年以來，12家主要制藥公司的獲批藥物開發成本已經增加了33％，至約每年16億美元。在2015年，FDA報告了60種獲批藥物，每種獲批藥物的研發成本平均高達6.98億美元，并且有將近420億美元用在了失敗藥物研發上。

但AI的加入，則讓人看到了可喜的改變。TechEmergence的研究報告就指出，AI可以將新藥研發的成功率從12%提升至14%，這2%的增長可以為整個生物制藥行業節省數十億美元，同時，還可以省下很多研發時間。

此前在峰瑞資本生物醫療創投峰會上，峰瑞資本執行董事馬睿也分享到，在AI制藥和計算制藥領域，峰瑞有三個觀察：

一是，在中美資本市場，AI制藥這個領域在一二級市場熱度高。二級市場美國在2020年上市了兩個公司，一個是薛定諤（Schrodinger），一個是Relay Therapeutics。薛定諤的股價從首發價17美元，一度漲到近百美元。

投資的熱度從美國傳導到中國。在中國一級市場上AI制藥主題的公司受到追捧，晶泰科技近期完成了三億美金的超大額融資，估值達到10億美金，晉升獨角獸。市場上還有若干一億美金左右估值的公司。

賴才達也表示，大家最近為什么對AI制藥這個產業這么有興趣，其實來源于整個醫藥開發效率性的問題，就是Eroom’s Law（反摩爾定律）。醫藥產業要面臨的一個場景是，大約每九年藥物研發的成本會翻倍。

至于AI 制藥為什么這么熱？為什么是現在？晶泰科技聯合創始人賴力鵬則表示，AI制藥的驅動力一方面來自藥物研發工業的挑戰，另一個驅動力來自計算機技術的發展。

“制藥成本一直增加，但成功率卻逐年下降，非常不平衡。另一方面，在藥物市場里，不管是患者的需求，還是國家的一些政策，都在期待更有創造性的、更高質量的藥物出現。”

在最近的一期《今日AI》播客中，葛蘭素史克公司消費者保健業務美洲創新和新興技術負責人Subroto Mukherjee，也指出，受到新冠疫情和尋找有效疫苗競賽的推動，人工智能和機器學習發揮了重要的作用。

“我們面臨著過敏、感冒和流感等季節性疾病的威脅。商業用例使用了一個預測模型，該模型可以預測即將到來的過敏、感冒和流感季節在不同地區的行程情況，并且預測高峰和低谷將在何時出現。”

Subroto Mukherjee舉例道，“人工智能和機器學習最大的用途在于，找出新冠肺炎的生物秘密，既減少藥物發現的時間，也減少臨床試驗開發以及最終FDA批準的時間。看看現在疫苗開發的速度和敏捷程度——從鑒定出新型冠狀病毒基因組到第一項疫苗研究出爐只花了300天，而之前這類研究通常平均要花費8-10年。”

收購潮將開啟？

新年伊始，著名AI科學家吳恩達曾回顧2020年AI領域的一些重大事件，不少與生物醫學有關，包括AI應對新冠疫情、AlphaFold預測蛋白質三維結構。

他預測，2021年 AI 藥物公司將被大型制藥公司以超高價收購。因為大型制藥公司已經意識到這樣一個事實，即機器學習提供了革新藥物發現和開發的潛力。一家主要的制藥公司將出資收購一家 AI 藥物初創公司，將其技術和人才引入到公司內部。

畢竟，以成立于2015年的AccutarBio冰洲石來說，其就正致力于各類癌癥靶向藥物的研發，特別是針對前列腺癌和乳腺癌的藥物，已列入2021年臨床實驗計劃。

藥物和靶點的結合就像鑰匙和鎖孔的關系，有效的藥物像一把專為靶向蛋白配置的鑰匙。但尋找靶點有多難？數據顯示，腫瘤的靶向藥物有數百種之多，即使只是兩兩組合，組合也多達數千種之多；有時，患者還可能同時使用數種藥物才能抑制腫瘤轉移。所以，目前最制約抗癌藥物研發的難點，是藥物篩選。

李開復就表示，“我們投資了一家AI制藥公司，利用生成化學和對抗神經網絡技術，尋找最合適的小分子，優化藥物發現和生產順序，提升通過臨床實驗的概率，大幅加速新藥小分子研發，讓藥物發現階段的研發速度提升5倍，而該階段的研發費用能降低3-5倍。”

這或許可以解釋在行業發展之上，投資機構的蜂擁而至。

DCM 的曾振宇就在投中網的采訪中提及，“或許AI制藥完全取代傳統制藥公司的路會很長，但在局部進行優化，這個時間節點可能會很短，并且已經處在了真正的商業化前沿，也已經有一些公司慢慢地探出了一些路子，所以自然就進入了我們關注的視線之中。”

押注在AI制藥領域的經緯中國合伙人左凌燁也對投中網表示到，“今年大的主題的確是硬科技、醫療這些，經緯以前也有覆蓋這些賽道，但今年很明顯更加重視了，我們也新招募了很多新人才。二級市場本身也對這些領域的項目更加包容和重視，例如以前創新藥的投資周期非常長，甚至都超出一支基金的生命周期，但隨著香港對這方面的政策放開，我們看到今年有很多不錯的退出案例，所以這方面的投資也變得火熱。”

“資本市場就已經很火，只是疫情推高了，資本市場科創板典型預期，有預期在大家就會改變，大家就會嘗試著進入，估值一輪又一輪推高，然后都能退出，形成一個正循環的狀態。”身處一線機構的投資人這樣對投中網說道。

比如，在紅杉中國就選擇向下深耕更底層的藥物研發，收獲晶泰科技、深度智耀、星亢原、硅康醫藥4家AI制藥企業，他們可以從根源上為提升新藥研發速率提供關鍵助力。

《麻省理工科技評論》的年度“十大突破性技術”之中，AI發現藥物分子技術登上榜單，就指出，“AI藥物分子發現”入選為年度突破性技術，認為該行業的成熟期為3-5年。

正如GGV紀源資本管理合伙人符績勛所言，“現在的AI變成了先發優勢，是通過AI來直接定義產品或服務。先發優勢在于要用AI作為技術來改造行業，比如利用AI來進行藥物發現，基于AI來主動定義產品和服務，而不是靠先有了產品和服務再去通過AI來增強效果。這意味著，AI和大數據在未來會繼續發揮著更重要的作用。”