数字技术和人工智能正推动着医疗健康领域的革命：药物研发是重要领域

2020-04-01 11:40:03来源：DeepTech深科技

随着越来越多的大型制药公司在新药研发方面遇到了瓶颈，他们与人工智能药物研发初创公司之间的合作也愈加的频繁。

数字技术和人工智能正在推动着医疗健康领域的革命。作为医药行业最为核心的环节之一，药物研发是人工智能技术大展身手的重要领域。

人工智能发现药物分子也被《麻省理工科技评论》评选为 2020 年“全球十大突破性技术”之一。

相对于传统的方法，人工智能可以更快地发现新的分子化合物或是新兴的药物靶点，从而加快药物研发过程。同时，它还可以更加准确地去预测新药后续的实验结果，从而尽可能地提高药物开发流程当中每个阶段的成功率。具体上来讲就是通过整理总结不同蛋白序列、分子结构、小分子组成的靶向药物的临床药用效果、分子动力学特征，以及靶向分子和癌细胞受体之间的结合力及稳定性的数据，并利用这些数据对模型进行训练，从而实现模型的精准预测。

从企业的角度来讲，人工智能技术的使用可以令大制药公司和生物技术公司简化药物开发工作，包括将大量的患者数据整合成容易消化的、确实的信息，最终显著地降低药品成本和开发时间。

大型制药公司正在与 AI 初创公司合作开发新药和治疗方案

“人工智能 + 新药研发”已然进入了快速成长期。在这里我们将总结 AI 初创企业与大型药企之间的合作关系网，从而揭示出这背后人工智能在药物研发方面驱动的力量以及大型制药企业未来发展方向。

默沙东和葛兰素史克与 AI 平台合作最为频繁

通过 CB Insights 平台的汇总整理，这些大型制药公司正在与同一批人工智能初创公司合作。

自 2012 年以来，默沙东和葛兰素史克是在制药公司当中与人工智能药物研发初创公司合作最为密切的两家公司，其次是拜耳(Bayer)，武田制药(Takeda Pharmaceutical)，阿斯利康(AstraZeneca)，赛诺菲(Sanofi)和罗氏(Roche)。

默沙东公司是最早与人工智能药物研发初创公司合作的制药公司之一。2012 年，默沙东与 Numerate 公司合作研发心血管疾病的治疗方法。位于美国旧金山的 Numerate 公司主要是利用机器学习软件研发关于神经退行性疾病(如帕金森氏症和阿尔茨海默氏症)，心血管疾病和肿瘤的新兴治疗方案，并致力于为开发小分子疗法的企业提供药物设计平台。Numerate 与制药公司的许多合作都基于他们所具备的 ADME 和毒性预测能力。

相比于其他的人工智能药物研发平台，Numerate 公司成立时间较早，已经有 13 年的研发经验。2014 年 6 月，Numerate 获 800 万美元 C 轮融资，投资方包括 Atlas Venture 和礼来风投等知名投资机构。在 2019 年 8 月还获得了美国国家心肺血液协会的 200 万美元的资金。

除了与默沙东的合作以外，Numerate 公司还与武田制药、灵北和法国医药公司 Servier 均有合作项目。

2017 年 6 月，武田药业与 Numerate 公司签约，使用 Numerate 平台开发肿瘤学、胃肠病学和中枢神经系统疾病的小分子药物。同月，Numerate 公司宣布与 Servier 合作设计兰尼碱受体(RyR2)的小分子调节剂，这个靶点被认为在心血管疾病中起到重要的作用，但尚未具有药物治疗能力。这项合作可能会产生治疗心力衰竭和心律失常的新兴疗法。2019 年 1 月，Numerate 公司宣布与灵北制药合作研发治疗中枢神经系统疾病的临床候选药物。

作为另一家注重与人工智能初创公司合作的公司，葛兰素史克自 2012 年以来已与 Insilico Medicine、Exscientia、深度智耀(Deep intelligent)和 Cloud Pharmaceutical 四家 AI 平台建立了合作伙伴关系。

Insilico Medicine 是人工智能药物研发领域的头部玩家，其公司核心技术是开发一系列生成对抗网络(GANs)和增强学习方法(Reinforcement Learning)来识别蛋白质靶点，从而生成具有特定属性的分子结构并合成数据。该公司在 2019 年 9 月完成了 3700 万美元的 B 轮融资，其中由启明创投领投，斯道资本、F-Prime Capital、礼来亚洲基金、创新工场、百度风投等其他投资方跟投。

2020 年 1 月，辉瑞也与 Insilico Medicine 达成了新的合作项目，旨在利用 Insilico Medicine 的机器学习技术和专有的 Pandomics 平台，为多种疾病寻找潜在的治疗靶点。

中国本土的 AI 药物研发公司深度智耀在这里不得不提。该公司已陆续推出了多个产品原型，从早期研发阶段(AI 驱动的药物合成、药物设计、药物活性预测)到临床研究阶段(AI 驱动的药物警戒系统、注册事务系统、写作翻译平台、临床数据编程系统)等覆盖了新药研发全流程上的一系列关键节点。

深度智耀在 2018 年 10 月获得来自红衫中国的独家 1500 万美元的 B 轮融资。

合作领域多为神经退行性疾病和癌症

虽然有部分合作项目未披露具体的研究药物领域，但所披露当中神经退行性疾病以及癌症方向是两大热门，其他领域还包括心血管以及胃肠道疾病领域。

2016 年 11 月，杨森制药与英国独角兽 BenevolentAI 达成协议，利用人工智能技术来评估小分子化合物在临床的潜力，特别是在帕金森氏症领域。公司核心技术是一个叫做 JACS 的人工智能系统。JACS 在运算中从论文、临床试验中提取大量的数据，提取推动药物研发的知识，提出新的可被验证的假设，加速新药研发。

除此之外，去年 8 月 BenevolentAI 还宣布与 Neuropore Therapies 合作，评估通过人工智能鉴定的与进行性退行性疾病有关的分子靶点。而 BenevolentAI 自身也在开发有关于肌萎缩侧索硬化(ALS)的相关药物。

BenevolentAI 是 2017 年 CB Insights 评选的全球人工智能百强公司。除了与杨森制药的合作以外，公司近年来还在与阿斯利康合作寻找治疗慢性肾病和特发性肺纤维化的新药，以及与诺华合作开发癌症相关的药物。

另一方面，位于美国马萨诸塞州的医疗行业数据化分析创业公司 GNS Healthcare 与罗氏基因泰克(Genetech)正在开展有关肿瘤学的研究合作，旨在使用 GNS 的人工智能平台分析已知疗法在肿瘤学中的功效。GNS Healthcare 的核心技术是把大数据、机器学习和仿真技术结合起来判断疾病预后效果，从而辅助医疗供应商进行市场决策。

GNS Healthcare 背后受到了多家药企巨头的投资，这其中包括默沙东、安进、新基制药等。

Atomwise 和 Exscientia 两家公司或成为最受药企欢迎的合作伙伴

Atomwise 是药物研发与人工智能结合领域代表性的公司，是由 Y Combinator 和 Khosla Ventures 投资的旧金山创业公司，目前已与礼来、默沙东、拜耳、辉瑞和艾伯维等多家大型医药公司合作。去年六月，Atomwise 与礼来签订了高达 5.6 亿美元的 AI 驱动药物研发项目合作协议，旨在帮助礼来对特定疾病快速寻找到新的药物分子。

2019 年 9 月，Atomwise 进军亚洲市场，与豪森药业达成合作，双方在多个治疗领域针对 11 个未公开靶标设计和发现潜在的候选药物。Atomwise 的核心技术是使用神经网络构造出分子化合物的 3D 模型并模拟生化反应，预测化合物与靶蛋白之间的特异性结合。

英国 AI 药物发现公司 Exscientia 成立于 2012 年，目前已与葛兰素史克和罗氏建立了常规研究合作项目。2019 年 4 月，Excientia 向葛兰素史克交付了第一个通过人工智能发现的候选药物，这是一个治疗慢性阻塞性肺病(COPD)的潜在疗法。

除此之外，Exscientia 还与赛诺菲合作开发了有关代谢性疾病的疗法;与新基公司合作开发了针对癌症和自身免疫性疾病的疗法。2020 年 1 月，拜耳也加入了这一阵营，宣布与 Exscientia 在心血管疾病和肿瘤药物研发方向展开合作，项目金额可达 2.4 亿欧元。就在上个月，Exscientia 表示公司已经开发出第一款使用人工智能创造的药物，并将开展临床测试。

在融资方面，Exscientia 在 2019 年 1 月完成了 2500 万美元的B轮投资，该轮融资由新基公司、GT Healthcare Capital 以及 Evotec 共同参与完成。

另外一家备受关注的医疗初创公司是 OWKIN。它成立于 2016 年，总部位于纽约。OWKIN 使用联邦学习技术(Federated learning)，即一种在保护隐私的同时使用敏感用户数据训练 AI 的新兴方法为制药公司提供药物研发服务，该技术是由谷歌在 2016 年最早提出。公司核心机器学习平台 Owkin Socrates 能够整合生物医学图像、基因组学和临床数据，通过机器学习和深度学习算法，将临床数据转化为预测模型，为的是让医学专家们零门槛地使用人工智能技术，完成前沿的医学研究、药品研发和临床诊治。

谷歌旗下风投基金 GV 参与了对 OWKIN 的 A 轮融资。

目前，OWKIN 已与罗氏、益普生和安进合作，旨在从患者数据中找到与疾病相关的生物标志物。

总结

总体来说，从药企与人工智能药物发现平台越来越多的合作可以看出，人工智能推动医疗健康行业变革是未来必然的趋势。

虽然全球主流的 AI 制药相关公司都集中在美英两国，但值得一提的是，无论是人工智能药物研发平台初创企业背后的投资者(启明创投、百度风投、创新工场、腾讯、药明康德等)，还是本身直接参与这场激烈竞争当中的玩家(晶泰科技、深度智耀、冰洲石生物科技等)，中国的身影都无法忽视。

当然 AI 制药也面临着不少挑战，比如极少的产出、产出成果不足或不忧、相关的监管政策以及标准模糊，未来不确定性强，发展也道阻且长。