藥選 AI 這一醫療人工智能特殊賽道已經從后臺走向前臺
“AI+藥物研發”這一醫療 AI 賽道正在獲得越來越多的關注，尤其是在這次疫情期間。
1 月 29 日，阿里云也宣布向全球公共科研機構免費開放一切 AI 算力，以加速新冠肺炎的新藥和疫苗研發；2 月，工信部發布倡議書，提出要發揮人工智能的效用，優化 AI 算法和算力，助力病毒基因測序、疫苗 / 藥物研發、蛋白篩選等藥物研發攻關。
在藥物研發領域，通過大數據處理、機器學習、深度學習等技術，AI 正發揮著越來越重要的作用。
近日，AI 藥物研發企業深圳晶泰科技宣布與博騰股份攜手，在中美兩地同時開展藥物結晶技術、工藝研究開發、藥物智能開發平臺等方面的深度合作。
雷鋒網 AI 掘金志采訪到了晶泰科技 CEO 馬健，深入解讀這次合作的邏輯與前景。
藥企永恒的主題
降低研發成本一直都是藥企永恒不變的主題。
2018 年，全球前十藥企總營業額達到 3000 億美元以上，其中有將近 30%的資本都需要投入在藥物研發中。而藥物研發是一項高技術、高投入、高風險、長周期的復雜系統工程，主要分為藥物發現及前期研發、臨床前藥學實驗、工藝合成、臨床試驗及商業化生產五階段。
長期以來，新藥研發和臨床試驗大多由歐美醫藥企業開展，國內絕大部分企業的定位都在研發下游，以仿制和承接 CMO（醫藥生產外包服務）為主。隨著 CMO 市場趨于成熟，還衍生出定制生產(CDMO)、產研結合(CRO+CMO/CDMO)等多種模式。
雖然藥研 AI 企業和制藥公司的合作過去就有，但從過去的產業鏈條來看，人工智能在醫藥產業中最大的應用就在臨床前研究，例如晶型預測、藥物發現與設計。
此次合作方之一的博騰股份是國內一家老牌 CDMO 企業，主要業務和市場都在醫藥研發的下游生產端，這次合作將是 AI 技術在醫藥行業的進一步下沉。
馬健表示，“藥物生產是一個比較傳統的化工產業，這個產業本身的自動化、智能化水平有待提高。我們期待晶泰科技在 AI 技術方面的積累，結合博騰豐富的實驗經驗，將有機會給藥物生產與研發帶來效率的提高，這是我們深入合作的一大原因。”
2017 年，博騰股份以 2600 萬美金收購了創新藥定制研發服務機構 J-STAR Research，從美國布局 CRO（藥物研發外包）市場。晶泰科技與 J-Star 同樣提供藥物結晶領域的研發服務，一個以計算見長，一個有豐富的實驗研發能力，從計算+實驗的研發模式來看，兩家公司率先在美國展開合作看似是偶然，實則是必然。
馬健表示：“正是與 J-STAR Research 公司合作的小項目成為雙方擴展全方面合作的基石和跳板，在這個合作中對互相的表現都非常認可。之后，雙方決定把小項目的合作擴展到公司級的全方面合作，我們在 2019 年底就敲定了合作意向。”
雙方合作的兩個訴求點
小項目的合作是布局于現在，而全方面的合作則是放眼于未來。
雙方這次的合作離不開醫療行業“生產外包”大背景。
近些年，迫于新藥研發成本快速上升，多家歐美藥企都把藥物生產環節外包到中國。與歐美國家相比，在中國進行藥物生產可以把生產成本降低 30%到 50%，而且這一趨勢還在擴大，預計到 2023 年，生產外包的市場滲透率將達到 30%到 40%。
歐美藥企將生產環節外包到中國是為了降低成本，而中國 CMO 企業同樣有降低生產成本的訴求。其中藥物生產環節中最重要的組成部分就是生產工藝，對其優化的程度直接關系到整個生產的效率和成本投入。
但是，生產工藝有很多方案和參數需要進行探索，過去只能通過實驗的方式不斷試錯，既浪費時間又浪費資本。
馬健表示：“利用 AI 在藥物篩選研究中積累的底層工具和方法，可以大大提高工藝開發和優化的效率。這也是雙方決定擴大合作最直接的訴求點之一。”
此外，雙方合作還有一個更大的戰略意圖———組成“AI+藥物生產”全新研發服務模式。
作為一家 CDMO 企業，博騰的產業鏈上游有很多像強生、輝瑞、葛蘭素史克、勃林格殷格翰、諾華、羅氏這樣的藥物研發類巨頭，雙方計劃通過合作未來為這些企業提供包括藥物篩選和藥物生產一整套 AI 服務。
此外，馬健表示此次合作的另一個目的也是希望進一步打開國內藥研市場。
近些年，迫于降低研發成本的考慮，歐美藥企通過戰略剝離的方式將業務更多的聚焦在最核心的藥物研發領域，側重于“聚焦大分子，拋棄小分子”，而小分子藥物研發市場最大的承接方就是中國。
但是，國內醫藥行業面臨的問題是長期對醫藥研發投入不夠，真正具有創新能力的藥企相對較少。馬健表示，晶泰科技更大的愿景就是利用 AI 為國內醫藥研發行業賦能。
從 2019 年開始，晶泰科技在國內相繼建立了藥物晶型與合成的綜合研究實驗室，為國內藥企提供更完備的 AI 研發服務。
填補藥物研發的空白
瑞德西韋是這次疫情期間的一種明星藥，但是其對新冠肺炎的治療作用被不是被 AI 發現的。
《柳葉刀》報道，瑞德西韋最早是基于醫生的傳統經驗應用到臨床治療中。
馬健表示：“通過算法去做老藥新用的篩選，可以跳脫傳統的抗病毒藥物的品類限制，在所有上市藥物中更廣泛地搜尋有潛力抑制新冠病毒。同時，瑞德西韋作為為埃博拉病毒設計的藥物，對新冠肺炎的療效還在臨床驗證當中。利用人工智能等算法，還可以嘗試對這些藥物進行改造和劑型的優化
但是作為應對埃博拉病毒的藥物來說，瑞德西韋的臨床試驗結果還不是特別明確。人工智能或許可以嘗試對這些藥物進行化合物改造，實現更快速找到應對新冠肺炎的特效藥。”
疫情爆發之后，晶泰科技也展開了諸多動作，在 1 月 20 日就成立了疫情研究專項小組，根據相似度最高的 SARS 病毒對新冠病毒進行同源建模，從計算的維度驗證了新冠病毒較 SARS 更強的人際傳播能力，并對病毒與人體結合位點的蛋白質殘基進行分析，預測可能導致病毒傳染性、致病性增強的潛在突變，為開發多肽或抗體類藥物打下基礎。
而關鍵的是，晶泰科技根據獲得的新冠病毒幾個關鍵蛋白三維結構模型，利用 AI 技術對全球已上市藥物小分子及重要分子的老藥進行篩選，共找到 183 個對病毒有潛在治療效果的藥物，最終將目光鎖定在活性排序最靠前的 38 個分子。
而這些舉措如果發生在 2003 年的 SARS 時期簡直不敢想象。或許從現在的視角去看非典時期的許多藥物篩選都比較荒謬，殊不知其中存在著更大的行業內因。
馬健表示：“2003 年非典時期，國內醫藥行業幾乎沒有幾款自主研發藥，基本都是以仿制藥為主，國外的新藥上市緩慢，應對非典的藥物篩選本身就缺少選項。”
而藥物研發領域的空白其實也是人才的空白，藥物篩選極大依賴個人經驗缺少核心技術人才，更無從談起深度學習等算法的加持，高效的藥物篩選難以實現。
而今天的醫藥行業已不可同日而語，這些進步既有技術迭代原因，也有人才回流的大背景。
當然更離不開政策的加持，近年來，中國的藥品監管法規出臺一系列政策與國際水平接軌，從 2015 年展開一致性評價、到 2017 年加入 ICH，優勝劣汰，引導和督促整個行業的重心由數量向質量、由仿制藥向創新藥研發轉移，為本土創新藥企的崛起鋪平道路。
對于疫情的發展，學者認為新冠病毒未來在秋季可能會再次爆發，而政府層面會長期重點支持和關注藥物研發方向。馬健表示：“政府的支持力度會空前提高，而抗冠狀病毒的研究和廣譜的抗病毒類藥物研發，不是一個短期之內可以完成的事情。目前，晶泰科技已經申報了兩個研發項目”
這場新型冠狀病毒疫情來勢洶洶，對各個行業都造成了很大的影響，不僅考驗企業的臨場應變能力，更加速企業的洗牌。
馬健表示：“疫情爆發之后，一些非新冠病毒相關的線下實驗研發只能暫停，只有線上平臺計算類業務還在推進，未來隨著線下、線上互動的增強，通過平臺組織 CRO 等線下研發活動，或將成為藥物研發領域非常重要的優化方向。”