AI + 制藥的盛宴正在上演，站在 AI 制藥風(fēng)口下的 “主角們” 相繼上場亮相。

根據(jù) CB Insights 數(shù)據(jù)顯示，2015 年 - 2020 年之間，AI 技術(shù)在藥物研發(fā)領(lǐng)域的融資數(shù)量和金額不斷攀升。自 2020 年 3 月以來，全球共有 11 家 AI 制藥公司完成了 1 億美元以上的融資。

圖 | AI 制藥行業(yè)融資金額及數(shù)量 （來源：CB Insights 中國）

隨著AI 制藥領(lǐng)域融資額的不斷刷新以及 AI 技術(shù)發(fā)現(xiàn)的藥物分子相繼進(jìn)入臨床階段，這是否意味著 AI 制藥正在走向成熟階段？

近日，生輝采訪了國內(nèi) AI 制藥公司 —— 廣州費米子科技有限責(zé)任公司（以下簡稱為 “費米子”）的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官鄧代國博士，與他聊了聊 AI 制藥初創(chuàng)公司發(fā)展的底層邏輯和突破口所在。

在鄧代國看來，整個 AI 制藥行業(yè)還處于早期發(fā)展階段，目前看來，行業(yè)內(nèi)還沒有出現(xiàn) “一家獨大” 的局面，各個 AI 制藥公司各自都在聚焦自己擅長的領(lǐng)域。

鄧代國博士畢業(yè)于中山大學(xué)計算機系，他也是一名連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。自 2015 年起，他開始探索 AI 技術(shù)在多個行業(yè)中的應(yīng)用，曾搭建了紡織業(yè)領(lǐng)域第一個基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模專業(yè)圖片搜索引擎 —— 面料電商交易平臺搜芽，并獲得創(chuàng)新工場等多家機構(gòu)的投資。2018 年，他決定將 AI 技術(shù)應(yīng)用于藥物研發(fā)領(lǐng)域，并正式成立費米子 —— 利用 AI 技術(shù)進(jìn)行小分子藥物研發(fā)。

去年 11 月，費米子宣布完成近億元 A 輪融資。

“費米子指的是天使粒子，寓意我們團隊可以發(fā)現(xiàn)更多有價值的藥物分子、天使分子。” 鄧代國說。

從靶點發(fā)現(xiàn)到 IND

鄧代國這樣描述費米子正在做的事情 —— 覆蓋從藥物靶標(biāo)選擇到 IND、甚至推進(jìn)到臨床 I 期階段的解決方案，涵蓋了開發(fā)研發(fā)平臺、數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)生成和篩選、理化數(shù)據(jù)預(yù)測，并基于該平臺進(jìn)行小分子藥物研發(fā)。

而從靶點發(fā)現(xiàn)到 IND 開發(fā)的核心在于其底層技術(shù)平臺 —— FermiNet 小分子研發(fā)平臺。

該平臺基于片段進(jìn)行藥物設(shè)計，能夠滿足研究人員將多個針對某靶標(biāo)已知活性化合物的不同片段 “糅雜” 在一起，從而獲得先導(dǎo)化合物。官方宣稱，基于該平臺，與傳統(tǒng)藥物研發(fā)相比，費米子可以節(jié)省 1-2 年時間，提高研發(fā)效率，部分優(yōu)化環(huán)節(jié)甚至能高出傳統(tǒng)研發(fā) 10 倍左右。

據(jù)鄧代國介紹，目前費米子正在進(jìn)行 Beta 測試，選擇具有高組織及高蛋白亞型選擇性的商業(yè)開發(fā)方向，測試專有平臺的特殊篩選功能。比如說，當(dāng)篩選到有活性的亞型時，提高該亞型分子的安全性、控制代謝半衰期，進(jìn)行特定給藥的評測，以及特定的組織選擇分布。

具體流程是：當(dāng)決定開發(fā)一條管線時，首先由 AI 和不同學(xué)科人員共同組成的投委會圍繞適應(yīng)癥方向選擇靶標(biāo)；確定某個靶標(biāo)后，針對某個特定靶標(biāo)，利用經(jīng)過優(yōu)化的通用模型篩選最佳靶標(biāo)亞型；針對活性，基于這些數(shù)據(jù)和現(xiàn)有模型，生成相關(guān)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在不同的商業(yè)目標(biāo)下利用通用模型去篩選特定化合物。

基于該專有小分子平臺，費米子已經(jīng)開發(fā)出了十幾條處于不同階段的小分子在研管線，適應(yīng)癥集中在炎癥、鎮(zhèn)痛、腫瘤。目前，有 2-3 條針對炎癥和鎮(zhèn)痛適應(yīng)癥的管線已完成臨床前候選化合物數(shù)據(jù)收集和生成，預(yù)計今年 10 月 - 12 月會提交 IND 批件。

藥物發(fā)現(xiàn)過程中的第一步是確定治療性藥物靶標(biāo)。目前，費米子暫未披露所選靶標(biāo)，不過鄧代國透露，靶點選擇的基本原則是全球 Top5 的創(chuàng)新靶點。

此外，費米子圍繞 3 大適應(yīng)癥方向，基于已選靶標(biāo)協(xié)同效果、產(chǎn)品取證以及市場規(guī)模考量，以產(chǎn)品矩陣結(jié)構(gòu)覆蓋策略為主，不斷擴展產(chǎn)品管線。比如說確定慢性鎮(zhèn)痛靶標(biāo)后，會相應(yīng)地去補充急性鎮(zhèn)痛靶點；選擇針對皮膚炎癥的靶標(biāo)之后，繼續(xù)補充針對特定器官的炎癥靶點。

鄧代國透露，費米子的商業(yè)模式主要以與藥企合作以共同研發(fā)為主，推進(jìn)到 IND 或者臨床 I 期以后再進(jìn)行轉(zhuǎn)讓，保留藥物的一部分權(quán)益。現(xiàn)在，費米子已經(jīng)和國內(nèi)十幾家上市制藥公司達(dá)成了合作。

平臺有待完善

費米子專有的小分子平臺還存在有待完善的空間。一是，需要構(gòu)建各種功能網(wǎng)絡(luò)并不斷優(yōu)化，比如說選擇性網(wǎng)絡(luò)、半衰期網(wǎng)絡(luò)、血腦屏障網(wǎng)絡(luò)等；二是，需要不斷積累具有臨床價值的數(shù)據(jù)，掌握從靶標(biāo)到 IND 階段的整體解決方案。

現(xiàn)階段，費米子的數(shù)據(jù)主要有兩大來源，一是商業(yè)付款數(shù)據(jù)庫；二是公開數(shù)據(jù)庫，利用工具進(jìn)行爬取并變成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，即自動識別特性分子，并把這種屬性標(biāo)簽規(guī)模化和結(jié)構(gòu)化集成一套系統(tǒng)。

其中 AI 的革新之處就在于整合了分散零碎的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并通過深度學(xué)習(xí)分析出數(shù)據(jù)的規(guī)律，然后按照這些規(guī)律進(jìn)行藥物研發(fā)，以期提高研發(fā)效率和準(zhǔn)確度。

現(xiàn)階段，AI + 制藥領(lǐng)域不會出現(xiàn) “一家獨大” 的局面

新藥的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程非常漫長，昂貴且風(fēng)險性極高。根據(jù)塔夫茨藥物研發(fā)研究中心的統(tǒng)計，一款新藥的研發(fā)成本大約為 26 億美元，平均耗時 10-15 年。而每個藥物發(fā)現(xiàn)過程的平均成功率僅為 10％，制藥公司的回報率已從 2008 年的 10％下降到大約 2%。

對于藥物研發(fā)公司來說，尋求藥物研發(fā)的轉(zhuǎn)型和升級似乎也是 “必須選擇的路”。AI 能夠通過不斷深度學(xué)習(xí)優(yōu)化其在模式識別和表征學(xué)習(xí)上的熟練程度，通過對化合物結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)生理機制和基因等數(shù)據(jù)快速進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析和處理，從而更精準(zhǔn)、更快速預(yù)測分子化合物。

在揭示疾病基因通路的復(fù)雜性甚至是生物學(xué)復(fù)雜性方面，AI 似乎可以通過深度學(xué)習(xí)、算法和強大的算力給出 “最優(yōu)解”。

根據(jù)德勤的研究報告，AI 輔助藥物發(fā)現(xiàn)是解決藥物研發(fā)這道難題最有希望的解決方案。

“AI 應(yīng)用于藥物研發(fā)領(lǐng)域具有足夠的潛力和價值。作為一種基礎(chǔ)工具，越來越多的制藥公司會選擇使用 AI 工具，滲透率會越來越高，效率也會越來越高。隨著 AI 設(shè)計出的藥物開始陸續(xù)進(jìn)入臨床開發(fā)階段，AI 在制藥領(lǐng)域的話語權(quán)也在不斷增強，越來越多受到行業(yè)的認(rèn)可。” 鄧代國說。

mRNA 療法公司 Moderna 正在使用亞馬遜的 AWS 云，設(shè)計新冠疫苗、開發(fā)針對腫瘤、罕見病、自身免疫疾病等領(lǐng)域的 mRNA 療法；BMS 與 AI 科技公司 Concerto HealthAI 達(dá)成合作，利用后者真實世界數(shù)據(jù)及 AI 平臺 eurekaHealth 加速新藥的發(fā)現(xiàn)和研發(fā)；英國 AI 藥物發(fā)現(xiàn)公司 Exscientia 與 GSK、羅氏、賽諾菲、新基、拜耳等公司達(dá)成合作，2019 年 4 月，Excientia 向 GSK 交付了第一個通過 AI 發(fā)現(xiàn)的候選藥物，這是一個治療慢性阻塞性肺病（COPD）的潛在療法。。.

AI 制藥公司越來越多地與生物制藥公司牽手，一定程度上也表明制藥界開始打開對 AI 的大門，制藥公司越來越認(rèn)可 AI 在新藥研發(fā)中所扮演的角色。

AI 制藥是否正在走向成熟階段？

“大環(huán)境越來越好，但是 AI 制藥是一個高門檻的領(lǐng)域，與傳統(tǒng)制藥方式差距很大。我認(rèn)為，AI 藥物研發(fā)還處于起步階段，AI 進(jìn)入成熟期還有很長的路要走。” 鄧代國說。

在他看來，未來會有更多的 AI 制藥公司如雨后春筍般成立，但是會各自聚焦特定領(lǐng)域，不會出現(xiàn) “一家獨大” 或者壟斷的局面。

AI 藥物研發(fā)對于生物模型、數(shù)據(jù)模型要求很高，因此每家 AI 制藥公司都有自己的邊界，難以形成壟斷局面。這些 AI 制藥公司會各自聚焦擅長的領(lǐng)域，發(fā)揮特定獨特優(yōu)勢，在特定領(lǐng)域積累實現(xiàn)差異化布局。

“第一步，把幾條管線推進(jìn) IND，挑選幾條管線推進(jìn)到臨床 I 期階段，然后與特定領(lǐng)域的合作伙伴共同開發(fā)，或者轉(zhuǎn)讓出去；第二步，完善臨床前平臺，生成 AI 驅(qū)動的藥物研發(fā)方案；第三步，繼續(xù)開發(fā)下一梯隊產(chǎn)品管線；第四步，未來希望能夠?qū)⒃谘泄芫€推進(jìn)到臨床 II 期，在合適的時機選擇上市。” 這是鄧代國對于費米子的下一步規(guī)劃。

原文標(biāo)題：本土博士用AI尋找生物界的「天使粒子」，年內(nèi)或?qū)⒂袛?shù)條管線申報臨床|專訪費米子

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