人工智能邂逅新药研发（上）— 市场观察与合作模式

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，如应用于医疗场景，将带来医疗行业的全新革命。人工智能技术将其数据资源、计算能力和算法模型融入医疗场景中，为疾病诊断、检查手段、新药研发等医疗领域赋能，推动新药研发的智能化过程。本文将分为上下两篇，结合人工智能在新药研发领域的应用合作（包括靶点发现、化合物筛选、化合物合成、晶型预测、新适应症发现、优化药物反应试验、选择受试人群、药物警戒和转录组数据查询等的药物开发周期）中常见的交易模式、市场趋势和动态观察，同时结合相关交易实例，具体分析人工智能在新药研发领域典型合作模式的核心商业、技术和法律问题。
一、人工智能+新药研发——来而不可失者时也，蹈而不可失者机也
（一）“方兴未艾，星火燎原”
如我们在前篇医药专题系列文章《汉坤医药专题（六）｜沉浸式全览医药合作开发的常见模式与市场观察》中所述，新药研发需长期投入大量的资金、技术和人力资源，且具有高度的不确定性。人工智能技术与生物制药领域的结合不仅可以将药物发现、临床前研究的时间缩短接近40%，还可以节约临床试验阶段约50%-60%的时间；且从费用角度看，人工智能辅助新药研发技术每年可节省近260亿美金的化合物筛选成本和约280亿美金的临床实验费用[1]。在药物需要大数据分析和高通量测试的阶段，人工智能辅助新药研发技术的优势最为明显[2]。由于人工智能辅助新药研发技术对新药研发效率性和回报率卓有成效的提升，全球领先的制药公司均锚定了人工智能辅助新药研发技术作为解决新药研发高昂成本问题的方案。
在COVID-19疫情的驱动下，市场对新药研发行业有了前所未有的关注，而人工智能+新药研发作为市场备受关注的交叉领域，同时受到TMT和医疗这两个大类行业资本的追捧。2021年，全球AI制药产业共发生77起融资事件，累计融资额达45.64亿美元，融资事件数和融资额共同刷新了历年融资纪录。对比2020年，2021年融资额增长率达152%[3]。据不完全统计，2021年，国内AI制药领域共发生34起融资事件，涉及融资总金额超过人民币83亿元，平均单笔融资金额超过人民币2亿元[4]。
（二）“道阻且长，行则将至”
尽管人工智能在新药研发领域备受青睐，我们需要承认它有不完美的一面，目前仍面临多方面的应用挑战，例如行业细分切入点多、商业模式尚不明确、大多项目处于早期孵化阶段、高端复合型人才缺失、高质量数据的瓶颈、缺乏伦理共识和法律监管等[5]。此外，人工智能在新药研发领域目前也主要集中在靶点发现阶段，即新药研发早期，而专注于化合物合成、化合物筛选、晶型预测等环节的企业数量较少[6]。值得一提的是其中的数据制约困境，人工智能模型和算力的提升、算法的选择和优化受到高质量数据“天花板”的制约，而新药研发领域的数据基本掌握在药企、医院和CRO实验室手里，公开的数据比较有限，所以如何获取优质且合规的数据、完善数据库和建立研发数据标准体系都是人工智能新药研发平台企业面临的难题。尽管如此，立足当下，展望未来，人工智能+新药研发实现“摩尔定律的后指数时代”可期。
二、人工智能+新药研发——长驾远驱，论“策”经邦
除资本端、技术端以外，政策及法律法规亦为人工智能+新药研发提供了很大的支持，具体如下列表格所示：
（一）先驱引导

（二）医药创新

（三）医药数据

（四）个人信息保护

三、人工智能+新药研发——千帆过境，百舸争流
传统药企派、AI创企派、互联网巨头派，三种典型背景的人工智能+新药研发企业在市场上竞技角逐。传统药企派企业研发资金雄厚、数据积累和项目经验无出其右；AI创企派企业各立山头，学术背景强大，资方投入意志坚定；互联网巨头派企业在AI技术和生态构建能力上的实力毋庸置疑[7]。
而三种典型的商业模式就此形成，一是以人工智能技术平台为主的SaaS供应商模式，由人工智能+新药研发公司向制药企业提供平台软件解决方案，辅助制药；二是以自研管线为主的Biotech模式；三则是由人工智能+新药研发公司提供技术，药企提供数据和研发管线，通过合建企业、合作研发等“项目制”方式实现战略合作。
SaaS供应商模式的优势在于人工智能+新药研发公司可以收取平台软件服务费，更快地获得收入，在承担较低风险的同时还能通过广泛的合作累计更多的数据以支持算法迭代，但劣势在于很难深度介入新药研发活动；Biotech模式可通过自研管线更快地验证算法平台能力，利润丰厚的同时风险也较高；战略合作模式可整合各方资源，分散风险，且人工智能+新药研发公司也可以全程参与新药研发。战略合作模式可进一步细分为两种，一是委托合作模式，二是均衡合作模式：委托合作模式下，本质是药企委托人工智能新药研发平台企业辅助新药研发，合作项目主导权在于药企；均衡合作模式下，双方地位较为平等，各自发挥优势承担合作项目的工作，合作项目由双方共同主导。
不同的商业模式渗透到各细分领域，又形成了巨大的差异化空间，如已知靶点的小分子药物筛选与设计、已知靶点的抗体药物设计、药物成药性分析、靶点/标志物的发现、肿瘤新生抗原筛选、多靶点药物设计、模型的可视化分析等，人工智能在新药研发各环节均有不俗的表现。
四、结语
人工智能与新药研发的结合，受到了资本端、技术端和政策端多方位的关注和支持，汉坤亦有幸作为见证者和亲历者，在该领域协助多家境内外知名药企和人工智能新药研发平台企业强强联手，全程提供高质量的法律服务，包括设计交易架构、起草法律文件、主导项目谈判以及进行知识产权尽职调查等。在《汉坤医药专题（七）|人工智能邂逅新药研发》的下篇，我们将针对人工智能在新药研发领域的核心商业、技术和法律问题，就合作协议重点条款予以分析，敬请关注。
[1] 来源于CBInsights：AI制药行业专题报告——打开AI制药黑匣子，CB Insights深度剖析AI制药领域商业机会。
[2] 来源于：Artificial Intelligence in Life Sciences: The Formula for Pharma Success Across the Drug Lifecycle。
[3] 来源于动脉橙产业智库：一年吸金近50亿，大分子药物、肠道微生态蓄势待发，全球AI+制药价值趋势报告2016-2021年。
[4] 来源于动脉网：2021年国内AI制药领域融资总金额超80亿！影响AI制药火热发展的4点底层逻辑丨2021年度盘点。
[5] 来源于AIDD Pro: 突破研发瓶颈 是什么限制了 AI 制药的发展进程。
[6] 同上注。
[7] 来源于高特佳投资：人工智能与行业深度融合的“AI 制药”，会改变医疗行业未来吗？
实习生张佳洁对本文的写作亦有贡献。