采訪,、撰文：一葦 編輯：火柴Q

設(shè)計：火柴Q  微信公眾號：甲子光年（ID：jazzyear）

「甲子趨勢」No.22

1985年,，當達拉斯電工Ron Woodroof用啤酒送服下兩片AZT（齊多夫定）后，奇跡并沒有發(fā)生,，他體內(nèi)的HIV病毒仍在蔓延,，而且病情更加惡化......這是電影《達拉斯買家俱樂部》中的一個橋段，當時美國沒有治療艾滋病的有效藥物,，直到1996年,，雅培（Abbott）公司經(jīng)10年研發(fā)的抗艾“神藥”Ritonavir（利托那韋）上市，大幅提高了艾滋病患者的存活率——兩年內(nèi),，美國HIV相關(guān)死亡人數(shù)從每年的50000人下降到約18000人,。

正當美國患者們在互助會里彼此擁抱鼓勵之時，藥卻出了岔子,。

1998年,，Ritonavir上市兩年后，被發(fā)現(xiàn)晶型發(fā)生轉(zhuǎn)化,，藥物性質(zhì)隨即改變,，其生物有效性大大降低。雅培不得不召回所有產(chǎn)品,、清空生產(chǎn)線,，重做晶型研究、制劑開發(fā)等一系列工作,，前后經(jīng)濟損失超過 2.5 億美元,，雅培成了“啞賠”。

在事后接受FDA（食品藥品監(jiān)督管理局）的問責時,，雅培的首席科學官硬著頭皮擠出了一句真心話：“藥物的多晶型現(xiàn)象就像自然界的龍卷風一樣,，是不可預測的狀況。”

“龍卷風般不可預測”，這就是制藥行業(yè)面臨的長期困境：它由生物學假說驅(qū)動,、以試錯為主,，效率低下。這直接導致制藥行業(yè)具有投入高,、風險高,、周期長、門檻高的特點,。

但現(xiàn)在,，改變正在悄悄發(fā)生。

從2014年到2017年,，中國集中涌現(xiàn)了晶泰科技,、零氪科技、尋百會,、深度智耀,、智藥科技等新型醫(yī)藥科技公司，原本高壁壘,、格局相對穩(wěn)定的制藥行正迎來變局,，以大數(shù)據(jù),、AI為代表的新興科技正在著力提升制藥環(huán)節(jié)的效率,。

「甲子光年」采訪了中國藥物研發(fā)科技公司、專注生物科技和醫(yī)療領(lǐng)域的投資人,、藥物研究機構(gòu)等多方角色,，以探究這一“變局”背后的深層邏輯、機遇和影響,。

我們看到的新局面是：新技術(shù)公司各持所長,、從不同環(huán)節(jié)切入，并努力向上下游迫近,；研究機構(gòu)搭建技術(shù)平臺自組公司,；傳統(tǒng)藥企嗅到風向，謀求合作,、收購,；投資機構(gòu)躍躍欲試而又冷靜克制。

在大眾看不到的研究室,、談判桌上,，手握新技術(shù)的拓荒者們，正試圖在藥物研發(fā)的不同環(huán)節(jié)跑馬圈地,。

便宜不了的藥價

上映12天后,，《我不是藥神》票房突破25億，整個中國也陷入一場大討論：為什么藥這么貴,？

巧合的是,，根據(jù)以醫(yī)科聞名的美國塔夫茨大學2016年的數(shù)據(jù),，新藥研發(fā)的平均成本也是25億多——不過是美元?！段也皇撬幧瘛返碾娪皬膭”镜匠善?年,；而藥企要做出一款新藥，則普遍需要10到15年,，而且成功與否還不一定,。

根據(jù)生物技術(shù)創(chuàng)新組織（BIO）的數(shù)據(jù)，每5000到10000個進入研發(fā)管線的候選藥物,，最終能被FDA批準上市的不到10個,。且在10種上市藥品中，只有2種取得的收入可以覆蓋研發(fā)成本,。

高投入,、高風險、長周期,，這直接導致藥企研發(fā)成本高昂,，藥價便宜不了。

現(xiàn)行的藥物發(fā)現(xiàn)流程是這一切的根源,。

這套研發(fā)流程大致可以分為“藥物發(fā)現(xiàn)（包括靶點篩選,、先導化合物篩選、先導化合物優(yōu)化）→臨床前研究→臨床研究（分為I期,、II期,、III期）→新藥申請→批準上市”→藥物上市后檢測6個階段。

“藥神”電影中治療慢性粒細胞白血病的“格列寧”原型,，瑞士諾華制藥公司（Novartis）研發(fā)的“格列衛(wèi)”就是一個典型的案例——從1960年發(fā)現(xiàn)作用靶點“費城染色體”,，到2001年5月被美國FDA批準用于治療，格列衛(wèi)的問世跨越了40余年,，諾華前后投資超過50億美金,。

僅僅是從發(fā)現(xiàn)靶點到找到致癌機理，格列衛(wèi)的研發(fā)團隊就花了10年,。此后,，研發(fā)人員還要在成千上萬種組合中找到合適的化合物，開展動物實驗和I期,、II期,、III期人體臨床試驗。每一環(huán)都是難關(guān),。

格列衛(wèi)還算幸運,，作為一款特效藥銷售多年，成了許多病患的剛需。

其他很多藥就沒這么好運了,。2017年,，Tenax Therapeutics公司研發(fā)的一款針對低心輸出量綜合征（LCOS）的藥物就不幸在臨床III期時失敗，功虧一簣,。這直接導致Tenax股價一天內(nèi)暴跌76%,，從1.95美元跌至46美分，其CEO也在2017年4月辭職,。

整個行業(yè)的不確定性,，使少數(shù)成功的藥，不得不養(yǎng)著那些不成功的小兄弟,，藥價進一步抬升,。

近年來，制藥行業(yè)還出現(xiàn)了一個新變化：明顯的收益率遞減,，財大氣粗的大藥企也很難承擔這套研發(fā)體制了,。

據(jù)德勤在2017年的統(tǒng)計顯示，2010年全球16家頭部制藥企業(yè)共有233個新藥項目處于臨床研發(fā)后期,，總資產(chǎn)約為1.54萬億美元,，到了2016年，這兩個數(shù)字分別增長到376個和1.7萬億美元,。但研發(fā)回報率卻在持續(xù)下滑,，從2010年的10.1%下降到2016年的3.7%。

這又進一步加劇了高藥價,。今年以來,，美國各制藥巨頭紛紛抬高藥價,。本月初,，輝瑞公司對外宣布要大幅度上調(diào)100種處方藥價格，其中包括降壓藥絡活喜和肺癌治療藥物賽可瑞,，影響全球億計患者,。

根據(jù)湯森路透的一項調(diào)查，美國每年的醫(yī)保投入高達2.2萬億美元,，占全國GDP的15%,，但仍有15％的美國人口享受不到這項福利。美國總統(tǒng)特朗普忍不住在推特上開腔炮轟輝瑞：“他們應該為自己的行為感到羞愧,?！?/span>

高藥價下，“大病致窮”是世界難題,。天下苦藥價久矣,。

AI再一次被推到風口浪尖，藥企、患者,、政府都在期待新技術(shù)帶來效率提升,。

這一次，AI能不負所望嗎,？

突然火熱的賽道

僅在2018年7月,，就連續(xù)有藥物研發(fā)領(lǐng)域的科技公司零氪科技和國際原創(chuàng)新藥研發(fā)企業(yè)亞盛醫(yī)藥分別宣布獲得10億元D輪融資和10億元C輪融資。新一輪融資后,，零氪科技宣布自己成為獨角獸,，亞盛的估值則預計達到40億元，比去年翻了8倍,。

從2014年到2017年,，在本來格局相對穩(wěn)定的制藥行業(yè)，出現(xiàn)了商業(yè)新動向,，主要表現(xiàn)為：一,、新公司集中出現(xiàn)，資本敢投了,；二,、大型藥企和新的AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)公司之間展開頻繁合作,。

新公司中,，國外的有： Atomwise（2012）、BenevolentAI（2013）,、Insilico Medicine（2014）等,；國內(nèi)則有晶泰科技（2014）、零氪科技（2014）,、尋百會（2016）,、深度智耀（2017）、智藥科技（2017）等,。

原本不怎么投制藥環(huán)節(jié)的中國VC也開始加碼這個賽道,。如尋百會在2017年10月獲得線性資本等機構(gòu)千萬級天使輪投資。深度智耀在2017年12月獲真格基金數(shù)百萬美元Pre-A 輪投資,。今年1月,，人工智能制藥公司晶泰科技獲得了來自騰訊、谷歌的1500萬美元B輪投資,。

2017年,，也是大藥企和這些新技術(shù)公司合作案例的爆發(fā)之年：Berg Health與阿斯利康、Numerate與武田制藥,、Exscientia與賽諾菲,、Exscientia與葛蘭素史克紛紛開展合作,，所披露的金額規(guī)模都在千萬美元和數(shù)億美元級別。

為什么AI+藥物研發(fā)突然熱起來了,？

其實這不是藥企第一次把希望寄托在新技術(shù)上,。由于藥物研發(fā)效率低下是行業(yè)的長期痛點，所以每有看起來能帶來改變的新技術(shù)時,，藥企都愿意一試,。

具體到如今被寄予厚望的AI技術(shù)上，“技術(shù)端”和“行業(yè)端”的變量共同促進了賽道變熱,。

在技術(shù)端,，AI技術(shù)正進入商業(yè)化落地的爆發(fā)期。

這一輪AI技術(shù)的突破主要是機器學習,、深度學習,，它能顯著提高對數(shù)據(jù)、信息的處理效率,，部分替代繁瑣的人工,。以深度智耀為例，這家公司的思路是通過自然語言處理（NLP）技術(shù),，讓機器分析,、閱讀大量理化數(shù)據(jù)、期刊文獻成果,、臨床數(shù)據(jù)等,，以發(fā)現(xiàn)可能的突破口，如新的藥物靶點,、先導化合物結(jié)構(gòu)等,。

目前，深度智耀主要切入的是AI驅(qū)動的藥物靶點發(fā)現(xiàn),，藥物設(shè)計,、藥物篩選、藥物合成,、臨床研發(fā)一體化系統(tǒng),，以及新藥研發(fā)預測決策大腦,。AI藥物合成已經(jīng)有世界領(lǐng)先的原型,。

行業(yè)端的變量則是，中國的整個醫(yī)藥行業(yè)正在發(fā)力“新藥研發(fā)”和“原研藥”,。

根據(jù)中國知識產(chǎn)權(quán)網(wǎng)的數(shù)據(jù),，2010年，中國的7346家制藥企業(yè)中,，90%以上是仿制藥生產(chǎn)企業(yè),。但近年來,，隨著一系列政策和市場的變化，對追求更高價值的頭部藥企來說,，仿制藥的路子走不通了,。

轉(zhuǎn)折點之一是2016年3月，國務院出臺的關(guān)于仿制藥的“一致性評價”新規(guī)——仿制藥必須證明在藥效,、質(zhì)量等各個方面,，與原研藥一致，才能有資格推向市場,。關(guān)注醫(yī)藥行業(yè)的投資人Mary告訴「甲子光年」,，過去做仿制藥的中國藥企，想要通過臨床審批其實并不難,，只要拿到一個配方,，兩年就能申請上市，這就有了“國產(chǎn)藥吃一把也趕不上進口藥吃一片”的現(xiàn)象,。現(xiàn)在一致性評價的落地,，無疑會逼迫本土藥企更關(guān)注研發(fā)環(huán)節(jié)，對專業(yè)研究機構(gòu),、研究型平臺公司的需求也會增多,。

一打一拉，激勵新藥研發(fā)的政策也在陸續(xù)出臺,。從2015年的《關(guān)于改革藥品醫(yī)療器械審評審批制度的意見》到今年6月的《關(guān)于組織實施生物醫(yī)藥合同研發(fā)和生產(chǎn)服務平臺建設(shè)專項的通知》,，都在鼓勵藥物研發(fā)的創(chuàng)新。

同時,，通過多年的積累,，中國的生物醫(yī)藥領(lǐng)域的人才池得到了擴充。2012-2016年,，中國的生命科學領(lǐng)域的SCI(科學引文索引)論文發(fā)表數(shù)達到世界第2位,，僅次于美國。在含金量更高的統(tǒng)計指標數(shù)據(jù)庫ESI“高被引作者”中,，中國作者的數(shù)量也從1996年的3位增加到2006年的7位,，再增加到2016年的170多位。

關(guān)于人才的一個特殊利好消息是部分跨國藥企出于節(jié)約開支等需求裁撤了中國研發(fā)中心,，向市場釋放了人才,。如2017年9月，GE中國研發(fā)中心部分撤出,。此前,，諾華也解散了中國生物制劑部門。

由此,，中國的整個醫(yī)藥研發(fā)市場正出現(xiàn)新變化：

根據(jù)西南證券今年4月的一份行業(yè)報告,，國內(nèi)新藥IND（2007版化藥注冊分類1,、2和國際多中心臨床試驗申請）數(shù)量正逐步增加，近4年均超300件/年,，其中約2/3由國內(nèi)企業(yè)申報,。

生物醫(yī)藥類公司的資本市場熱度隨之上升。據(jù)動脈網(wǎng)統(tǒng)計,，2014年以來,，中國新藥領(lǐng)域發(fā)生融資323起，總?cè)谫Y額約320億元,，平均單筆融資金額接近億元,，催生出了信達、盟科,、歌禮,、百濟神州這樣的頭部藥企。這也自然帶動了相關(guān)創(chuàng)投市場的火熱,。

醫(yī)療旅游公司康安途的轉(zhuǎn)型是市場風向變化的一個縮影,。2015年，從中科院上海生命科學研究院博士畢業(yè)的楊晨創(chuàng)立了康安途,，做了件和藥神里的“程勇”相似但合法的事：帶病人去印度旅游,，購買仿制的丙肝特效藥“索菲布韋”。

而到了2017年,，看到迅猛發(fā)展的AI技術(shù)和整個市場的變化,，楊晨與計算機輔助藥物設(shè)計專家黃韜共同創(chuàng)立了新科技公司智藥科技，目前已獲千萬級天使輪融資,。

各有所長的玩家

目前市場上主要有三大類玩家——初創(chuàng)醫(yī)藥科技公司,、藥物研究機構(gòu)和大型藥企。

其中,，初創(chuàng)公司各有業(yè)務切口,，分別在藥物研發(fā)的不同環(huán)節(jié)謀求突破，從最初切入環(huán)節(jié)看,，按照藥物研發(fā)的流程從前到后,，「甲子光年」接觸到了聚焦靶點和化合物篩選的尋百會；專注晶型預測的晶泰科技,；側(cè)重臨床試驗的零氪科技和用AI賦能靶點發(fā)現(xiàn),、藥物注冊申報，服務藥物上市“最后一公里”的深度智耀,。

這些公司都是從藥物研發(fā)的某一個細小環(huán)節(jié)切入,，并逐漸向上下游拓展業(yè)務，它們并不生產(chǎn)藥,，而是向大型藥企或醫(yī)療機構(gòu)提供技術(shù)（平臺）服務。

深度智耀成立于2017年9月,，創(chuàng)立剛9個月,，就已擁有20多家客戶，其中包括超半數(shù)的中國區(qū)跨國藥企,，以及國內(nèi)一線創(chuàng)新型藥企,。目前已落地的產(chǎn)品有基于機器學習的注冊資料翻譯、注冊資料寫作和藥物安全警戒等,。

深度智耀CEO李星曾在強生等知名跨國藥企的新藥開發(fā)部門任職超過12年,。她告訴「甲子光年」，許多藥企僅在完成一個eCTD (藥品電子技術(shù)通用技術(shù)文檔)上就要花費很多人力,、財力成本,，而使用AI技術(shù)則可以把原來3個人5天的工作量減少到1個人5小時的工作量，效率獲得百倍級提升,。

不過,，深度智耀的“野心”不止于此,。李星認為AI技術(shù)最終會在藥物研發(fā)全流程中都發(fā)揮作用,，所以深度智耀也正在建設(shè)“全球最大的新藥研發(fā)的知識圖譜”,，這是藥物研發(fā)的底層能力,。

未來的理想狀態(tài)是,，知識圖譜能把實驗室的理化數(shù)據(jù),、期刊文獻里的研究成果,、臨床數(shù)據(jù)等不同種類的數(shù)據(jù)聯(lián)通并整合，最終產(chǎn)出有價值的決策,。

比如目前全球有7000多種罕見病,，如果靠人去查文獻，可能得看3到6個月,，而用AI建立知識圖譜,，則可以幫助國內(nèi)藥企去快速獲取到先進經(jīng)驗,。前期研究時長可以從幾個月縮短到幾小時,。

“我們打算用3到5年時間，用AI輔助新藥研發(fā)的全流程,。從藥物靶點發(fā)現(xiàn)到化合物的篩選,，再到動物模型,、I-III期試驗，全流程,?！崩钚歉嬖V「甲子光年」。

成立于2014年的晶泰科技找到的行業(yè)切口則是晶型預測,，主要涉及先導化合物的優(yōu)化環(huán)節(jié),。

讓雅培公司損失了25億美元的Ritonavir就敗在晶型上。相同的化學構(gòu)成下,，不同晶型卻在溶解度,、穩(wěn)定性、毒性方面千差萬別,，這是構(gòu)成藥物研發(fā)的“高風險”,、“高不確定性”的重要原因之一。

晶泰科技的做法是通過量子物理算法,、人工智能算法和云計算的三大核心技術(shù),，在早期就對影響藥物性質(zhì)的晶型特點做出比較準確的預測，幫助藥企在早期遴選最容易成功的分子候選,、晶型,、固相以及研發(fā)路線，從而降低風險最低的路徑,，加速進程,。

“就藥物晶型預測的效率而言，我們的計算如果全速跑的話,，可能幾個小時就能把別人做幾個月都還搞不定的實驗算出來了,。”晶泰科技企業(yè)傳播總監(jiān)王汝予告訴「甲子光年」,。

依托美國哈佛大學劉小樂教授實驗室的尋百會公司則把目標對準商業(yè)價值極高的“靶點發(fā)現(xiàn)”,。

一個明星靶點的誕生，往往連結(jié)著后續(xù)一系列的巨資投入和最終“九死一生”成功上市的特效藥,。比如PD-1抑制劑（一種針對癌癥的藥物靶點）,，從這個靶點出發(fā)，已有5款“抗癌神藥”在歐美上市,。 

尋百會希望把劉小樂實驗室的CRISPR 全基因組篩選技術(shù),，應用于發(fā)現(xiàn)新靶點、生物標記物以及構(gòu)建新型聯(lián)合療法,。尋百會CEO肖騰飛告訴「甲子光年」,，目前他們的技術(shù)平臺已篩選出12個原創(chuàng)靶點，實驗過程的每一步都有質(zhì)量控制（QC），這有利于推進腫瘤治療方法的研發(fā)速度和準度,，同時加快腫瘤治療藥物開發(fā)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率,。

零氪科技的思路和以上3家公司不同。深度智耀,、晶泰科技和尋百會都有很強的研發(fā)屬性,，團隊以研究者為主,。而零氪科技在成立三年多的時間里組建了一支橫跨“醫(yī)學,、科研、技術(shù),、產(chǎn)業(yè)服務”的超千人的團隊,，為醫(yī)療機構(gòu)、行業(yè)監(jiān)管部門,、各級政府以及醫(yī)藥產(chǎn)業(yè),、保險機構(gòu)等提供大數(shù)據(jù)整體解決方案。

在藥物研發(fā)階段,，零氪科技主要切入臨床試驗環(huán)節(jié),。零氪已與全國超500家綜合及專科三甲醫(yī)院,、900多個科室展開合作,，基于其真實世界（RWS）數(shù)據(jù)庫，零氪形成了廣泛的醫(yī)院覆蓋網(wǎng)絡和以電子病歷（EMR）數(shù)據(jù)為驅(qū)動的患者招募體系,，可以有針對性的篩選出有特殊臨床指標的患者群,，及時跟蹤新發(fā)患者。

「甲子光年」從零氪科技方面獲悉,，他們采用RWS進行新藥臨床研究,，可使整個臨床試驗成本降低30%，數(shù)據(jù)錄入成本也降低了40%,，從而降低企業(yè)試錯成本,，提高執(zhí)行效率。

體制內(nèi)的藥物研究機構(gòu)也在躍躍欲試,，尋找新商業(yè)機會,。

上海藥物研究所蘇州成果轉(zhuǎn)化中心正在搭建自己的大數(shù)據(jù)平臺，并有計劃基于該平臺成立自己的公司,，謀求商業(yè)合作,。轉(zhuǎn)化中心辦公室主任谷劉園告訴「甲子光年」，藥研所本身也是一個服務性平臺,，在制劑,、代謝，安全性評價等方面向全國藥企提供支持。目前藥研所承接了全國頭部藥企如恒瑞,、豪森等30%-50%的基因,、代謝、制劑等研究工作,。

“不管是一般企業(yè)還是創(chuàng)新企業(yè),，在藥物研發(fā)過程當中，不可能一家企業(yè)把鏈條上所有的事情全部做完,。臨床前的研究,，除了自己做實驗室評估之外，其實大部分的項目都是藥物所來做的,?！惫葎@說。

第三類玩家是大藥企,。如前文分析中國整體醫(yī)藥市場時所述,，大型藥企正在從過去的仿制藥模式轉(zhuǎn)向加投原研藥的模式。

根據(jù)西南證券的數(shù)據(jù),，國內(nèi)主流藥企的研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例已經(jīng)逐步提高到5%以上,，而恒瑞醫(yī)藥與復星醫(yī)藥占比已經(jīng)超過10%，2017年恒瑞的研發(fā)投入達到17.59億元,，復興醫(yī)藥則為15.29億元,。。成立于2011年的百濟神州,，目前已有4個用于腫瘤治療新藥品種進入臨床試驗,。金斯瑞生物科技的BCMA靶點治療多發(fā)性骨髓瘤的CAR-T療法，臨床病人數(shù)和試驗結(jié)果均是世界第一,。

從公開資料來看,，國內(nèi)這些大藥企在接入AI技術(shù)時，主要是靠合作和投資,。如今年6月,，藥明康德投資了用強化學習和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）進行分子發(fā)現(xiàn)的Insilico Medicine。

總結(jié)來看,，AI在藥物研發(fā)環(huán)節(jié)的作用主要集中在前臨床階段,。利用AI技術(shù)除了加速研發(fā)時間、節(jié)約資金,，還可以降低后續(xù)臨床試驗的失敗概率,。

在云計算和專用超級計算機的幫助下，人們期待AI可以代替科學家的個人的靈感和運氣,，提前預測藥物候選的ADMET（藥物的吸收,、分配、代謝、 排泄和毒性）,，預測化合物不良反應,，并評估通過人類臨床試驗的可能性，縮小后期實驗范圍,，降低臨床失敗概率,。

TechEmergence的研究報告曾指出，借助AI（主要指機器學習）處理海量醫(yī)學數(shù)據(jù),，可將新藥研發(fā)的成功率從12%提升至14%,，這可為整個生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

并非“顛覆性”的AI

但在「甲子光年」接觸過大量從業(yè)者和投資人后,，我們看到,，AI技術(shù)對藥物研發(fā)流程尚不具有“顛覆性”的改造作用,。目前的流程主要是由生物科學的基礎(chǔ)決定的,，AI技術(shù)的價值則在于提升各環(huán)節(jié)的效率。

而且在能否大幅度提升效率上,，AI也面臨著不小的挑戰(zhàn),。

首先是數(shù)據(jù)量不夠。

以AI的一個重要應用方向無人駕駛做對比,，相比單純的視覺和語音識別,，開車已是一個復雜行為，但對大部分人類來說,，它是可學習,、可掌握、可實踐的“熟練動作”,，行業(yè)和整個社會也積累了大量關(guān)于開車的規(guī)則,、數(shù)據(jù)和案例。AI,，主要是機器學習,，正是靠給算法“喂”大量數(shù)據(jù)來完善功能，自我迭代,。

但根據(jù)《自然藥物研發(fā)評論》（Nature Reviews Drug Discovery）2016年的數(shù)據(jù),，在被FDA批準的1578個藥物中，總共涉及的靶點數(shù)是667個,。成功的靶點,、化合物、晶型是很稀少的,，并不構(gòu)成“大數(shù)據(jù)”,。

可能馬上就會有一種反駁的聲音：但失敗的靶點和化合物成千上萬，這不是大數(shù)據(jù)嗎？這就涉及到有關(guān)數(shù)據(jù)的另一個問題——數(shù)據(jù)質(zhì)量,。

在AI技術(shù)的應用相對成熟的領(lǐng)域,，都需要做一系列的數(shù)據(jù)清洗和標注工作。而藥物研發(fā)領(lǐng)域涉及的數(shù)據(jù)極為復雜,、難以判別,，海量的文獻同時意味著質(zhì)量參差不齊，可能存在相當多的不可重復的實驗數(shù)據(jù)和結(jié)論,，對數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化的難度就很大,，這會大大影響篩選結(jié)果。

“原創(chuàng)的全新靶點對數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的要求極高,，也需要合作企業(yè)有嘗試風險的勇氣,。”尋百會CEO肖騰飛坦言,，部分國內(nèi)藥企目前的理念仍相對保守,，所以尋百會的合作方都是國內(nèi)外大藥企如諾華、輝瑞,、BMS等,，這些公司為爭做行業(yè)龍頭，對原研藥的需求迫切,，所以更愿意為原創(chuàng)靶點買單,。

數(shù)據(jù)量不夠，導致算法“喂不飽”,；數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂,，導致算法可能被喂了“垃圾食品”——這是當前AI在藥物研發(fā)上面臨的困局。

歸根結(jié)底,，這因為人類里最頂尖的頭腦都尚未徹底搞清新藥產(chǎn)生的復雜機制,，所以即使有數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的認知和認知也不足,。制藥可不像開車,、彈琴、操控音箱,，它不是“熟練動作”,；每一個新藥的研發(fā)，都是人類對未知領(lǐng)域的突破,。

普華資本投資總監(jiān)李楊舉了個例子,，“中國創(chuàng)新藥和仿制藥的比例到底是多少，在創(chuàng)新藥研發(fā)過程中,，有多少備選物是可以通過大數(shù)據(jù)提高它的篩選效率,，這些認知,、標準可能還在磨合當中，我們很期待優(yōu)秀的項目出現(xiàn),，但是也會比較謹慎,。”

在生物技術(shù)短期內(nèi)尚無突破的情況下,，各玩家都在圍繞數(shù)據(jù)布局,，他們主要在做兩件事：獲取數(shù)據(jù)和理解數(shù)據(jù)。

目前創(chuàng)新醫(yī)藥科技公司和獲取數(shù)據(jù)的途徑主要有三種：開源數(shù)據(jù)庫,；自身技術(shù)平臺產(chǎn)出的數(shù)據(jù),；與其他公司、機構(gòu)合作項目獲取的數(shù)據(jù)支持,。

以尋百會的為例,，后兩種途徑都有涉足。

尋百會所主打的高通量基因篩選平臺,，則是通過實驗產(chǎn)生數(shù)據(jù),，然后通過生物信息學對數(shù)據(jù)進行學習，從而改進實驗方法生成新數(shù)據(jù),。

肖騰飛表示,，目前尋百會還處在數(shù)據(jù)積累階段，尚不涉及優(yōu)化或改進,。為積累數(shù)據(jù)，尋百會正積極和國外一線比如BMS接觸,。如果合作順利敲定,，尋百會或分享BMS的部分優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源。

“未來的頭部是背后掌握大數(shù)據(jù)的企業(yè),，而不是只會產(chǎn)藥的企業(yè),。”尋百會CEO肖騰飛告訴「甲子光年」。

新玩家如果想在藥物研發(fā)領(lǐng)域“跑馬圈地”,，先要完成數(shù)據(jù)的原始積累,，然后進一步優(yōu)化系統(tǒng)和算法，再繼續(xù)產(chǎn)出新的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù),，形成一個良性閉環(huán),，才有向上下游拓展業(yè)務的資格。

機會在于,，目前醫(yī)藥行業(yè)還沒有這樣的公司,。肖騰飛認為“能實現(xiàn)這個目標的一定是大數(shù)據(jù)公司而不是藥企”。

未來格局的三個方向

理解了AI的挑戰(zhàn)和數(shù)據(jù)的重要性,，就不難看出“AI技術(shù)+藥物研發(fā)”的未來路徑,。

首先,，大藥企、醫(yī)院等醫(yī)療機構(gòu)會和新技術(shù)公司之間產(chǎn)生更多合作,。

如上文所述,，2017年，市場已經(jīng)見證了集中爆發(fā)的合作潮流,。合作的邏輯在于,，大型藥企積累了大量的數(shù)據(jù)，但是缺少挖掘數(shù)據(jù)的新技術(shù),；新技術(shù)公司則正好能補足這個短板,，二者各取所需，各有擅長,。

中電健康基金副總裁侯陳昊告訴「甲子光年」,，一些傳統(tǒng)藥企相對缺少新技術(shù)藥物研發(fā)方面的人才，但未來在創(chuàng)新領(lǐng)域的投入會加大,，這對很多CRO（合同研究組織,，以合同形式為大型藥企提供研究服務）企業(yè)，以及初創(chuàng)團隊來說都是很大的機會,。

其次,，隨著初創(chuàng)科技公司數(shù)量增多，以及與藥企的合作逐步深化,，更開放的數(shù)據(jù)環(huán)境可能成為潮流,。

美國醫(yī)藥科技公司Numerate的CEO 兼總裁Lanza在與藥明康德公司進行對話時表示，“制藥公司需要進一步公開數(shù)據(jù),。這并不是說要分享他們目前正在開發(fā)的最熱門靶標的最新數(shù)據(jù),，而是指共享可用于預測未來藥物開發(fā)失敗的幾百萬個數(shù)據(jù)點?！?/span>

晶泰科技CEO馬健曾說：“如果海量數(shù)據(jù)能開放共享,，那么計算密集型的研發(fā)將事半功倍?！?/span>

在國外,，創(chuàng)新科技公司、藥企,、研究機構(gòu)這三者之間有較強的合作機制,，把很多在藥物研發(fā)不同環(huán)節(jié)有所建樹的企業(yè)結(jié)合到一起，以最優(yōu)資源配置,，最高效地產(chǎn)出一種藥,，各機構(gòu)之間共享相對開放的數(shù)據(jù)。未來國內(nèi)也可能形成相似的合作機制,。

最后,，AI可能成為未來新藥研發(fā)的必要工具,，數(shù)據(jù)能力、AI能力成為各藥企未來競爭的關(guān)鍵,。

即使AI不是顛覆性的技術(shù)變量,，但只要AI工具真能提升效率，它就會成為藥企標配,，因為缺乏這一能力的藥企會由于效率問題而面臨巨大的競爭壓力,。

2017年，是大型藥企和AI藥物研發(fā)公司合作的爆發(fā)年,，也是一場耗時30年,，被無數(shù)人寄予厚望的靶點競賽的悲壯終點——它再次說明了傳統(tǒng)的藥物研發(fā)流程的高風險、低效率,。

上世紀80年代末,，膽固醇酯轉(zhuǎn)運蛋白（CETP）一經(jīng)發(fā)現(xiàn)便成了明星靶點，由于在血脂雙向調(diào)節(jié)方面作用突出,，CETP被視為研發(fā)特效降脂藥的黃金種子,。

但隨著臨床開發(fā)的不斷推進，CETP最終變成藥物的希望越來越渺茫,。輝瑞在2006年首先退場,，止步關(guān)鍵III期研究，8億美元付之東流,。羅氏在2012年,，禮來在2015年也相繼放棄開發(fā)。只?！白詈蟮奈涫俊蹦硸|對CETP不離不棄,。

到2017年6月，默沙東以CETP為基礎(chǔ)研發(fā)的anacetrapib終于來到了30000人大型III期臨床研究的終點,，媒體興奮地打出“豪賭成功”的標題。不過4個月后,，由于anacetrapib可能會在脂肪組織蓄積,，引發(fā)不良反應，默沙東最終放棄了向FDA提交上市申請,。

CETP花30年演繹了一部“羅曼蒂克消亡史”,。這有點像賭石，不到完全切開,，不知生死成敗,。

舊傳奇徐徐落幕，新故事娓娓道來,。

《我不是藥神》的結(jié)尾,，程勇站在法庭上,，沒有做任何自我辯護。他對法官說：“犯的錯我都認,，只是看到病友們心里難受,，但我知道一切都會好起來，希望這一天早點到來吧”,。當新技術(shù)得以真正幫助降低藥研成本和不確定性時,，再進一步，當生物科技理論出現(xiàn)突破時,，這場戲的終章也許不會再是單純的“希望”,。

END.