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大健康
作者:林怡龄
编辑:刘聪 2021-09-14 19:27
[亿欧导读]

美国纳斯达克又将迎来一家AI制药企业。

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题图来自“公开图片”

AI制药的热度,似乎还没有放缓的迹象。在今年年初多家企业陆续出现巨额融资后,美国纳斯达克又将迎来一家AI制药企业。

美东时间10日,AI制药企业Exscientia向美国证券交易委员会递交F-1文件,计划以代码“EXAI”于纳斯达克上市,拟募资1亿美元,高盛、摩根士丹利、美银证券和巴克莱担任联席账簿管理人。 

从2012年成立后,Exscientia一直不温不火。直到近些年AI引发制药热潮,早已耕耘多年的Excientia才走到了舞台前。2020年和2021年,成为了Exscientia成立至今最为风光的两年。尽管当下AI制药企业众多,但Excientia却是第一个将AI候选药物推进临床阶段的企业。 

从第一个AI候选药物进入临床试验,到目前拥有3个AI药物处于临床阶段,Excientia已经在业务上迈出具有历史性的一步。而在资本层面,今年3月完成1亿美元的C轮融资后,仅一个月时间,Exscientia又获得了软银Vision Fund 2领投的2.25亿美元D轮融资,并且可以自行决定是否获得额外的3亿美元。 

多重光环的背后,是Exscientia在近十年的发展过程中建立起了一个完整的从靶标选择到患者选择的端到端AI解决方案,并与诸多药企达成合作的业务能力做支撑,由此形成了正向循环。而在这个端到端的AI解决方案中,生成分子并推动候选药物进入临床阶段则是其亮点所在。 

在招股书中,Exscientia还指出了其发展的四个原则,包括“快速学习比筛选大数据更重要”;“从所有类型的数据中学习”;“尽可能编码和自动化”;“患者是确保从实验室到临床的最佳模型”,而这构筑起了Exscientia核心平台的技术基础和壁垒,使得其可以在仅有200多名员工的情况下,同时推动着25条研发管线,并源源不断地吸引着资金注入。 

此番IPO前,贝莱德、GT创投(GT Healthcare Capital Partners)、软银Vision Fund 2、德国生物药企Evotec SE、Celgene(新基)及丹麦生物医药领域风投公司Novo Holdings持有Exscientia超5%的股份。另外,招股书显示,盖茨基金会(Bill & Melinda Gates Foundation)有意认购公司价值3500万美元ADS。 

尽管Exscientia估值仍未知,但若参照今年4月份同样在纳斯达克上市的AI制药Recursion,Exscientia的市值表现或许同样值得期待。彼时,Recursion上市当日,股票一路飙升,最高涨幅达73%,市值也一度突破50亿美元,远高于此前30亿美元的估值。 

搭建端到端AI解决方案 

2012年,Exscientia创始人兼CEO安德鲁·L·霍普金斯(Andrew L. Hopkins)从他的实验室中分拆出了Exscientia。在此之前,在辉瑞工作了14年的他,刚因对新药创新步伐的缓慢而感到沮丧,并回到了学术界。 

选择出来创建Exscientia的初衷,与霍普金斯一直想在新药研发创新速度上有所突破是一致的。与所有AI制药企业一样,Exscientia的目标是用更短的时间和更低的成本创造出高质量的药物,但不同的是,在通往这个终极目标的道路上,各家则有着自己的方法和策略。 

在招股书中,Exscientia表示它们已经重新构想了朝着自主药物设计方向发展的AI药物开发过程。“这是一条将加速小分子药物发现,使得药物通过临床到达患者手中的道路。”而Exscientia所走的路子,便是布局从靶标选择和化合物设计,到患者选择和试验设计,直接通过患者来反映药物的潜在临床环境的端到端解决方案。 

Exscientia革新药物发现的策略是以AI为核心的。招股书显示,其AI设计能力包括深度学习、机器学习、主动学习和自然语言处理等技术。而其AI平台则是采用数据不可知的方法,能够从任何高质量、结构或生化数据中进行学习设计,这是其研发得以进入最前沿、数据最稀缺的领域的主要原因。 

在计算中,如果数据传输的方法或格式与设备或程序的功能无关,那么就可以称设备或者这个软件程序是数据不可知的。简单来说,这意味着设备或程序可以接收多种格式或者来自多个来源的数据,并且仍然能够有效的处理。诸如Apple手机的程序都需要从APP store下载,便是非数据不可知的方法。 

目前,Exscientia的AI解决方案搭建了三大技术模块执行四个任务,分别是CentaurAI、Centaur Biologist、Centaur Chemist三大模块,进行靶点选择、设计正确的候选分子、收集正确数据以及选择正确的患者四大任务。与此同时,Exscientia还将AI驱动的计算平台与其实验室平台集成,进行协同工作。 

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图源自Exscientia招股书

具体而言,该公司的AI药物平台可以根据已有的药物研发数据,对特定的靶标自动设计出上百万种相关的先导化合物,并根究药效、选择性、ADME等条件对化合物进行评估和筛选。此外,Exscientia还自建了实验室,可以将这些小分子化合物进行实验检测,然后将数据反馈到AI系统中。由此一来,Exscientia便形成了用AI评估靶点和设计分子,专家则进行实验验证的“设计—制造—测试”的完整周期,持续不断地改善和训练已有的算法。

3款候选药物进入临床 

据此前媒体报道,Exscientia已于近期将其所在的牛津大学实验室空间扩大了两倍。发展至今,Exscientia已经构建并自动更新了2500个数据驱动的模型,并且声称可以将新药研发所需的总时间缩减70%,最短不到18个月,远少于四年半的行业平均水平。

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图源自Exscientia招股书

报告期内,Exscientia已经有3款候选化合物进入到临床I期试验,包括Exscientia自研的EXS21546和与日本住友制药合作开发的两款精神病领域药物。

其中,Exscientia与住友制药合作的由AI设计的治疗强迫症的化合物DSP-1181,是全球首个由AI设计进入临床试验的候选药物,于2020年1月份在日本开始I期临床试验。这据悉,DSP-1181从最初的筛选到临床前测试结束,用时不到一年。

而一年后的4月份,Exscientia又宣布了首款AI设计的免疫肿瘤药物EXS21546进入临床试验。该A2a受体拮抗剂适用于患有晚期实体瘤的成年患者,为Exscientia和Evotec的合资公司共同发明和开发的,对目标受体有高选择性,可以通过逆转高浓度腺苷增强人类免疫系统的能力,并可能减少全身性副作用。招股书显示,2021年上半年,该项目的研发费用已超113万英镑,同比增长超10倍。

尽管DSP-1181进入临床在AI制药业界内看来是重要节点,但也有不少人对此提出了质疑。据媒体报道,诺华的药物化学家Derek Lowe就认为,DSP-1181的靶点并非新靶点。药物的临床前优化不是问题,问题在于靶点。他指出,“AI可以帮助我们找到新的分子,但是AI发现的分子有可能最终类似于我们已经研究过的分子。这个特殊的例子并不会大大加快药物发现的速度。” 

对于种种质疑,霍普金斯则回应,尽管AI制药领域有很多炒作,但并不代表着没有取得任何实质性收益,这是渐进式的进步,而AI仅是一种工具。 

在研发管线不断突破有所进展之时,同样在4月份,Exscientia选择了以现金和股票的形式收购位于维也纳的Allcyte,斥资5000万欧元。而之所以选择走这一步,是Exscientia正试图布局一套基于患者生物学组织的高分辨率单细胞分析的AI精准医疗方法,该方法可以从患者生物数据上帮助提高药物发现和优化能力、和选择合适患者的能力。

而在此次收购前,Exscientia早已在免疫肿瘤药物EXS21546研发上与Allcyte达成过合作。“患者是最好的模型。”这是Exscientia发展的核心原则之一。据悉,Allcyte 所做的事情便是从患者身上采集活体肿瘤样本,然后使用实验室设备针对这些肿瘤样本测试各种不同的药物。通过可以分析图像的AI软件来评估患者的细胞对每种潜在疗法的反应。

可以说,通过收购Allcyte,将帮助 Exscientia 降低其正在开发的药物在人体临床试验中失败的风险,使该公司能够从根本上预见该药物在不同患者群体可能出现的反应。 

AI药物何时商业化? 

眼下,尽管已经有3款候选药物进入临床试验阶段,但霍普金斯认为,由AI驱动研发的药物要到本十年末才能进入商业市场,而主要的原因在于临床试验的进度和监管部门的审批仍需要时间。 

“从一个想法到临床前阶段,通常只需花费一小部分时间,而临床试验则不同。”他曾在接受媒体采访时如此说到,“我预计到这个十年结束时,大多数药物将会是由AI设计的,我们会在这个十年中看到真实的场景变化。” 

目前,Exscientia还有多种由AI开发的药物正在筹备中。招股书显示,Exscientia已经设计了另外4种候选药物,正在准备进行IND申请。而通过与GSK、BMS、赛诺菲、拜耳、Evotec、Rallybio、日本住友制药、华东医药及盖茨基金会达成合作,Exscientia也已建立起了覆盖免疫肿瘤、炎症免疫、抗感染、罕见病等多个领域的25条研发管线,大部分候选化合物仍处于临床前开发阶段。

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图源自Exscientia招股书

在如此庞大的研发管线布局下,Exscientia的团队如今仅有208人。在霍普金斯看来,这正是AI的价值所在。招股书显示,Exscientia的技术人员占比41.3%,药物发现科学家的比例则为40.4%。

随着业务规模的扩大,Exscientia在招股书中指出,其还在探索由技术驱动服务的可扩展性。眼下,Exscientia正专注于将AI赋能药物研发的关键功能进行编码和自动化,从而可以更为容易地扩大业务规模,而在Exscientia看来,该技术也将有潜力应用于任何疾病领域任何适应症的小分子药物发现。

从2012年成立至今,Exscientia的资金收入完全来自研发服务和合作伙伴。招股书显示,Exscientia目前有三种项目模式:一是在肿瘤、免疫和抗病毒药物领域的全资项目;二是50/50的合资企业,由Exscientia提供端到端的药物发现服务,合作伙伴则提供系列临床和商业基础设施;三则是与大型制药企业达成合作,Exscientia获得预付款、里程碑付款和特许权使用费。 

2021年上半年,Exscientia从合作伙伴手中收到了2710万英镑(约3757万美元),而在2020年和2019年,则分别获得290万英镑(约402万美元)和2270万英镑(约3147万美元)。之所以数额差距过大,是因为Exscientia于2019年与新基和2021年与BMS分别签下了合作,获得了总计高达5000万美元的预付款。

从2017到2021年这四年时间里,Exscientia通过一年一次融资已经获得总计约6.3亿美元(40.8亿元)的融资额,数字相当可观。报告期内,2019、2020年以及2021年上半年,Exscientia收入分别为910.7万美元、967.2万美元及769.7万美元。 

当下,Exscientia的收入来源主要包括合作方支付的研发服务费,以及引进方向其支付的授权费。2021年上半年,前者创收46万美元,同比下降11.4%,而后者创收723.7万美元,同比增长26.62%。 

不过随着业务扩张和管线铺开,Exscientia的亏损仍在扩大,2020年,其研发投入为1507.1万美元,同比增长了63.6%。亏损则为0.31亿美元,同比增长了近2.5倍。

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