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「医药新势力」专访晶泰科技马健丨“AI+制药”道阻且长,但行则将至

AI+大健康
亿欧
于靖
2019-05-08 · 18:01
[ 亿欧导读 ] 宏观来看,技术对行业的赋能需要分阶段,在药物研发上也不例外。开发数据的持续增长,推动AI模型的逐渐改善,最终可以期待人工智能像药物化学家一样进行分子设计,成为现有环节之外的重要补充。
晶泰科技CEO马健,晶泰科技,AI+制药,计算机辅助药物设计 图片来自“亿欧网”

互联网的介入催生市值千亿的阿里巴巴,加持人工智能的AlphaGo也大败围棋高手李世乭,似乎各行各业都掀起科技赋能的高潮,唯独医疗领域有些落寞:医药电商盈利寥寥,AI医疗落地迟迟。然而,这并不影响人们对跨行业结合的期待。

如果新技术在大健康上的作用可以划分为两派,相较于标榜取而代之的“颠覆”,晶泰科技CEO马健有九成会站在渐进式的“改良”一边。2014年,尚在美国麻省理工深造的温书豪、马健、赖力鹏三人选中“计算机+制药”方向,决定打造新一代智能药物研发(Intelligent Digital Drug Discovery and Development, ID4)技术,以解决药物设计和开发中的效率与成功率问题。

实际上,计算机辅助药物设计自上个世纪90年代已受到关注。在这一波浪潮中,就包括Locus Discovery Inc.这样的明星企业,仅用两年时间设计出具有促进血红细胞生长功能的小分子化合物和高活性的抗HIV分子。

但上述趋势传导到国内时,已是20余年后。马健认为,造成这种姗姗来迟的部分原因在于,过去很长一段时间国内制药行业的格局仍以仿制药为主体

“仿制药关注的核心是如何生产出与原研药效相近甚至相同、价格较低的产品。换句话说,仿制过程偏向工艺生产,为保证一致性不出问题,对原研药物的晶型尽量不做改变,但如果发现新的能够规避原研专利的药用晶型,对仿制药提前上市是重大利好。”马健表示,这种跟进式路线的选择,与侧重生产和销售的仿制药行业密切相关。

虽然在仿制药基础之上,又派生出me-too/me-better这类“仿中有创、创中有新”的渐进式路径,可前后的区隔并不大。从开发思路来看,me-too/me-better对标first-in-class,但本质上仍是改造而非创造,同样省略了靶点、苗头/先导化合物的筛选过程。

“规避专利,改善质量,这些都是国内大型药企在做的事情,”马健补充说,“这反映出国内在靶点和新骨架分子上的研究积累还不够,因此这些年(制药行业)真正的创新并没有大规模地做起来,也是‘AI+制药’需求仍未到爆发节点的原因之一。”

值得期待的是,上述状况在政策的推动下正有所改观。挥向“仿制药经济”的第一刀,就是一致性评价。从2012启动试点,到2016年CFDA转发《关于改革药品医疗器械审评审批制度的意见》加速推进,仿制药一致性评价持续拉高着制药的门槛。

除此之外,国家医保局在2018年成立,由其主导的“4+7”城市带量采购也如火如荼。“(仿制药)这个市场未来可能不需要3000家药企来做,可能只剩下几百家,通过规模化运作进一步提高仿制药质量,降低成本,甚至向原研药转型。”马健评论说。

政策风向的变动,无疑给“AI+制药”添了一把干柴。至于这团火能否旺起来,仍需要入局这个领域的玩家给出自己的答案。

ID4平台破局,从预测向设计进发

“人工智能想在药物研发领域大展身手,还有一段长路要走。”马健回应“AI制药无用论”时表示。

这种争议源自AI技术在整个新药研发过程中的定位。大体来说,药企成功推出一款新药,前后经历的环节包括发现与甄别、临床前研究、临床研究、新药申报和后续工作。马健认为,无论是理论上的数据量,还是实际过程的复杂性,计算在临床开发及之后的阶段作用有限;而更多的发挥空间,是在计算属性更强的药物发现、筛选等环节。

“整个行业的症结或许在于药物研发的时间与金钱成本。”马健以礼来举例,“2016年公布的一组数据显示,(礼来)成功开发出一款药物需要耗费18亿美元,周期在10年以上。克服化学家经验的局限性,人工智能算法能够帮助现有药物设计环节得到更多更好的候选物,这才是当前AI新技术应用在制药的主要价值。

宏观来看,技术对行业的赋能需要分阶段,在药物研发上也不例外。开发数据的持续增长,推动AI模型的逐渐改善,最终可以期待人工智能像药物化学家一样进行分子设计,成为现有环节之外的重要补充。

马健补充说:“觉得AI没有帮助的(药企),可能过于看重临床结果一端了。假如仅以结果的成功与否来评判一款药物,那么放在任何一个行业,在此之前的环节都可以说是作用不大。现阶段就想让AI取代人力投入显然不靠谱,这个渐进过程需要更多的项目合作,对算法和模式进行迭代优化。”

因此,晶泰科技将突破口放在药物晶型预测与筛选上。作为结合量子物理、人工智能与云计算技术的核心产品,ID4智能药物研发平台可以准确预测小分子药物的多种重要特性,加速药物临床前和临床研究的效率与成功率。

2016年7-11月,晶泰科技凭借自身在“盲测”中表现,获得美国辉瑞的青睐。次年,双方达成合作,由晶泰科技为后者提供晶型预测的技术服务。马健介绍,对方提供的案例多为临床前与临床I期,借助ID4智能药物研发平台,其能够获得更加完备的晶型信息,从而降低后期开发风险。

目前,晶泰科技还在推进与日本卫材、美国默克、英国阿斯利康等国外药企的合作。此外,从2018年开始晶泰科技逐渐往国内布局。去年10月,晶泰科技在深圳龙华设立的实验室正式运转,经过三个内部项目的测试后,如今已经承接两个国内大型项目。

主攻方向上,晶泰科技也在往更上游的药物设计探索。2018年5月,晶泰科技针对药物设计环节所支撑的要素,与美国辉瑞达成联合开发协议。“晶型预测和药物设计其实是互相贯通的,本质上说都是研究分子的相互作用。这种一致性让我们能够将原有优势扩展到更多领域,从而提升药物开发效率。”马健说道。

资本+项目双驱动,共享或成行业跳板

以时间而论,晶泰科技算不上“AI+制药”行业的老将,但其在资本市场的表现足够说明成长之迅速。

2015底,晶泰科技拿到腾讯2400万元A轮融资。2017年,红杉资本中国领投其1500万美元B轮融资,而跟投方当中,除了腾讯的加码外,还出现了Google的身影。在2018年,晶泰科技还获得中国人寿新一轮战略投资。马健认为,早期融资更多出于财务上的需要,而到了中后期侧重的则是资源属性的匹配程度。“红杉资本中国偏向财务支持,腾讯和谷歌则是云计算和人工智能的加持,而腾讯云也是晶泰科技一块不小的计算资源池。”马健说道。

另一方面,与药企的项目合作驱动着晶泰科技迅速成长。“之前是内部做药物分子案例评测,一个案例的时间周期可能在3-4个月,”马健回忆道,“但从辉瑞的项目服务开始,对方给到的1-2个月项目周期迫使整个计算过程的执行更加紧凑,对晶泰科技整个研发的牵引力更强。得益于晶泰科技的预测技术,目前辉瑞的绝大多数小分子药物都委托晶泰科技进行晶型的预测分析。”

一定程度上说,走向市场化的晶泰科技,已经完成从手工作坊式的个案研究向标准化流程运作的蜕变。但从行业视角来看,对于高质量数据的诉求和更高效的计算资源调度,仍然制约着“AI+制药”的发展。

对此,马健给出的思路是共享。药物开发的工程量很大,数据与算法的开放共享能使计算密集型的研发事半功倍。晶泰科技正在加快推进云端架构,藉此提供类似于SaaS的服务。马健介绍,当前云平台的内部流程与算法调度已经成熟,外部合作也如期推进。

归根结底,晶体也是一种材料,参照美国材料基因组计划在避免重复性计算上的作用,将晶体数据进行云端部署的思路,有助于缓解本地化研发所带来的运维成本过高等问题。“获取高质量的数据,推动人工智能在制药方面的应用,还需要更多的AI + design的生物科技公司参与。只有这样,行业共同体才有可能出现,计算机辅助药物设计的落地也有望迎来新阶段。”马健如是期待道。

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