人工智能制药的前景有多大？阿里百度华为都在做

　　来源：首席数智官
　　hello大家好，我们是首席数智官，研究产业数字化已经10年。
　　在长期的工作中，我们一直试图寻找新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起的答案。
　　为此，我们走访了大量知名企业，与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习。看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会，打造新的爆款产品。
　　我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。
　　关注我，每天给你讲一个商业案例。
　　今天我们与一家制药公司科辉智药，交流了人工智能技术在新药研发领域的应用。
　　近年来，在行业需求、AI技术和资本市场三重推力下，诞生了许多各具特色的AI制药初创公司，为整个制药行业带来了全新的视角和研发理念。
　　科辉智药于2019年开始运营，是一家AI驱动的创新药物研发公司。
　　得益于先进的研发平台和丰富的药物开发经验，科辉智药在两年里就建成了针对神经退行性疾病、自身免疫疾病和肿瘤等未被满足的医疗需求和巨大医疗市场的多元化管线布局。01AI驱动，赋能新药研发全流程
　　考虑到历史原因，在很长一段时间内，国内新药研发主要是以仿制药为主。随着政策放开，技术进步和第三方外包服务行业的崛起，国内新药研发2。0时代已经来临。
　　在未来的十年，国内新药研发需要有更多的创新，并且能够跟国际接轨。科辉智药董事长朱振东博士表示。
　　长期以来，传统制药企业在进行新药研发时存在诸多痛点。
　　比如，如何将正确的药物靶点与正确的疾病联系起来；在确定靶点之后，如何发现和发明新化合物；进入临床阶段，又该如何精准设计临床试验方案，以提高临床试验的成功率
　　等等问题都是新药研发过程中的拦路虎。
　　庆幸的是，近年来得益于大数据分析、人工智能算法和硬件设施的进步，新药研发的效率得到了大幅度的提高。
　　科辉智药的核心业务是发展计算驱动的药物发现平台，以及基于该平台开发一系列具有完整自主知识产权的小分子靶向药物。在核心研发能力方面，科辉智药已经拥有了一体化的AICADD（计算机辅助药物设计）研发系统，其研发平台eLead能够覆盖新药早期研发全流程。
　　包括从靶标搜索及靶点确认、先导化合物的发现及优化、候选物筛选、获批IND到临床试验的全流程。朱振东博士表示，科辉智药能够在较短的时间内建立丰富的产品线，主要就是得益于AI和HI（HumanIntelligence）的深度结合以及应用。
　　具体而言，通过eLead研发平台，AI技术可以实现如下赋能：
　　在靶标搜索和靶点确认方面，AI可以协助科学家解读复杂的疾病机理，挖掘疾病和靶点的联系，识别新靶点并完成靶点验证；
　　在发现和优化先导化合物方面，通过AI赋能可以高效搜索先导化合物，帮助科学家多维度评估化合物的有效性和安全性，并完成先导化合物优化；
　　在临床试验方面，AI可以协助科学家设计临床方案，并且能够快速锁定适应症及患者人群。
　　相比之下，这些创新优势是其它传统制药手段难以达到的。透过AI精确建模和新的生物学相关信息的产生，不仅可以在药物研发前期加深我们对人体复杂生理生化模型的理解，而且能够提升后期临床试验的成功概率，降低成本。
　　我们秉承AI加HI的理念，将新的药物研发技术用于靶点选择和化合物设计，以提高新药研发速度和效率。
　　自成立以来，科辉智药已经成功发现多个针对全球新靶点的先导化合物。对于研发策略，朱振东博士认为，
　　早期靶点的选择范围还是要稍微宽一点，要在专注和多元化之间寻找平衡，达到用最小的资源获得最广的覆盖。另外，加强国际间的交流合作非常重要。
　　事在人为。
　　AI制药行业是人工智能技术和生物制药领域的深度交叉，需要信息技术人才与生物制药人才的跨领域协同创新。
　　团队，恰恰也是科辉智药的一大显著优势。作为公司的两大灵魂人物：
　　朱振东博士，科辉智药董事长，博士毕业于瑞士弗里堡大学，曾任新基（Celgene）首席研究员（PrincipalInvestigator）、AvilaTherapeutics首席研究员（PrincipalInvestigator）、辉瑞制药（Pfizer）首席科学家（PrincipalScientist），拥有逾20年计算化学研发领域经验，擅长人工智能云平台技术开发和小分子化合物药物组合库设计，曾深度参与多个新药研发项目并成功进入临床阶段。
　　牛德强博士，科辉智药CEO，博士毕业于纽约大学，曾任SiliconTherapeutics副总裁、新基（Celgene）化学总监、渤健（Biogen）、EnantaPharmaceuticals和AvilaTherapeutics的药物化学专家和化学副总监，拥有逾20年药物研发经验和超过60个美国专利和PCT专利，曾领导超过10个化合物研发进入临床阶段，其中包括第三代EGFR药物、艾伯维（AbbVie）丙肝新药、新基（Celgene）多个研发项目。
　　02探索阶段，机遇和挑战并存
　　相比AI医疗的另外两大热门领域医疗信息化和医疗影像，目前的AI制药赛道是一片广阔蓝海。
　　新药研发前景广阔，充满想象空间，机会众多。这一点，朱振东博士毫不怀疑。
　　AI技术的突破与生命科学大数据的发展相辅相成。近年来，深度学习算法的进步、云计算和超算技术带来的算力提升、各种组学（Omics）技术产生的大量数据积累
　　不断取得的技术进步不仅促进了AI在新药研发领域的发展，也给AI制药的未来带来了空前的想象力。
　　根据CBInsight研究显示：人工智能技术与生物制药领域的结合不仅将药物发现、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5060的时间。
　　每年近260亿美金的化合物筛选成本和约280亿美金的临床试验费用也可以通过AI制药技术节省出来。
　　朱振东博士认为，目前在AI新药研发领域，主要有两类创业公司：一类以平台技术为导向的创业公司，算法，算力，数据库三个方向都有机会，适合跨界的创业团队走这条路线切入；
　　还有一类创业公司是以产品为导向，兼顾平台和产品，平台和产品相辅相成。这需要有研发经验丰富的团队来支撑；对于团队人员和团队建设的要求很高，同时构建的企业壁垒也是复合型的，核心竞争力强劲。
　　从当前行业整体竞争格局看，除了诸多深耕AI制药领域的新兴科技公司，国内外互联网巨头如腾讯、百度、IBM、谷歌、微软均在尝试探索相关产品。
　　大的IT公司有丰富的资源，强大的算力、算法和雄厚的资本，在应用和技术方面，能够给制药行业带来很好的促进。从发展趋势看，IT类公司在诊断数字化、医疗影像、可穿戴产品方面有着更多的尝试。朱振东博士表示。
　　现实情况也正如其所言。
　　根据CBInsight数据显示：华为在医疗领域布局了华为云EIHealth，计划进一步在AI药物研发领域展开布局。
　　阿里巴巴旗下的阿里云与全球健康药物研发中心合作，开发AI药物研发和大数据平台，并针对SARSMERS等冠状病毒的药物研发进行数据挖掘。
　　百度2020年9月成立百图生科进军AI制药领域，其LinearFold算法可将新冠病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍。
　　字节跳动成立了专门负责大健康业务的极光部门，AILab位于北京、上海、美国三地的团队也正式开始招揽AI制药领域人才。
　　想象空间越大，挑战也越大。不可否认的是，AI制药行业的发展也面临诸多痛点。
　　从技术角度看，人工智能一个是依靠数据驱动的技术。与其他技术一样，AI技术要扩大应用范围，就必须要经得起临床验证、数据隐私和模型透明性等方面的严峻挑战。
　　数据的获取、数据的质量、数据量的大小、数据的标准化、数据的互操性等等，都是难点，需要国家在政策层面进行规范和支持。
　　受资本市场广泛关注也是一把双刃剑，既能促进行业的繁荣发展，也能催生出巨大的泡沫。
　　2020年以来，受益于投资机构对于人工智能技术应用于药物研发赛道的关注，共有十余家AI制药公司完成了1亿美元以上的融资。
　　团队、技术和资本是创业公司发展的三个重要因素。目前，针对新药研发公司的估值，很难有具体标准。尤其是早期创业公司，由于产品尚未成熟，从市场角度进行评判往往基于投资人和国外药企对同类靶点的认识和接受度，以及对团队和产品的认可。还有一个重要因素，就是资本市场和流动性的行情。金融危机的时候，再好的公司也很难拿到好的估值和融资。朱振东博士表示。
　　今年3月，科辉智药完成1。5亿元人民币PreA轮融资。本轮融资由弘晖资本（HLC）领投，幂方资本，沂景资本等共同跟投。
　　所募集资金将用于公司团队扩张，在研管线推进与扩展，计算及AI研发平台优化，研发实验室扩建及仪器设备购置。
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　　p。s。我也会回关你噢
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