AI制药拥有诸多想象力,商业模式何时才能跑通?

仅靠股权融资和预付款项很难支撑一家AI制药企业坚持下去。

图片来源:视觉中国

界面新闻记者 | 赵一帆

ChatGPT引爆了AI概念,也点燃了业界对AI制药的期待。

据市场调研机构Research And Markets预测,到2026年,AI制药的市场规模有望达到29.94亿美元。可观的市场规模令AI制药市场一片沸腾。除辉瑞、拜耳、安进等知名药企的身影外众多创业公司也主动卷入其中。

由李彦宏与刘维创立的生命科学平台公司百图生科便是其中一。该企业开发了以蛋白质语言为核心的生命科学基础大模型——xTrimo。

据了解,xTrimo通过AI与生物技术,建模蛋白质、免疫细胞等复杂生物体的进化规律,进而设计出全新的蛋白质药物。该能力在创新药物设计、靶点发现、酶的从头设计等领域上都发挥了一定作用,加速了人工设计蛋白进化的速度。  

与其他应用场景不同,AI技术在制药方面只是辅助工具,最终还是要看谁能做出新药来。但是,整个市场迟迟等不到AI设计的药物获批上市,这意味着AI制药企业无法拿到来自药企的合作款项。

同时,投资人变得理性起来。相较于去年同期,今年一季度,全球AI制药领域融资项目数量接近腰斩,金额也砍去三分之二。融资遇冷也进一步加大了AI制药企业的资金压力,如何跑通商业化路径成为从业者无法回避的问题

自AI技术首次应用于药物发现之后,为了跑通商业化路径,AI制药企业探索了很多商业模式。这里面主要包括三种:AI SaaS(出售软件)、AI CRO(提供药物研发服务)、AI biotech(自主研发药物)。 

最先出现的AI-SaaS模式专门做技术平台,将自己的AI制药软件出售给药企来做药物预测,但这种模式天花板较低,且药企投入意愿有限。在此基础上发展出的AI-CRO模式,利用其AI技术给药企做“外包”来预测药物及自研管线。虽然AI-CRO模式不需要承担后续临床应用风险,但该模式对技术门槛要求高且前期投资很大,在竞争激烈的情况下,利润很难得到有力保障。 

更多的AI药物研发公司选择的“AI+Biotech”模式,则需要熬过无法回避的漫长临床试验期。这类公司多是建立自己的药物研发管线,一旦成功上市便可收获巨额回报。在漫长的研发过程中,药企会先支付给AI制药公司一部分预付款,主要作用是支持昂贵的研发实验,但其实很难覆盖整体的研发成本。

这意味着,仅靠股权融资和预付款项很难支撑一家AI制药企业坚持下去,每个节点的里程碑款项才是企业存活的关键。

刘维表示,越进入到后期临床阶段,越容易碰到已占优势的传统企业。与传统制药一样,AI设计的药也要面对90%失败概率的临床试验。在这一阶段,AI变成了辅助工具,掌握优质临床数据的药企才是具备先发优势的玩家。失败的代价也是巨大的,一旦临床试验失败,公司前期的巨额研发投入将无法收回。

稍早前,赛诺菲宣布与生命科学平台公司百图生科达成战略合作,双方将共同开发用于生物治疗药物发现的大模型,而非单纯合作开发药物。这不仅意味着大药企对AI制药的态度逐渐放开,同时这种MaaS(Model as a Service)的形式也为AI制药的商业化路径提供了新的案例。 

“赛诺菲付的钱,主要围绕在对我们模型的调用。”刘维称。“与其他主流商业模式不同,客户是根据模型研发及药物早期研发进展向公司付里程款,相应的研发成本由客户自己负担。” 

缺乏高质量数据一直是AI制药行业难以解决的问题。这次合作中赛诺菲的加持,在一定程度上也帮助AI制药企业缓解了优质数据供不应求的问题。但复合型人才的匮乏和尚无AI设计药物获批上市的窘境,仍在困扰着从业者。 

券商研报中曾勾勒出令人向往的未来图景,预测通过机器学习、深度学习等方式赋能药物靶点发现、化合物筛选等环节,能够使新药研发的成功率从12%提高到14%,每年为全球节约化合物筛选和临床试验费用约550亿美元。 

不可否认,AI给制药带来了新的想象空间,但要把接下来的路走顺,还需从业者们持续进行研究。

来源:界面新闻

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