专访BAI资本侯晓林:中国有望在医疗科技领域弯道超车

侯晓林提到,AI制药在国内是宏观政策和市场需求的大势所趋,未来新型的医药公司都会是人工智能技术与新药研发相结合的。

来源:BAI资本

记者 | 李京亚

新冠疫情催生了资本市场对新药研发的关注热情。业内一直流传的双十定律”使得AI这种颠覆性革命手段成为了扭转新药研发困局的希望所在。

5年来,近八成的AI药物研发公司诞生于美国,全球AI制药领域50.6%的融资发生在美国,而中国以9.4%的比例超越了英国以色列等传统科技强国,成为了该领域继美国之后最大的新兴市场。

据健康界统计,目前全球AI新药研发初创企业共有240家,国内企业占近20家,融资轮次集中在B轮之前。2020年全年,国内AI制药的投融资额同比增长近7倍,20211-10月累计融资额超过81亿元。各路下场选手中除了顶级机构,还出现了药明康德、恒瑞医药等行业龙头的身影。

但AI制药赛道仍具有较大的未知性。截至目前,全球并无利用AI技术实现新药上市的成功案例,绝大多数AI制药企业仍处在药物研发的发现和临床前研究的早期阶段。据《八点健闻》报道,现在绝大多数国内AI制药企业一年接到的订单仍屈指可数,一笔200万元的订单在业内已是高价。

数据之困是AI制药公司普遍面临的挑战,BAI资本的投资副总裁侯晓林则告诉界面新闻,在中国其实更容易进行AI制药的原始数据积累。美国在医疗数据板块的监管相对严格,数据的成本和数量远远达不到目前国内的水平,在AI制药这个相对崭新的领域,现阶段国内公司有望在全新的靶点实现弯道超车。

侯晓林此前就职于软银中国资本,参与投资了叮当快药、快仓等公司,更早在百度负责移动互联网生态研究。在AI制药领域,BAI资本布局了星药科技、星亢原neoX、康迈迪森等明星公司。

侯晓林对界面新闻表示,她从互联网科技投资人逐步涉足到医疗领域投资,选择切入的角度就是AI制药。在她看来未来新型的医药公司都会是人工智能技术与新药研发相结合的。

BAI资本投资副总裁侯晓林
BAI资本投资副总裁 侯晓林

以下为专访摘要:

界面新闻:目前在医疗+科技领域重点关注哪些技术及应用?

侯晓林:我选择以互联网&科技+医疗为切入点,关注互联网、创新技术带来的医疗产业链各个环节的效率提升,用互联网的理念改变和重塑产业链。

不同于其他产业,医疗领域因为涉及安全性,所以相对更加保守,强政策监管;此外由于中间环节多,利益方众多,互联网的革新是一点点的渗透的,但是可变革的空间是非常大的。

我会重点关注有互联网属性、抑或像人工智能这些创新技术在医疗领域的应用,会更加大胆的想象,尝试复用在其他行业已验证的互联网模式,抑或是交叉学科的创新技术,在医疗场景未来的广泛应用。我对风险的理解,相比传统的医疗投资人,会相对没有那么保守。我以互联网&科技切入医疗投资的一个角度就是人工智能技术在制药领域的应用(AI制药)。

界面新闻:AI应用于药物研发之后发展路径一直坎坷,为什么会选择AI制药领域切入?

侯晓林:之所以选择AI制药这个赛道是宏观政策和市场需求所趋。

医疗是政策导向的强监管的行业,早在2017年,国务院就印发了我国第一个人工智能规划,力争到2030年把我国建设成为世界主要人工智能创新中心;近年来,国家不断出台政策鼓励药品创新,伴随带量采购,仿制药进入微利时代,高技术壁垒的创新药是大势所趋。

从市场模来看,2020年全球药物研发市场达1915亿美元,预计快速增长,到2023年达到2168亿美元;中国药物研发市场规模2020年达270亿美元,预计2023年达到493亿美元。万亿级市场规模,孕育了市值庞大的制药公司,未来新型的医药公司都会是人工智能技术与新药研发相结合的。

界面新闻:目前投资时更注重哪种AI制药公司的商业模式?

侯晓林:AI制药公司终极商业模式,不论是新型的制药公司(创新产品模式),还是AI赋能新药研发的服务平台(AI+ CRO服务模式),我对这两种模式都看好。

首先说新型制药公司(创新产品模式),以创新药为主的全球TOP10药企的平均净利润率高达20%,制药和银行业在美国五大行业中边际利润率并列第一;随着AI参与研发的创新药管线陆续报批IND,进入临床实验,完成NDA申报,上市销售,AI制药公司的价值毋庸置疑。

其次,AI赋能服务平台(服务模式)也是极有价值的,尤其在临床前CRO领域:AI深度学习算法和大数据计算的介入,应用于蛋白质结构的解析、化合物分子的设计、药效动力学的优化,可以减少大量的试错和返工时间,节省研发成本,缩短研发周期;AI技术的自动化、标准化和可解释性,也使得AI赋能的服务模式可延展为规模化复制的超高效率平台。

界面新闻:BAI CapitalAI制药的布局思路是什么?

侯晓林:在AI制药领域,我们先后下注了星亢原neoX,星药科技和康迈迪森三家公司。三家公司都是基于生物体系和药物作用可计算的底层逻辑,通过深入研究生物物理、计算化学、人工智能、高通量实验,来打造的计算驱动的创新药物研发设计平台。

一方面,各家AI制药公司凭借且自身在计算化学、人工智能和药物研发领域的优势,建立起独特的竞争壁垒,短时间很难被其他企业取代;另一方面,由于药物的专一性和特异性,很难出现赢者通吃的药企巨无霸。康迈迪森有国内乃至国际计算化学和CADD领域最强的团队,科学顾问委员会主席黄牛博士是北京生命科学研究所高级研究员,是计算化学顶级专家,擅长超大规模分子对接技术。

星亢原这家公司在AI制药企业中略显特别,它选择了少数人的那条路径——通过深入研究和表征蛋白质之间相互作用的强大力量,重点布局生物大分子和多特异性分子药物。由于生物大分子和多特异性分子的创新药物的数据量还不大,在创始人陈航博士和刘帆博士带领下的交叉学科背景的星亢原,将AI和生物物理相结合,弥补了数据量的不足;积累数据的同时,也建立了新药模式研发的理性设计标准,形成了独有的竞争壁垒。

星药科技则基于原研的AI算法,结合药物化学、计算化学和生物学,建立起了自研AI药物发现平台Pyxir,这个平台在与多家跨国药企、生物科技公司的合作中得到了界面验证并取得阶段性进展。

界面新闻:现在整个医疗行业的数字化行至哪个阶段了,比你预想的早了还是晚了?

侯晓林:移动互联网时代,医疗行业的数字化相对于其他行业的垂直应用程度尚浅,我认为数字化的改造会由浅入深,会形成新型高效闭环生态系统。

近年来,“4+7带量采购一致性评价以及医保控费极大的压缩了仿制药的利润空间,而新药研发上市的审批速度明显加快,药企不得不走上独立研发创新药的道路,回归药的价值本源。而传统的带金销售模式随着医药代表的备案制的推广而难以为继,市场逐渐熵减,更加有序化、规范化。新型的医药代表需要教育宣贯普通医生创新药的适应症、用法用量、不良反应等,把创新科研成果转化应用到临床实践,这对专业能力要求极高。

传统线下的销售代表模式已经远远无法满足药企降低成本、提升效率、扩大覆盖、规范合规的需求,从而催生出了新型的数字化医药销售模式。因为参与方众多,药企的数字化转型是一个漫长的过程,需要不断通过用户的数据反馈去调整策略。

来源:界面新闻

广告等商务合作,请点击这里

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

打开界面新闻APP,查看原文
界面新闻
打开界面新闻,查看更多专业报道

热门评论

打开APP,查看全部评论,抢神评席位

热门推荐

    下载界面APP 订阅更多品牌栏目
      界面新闻
      界面新闻
      只服务于独立思考的人群
      打开