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AI制藥擁有諸多想象力,商業(yè)模式何時才能跑通?

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AI制藥擁有諸多想象力,商業(yè)模式何時才能跑通?

僅靠股權融資和預付款項很難支撐一家AI制藥企業(yè)堅持下去。

圖片來源:視覺中國

界面新聞記者 | 趙一帆

ChatGPT引爆了AI概念,也點燃了業(yè)界對AI制藥的期待。

據(jù)市場調(diào)研機構Research And Markets預測,到2026年,AI制藥的市場規(guī)模有望達到29.94億美元。可觀的市場規(guī)模令AI制藥市場一片沸騰。除輝瑞、拜耳、安進等知名藥企的身影外,眾多創(chuàng)業(yè)公司也主動卷入其中。

由李彥宏與劉維創(chuàng)立的生命科學平臺公司百圖生科便是其中一。該企業(yè)開發(fā)了以蛋白質語言為核心的生命科學基礎大模型——xTrimo。

據(jù)了解,xTrimo通過AI與生物技術,建模蛋白質、免疫細胞等復雜生物體的進化規(guī)律,進而設計出全新的蛋白質藥物。該能力在創(chuàng)新藥物設計、靶點發(fā)現(xiàn)、酶的從頭設計等領域上都發(fā)揮了一定作用,加速了人工設計蛋白進化的速度。  

與其他應用場景不同,AI技術在制藥方面只是輔助工具,最終還是要看誰能做出新藥來。但是,整個市場遲遲等不到AI設計的藥物獲批上市,這意味著AI制藥企業(yè)無法拿到來自藥企的合作款項。

同時,投資人變得理性起來。相較于去年同期,今年一季度,全球AI制藥領域融資項目數(shù)量接近腰斬,金額也砍去三分之二。融資遇冷也進一步加大了AI制藥企業(yè)的資金壓力,如何跑通商業(yè)化路徑成為從業(yè)者無法回避的問題。

自AI技術首次應用于藥物發(fā)現(xiàn)之后,為了跑通商業(yè)化路徑,AI制藥企業(yè)探索了很多商業(yè)模式。這里面主要包括三種:AI SaaS(出售軟件)、AI CRO(提供藥物研發(fā)服務)、AI biotech(自主研發(fā)藥物)。 

最先出現(xiàn)的AI-SaaS模式專門做技術平臺,將自己的AI制藥軟件出售給藥企來做藥物預測,但這種模式天花板較低,且藥企投入意愿有限。在此基礎上發(fā)展出的AI-CRO模式,利用其AI技術給藥企做“外包”來預測藥物及自研管線。雖然AI-CRO模式不需要承擔后續(xù)臨床應用風險,但該模式對技術門檻要求高且前期投資很大,在競爭激烈的情況下,利潤很難得到有力保障。 

更多的AI藥物研發(fā)公司選擇的“AI+Biotech”模式,則需要熬過無法回避的漫長臨床試驗期。這類公司多是建立自己的藥物研發(fā)管線,一旦成功上市便可收獲巨額回報。在漫長的研發(fā)過程中,藥企會先支付給AI制藥公司一部分預付款,主要作用是支持昂貴的研發(fā)實驗,但其實很難覆蓋整體的研發(fā)成本。

這意味著,僅靠股權融資和預付款項很難支撐一家AI制藥企業(yè)堅持下去,每個節(jié)點的里程碑款項才是企業(yè)存活的關鍵。

劉維表示,越進入到后期臨床階段,越容易碰到已占優(yōu)勢的傳統(tǒng)企業(yè)。與傳統(tǒng)制藥一樣,AI設計的藥也要面對90%失敗概率的臨床試驗。在這一階段,AI變成了輔助工具,掌握優(yōu)質臨床數(shù)據(jù)的藥企才是具備先發(fā)優(yōu)勢的玩家。失敗的代價也是巨大的,一旦臨床試驗失敗,公司前期的巨額研發(fā)投入將無法收回。

稍早前,賽諾菲宣布與生命科學平臺公司百圖生科達成戰(zhàn)略合作,雙方將共同開發(fā)用于生物治療藥物發(fā)現(xiàn)的大模型,而非單純合作開發(fā)藥物。這不僅意味著大藥企對AI制藥的態(tài)度逐漸放開,同時這種MaaS(Model as a Service)的形式也為AI制藥的商業(yè)化路徑提供了新的案例。 

“賽諾菲付的錢,主要圍繞在對我們模型的調(diào)用?!眲⒕S稱?!芭c其他主流商業(yè)模式不同,客戶是根據(jù)模型研發(fā)及藥物早期研發(fā)進展向公司付里程款,相應的研發(fā)成本由客戶自己負擔?!?/span> 

缺乏高質量數(shù)據(jù)一直是AI制藥行業(yè)難以解決的問題。這次合作中賽諾菲的加持,在一定程度上也幫助AI制藥企業(yè)緩解了優(yōu)質數(shù)據(jù)供不應求的問題。但復合型人才的匱乏和尚無AI設計藥物獲批上市的窘境,仍在困擾著從業(yè)者。 

券商研報中曾勾勒出令人向往的未來圖景,預測通過機器學習、深度學習等方式賦能藥物靶點發(fā)現(xiàn)、化合物篩選等環(huán)節(jié),能夠使新藥研發(fā)的成功率從12%提高到14%,每年為全球節(jié)約化合物篩選和臨床試驗費用約550億美元。 

不可否認,AI給制藥帶來了新的想象空間,但要把接下來的路走順,還需從業(yè)者們持續(xù)進行研究。

未經(jīng)正式授權嚴禁轉載本文,侵權必究。

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AI制藥擁有諸多想象力,商業(yè)模式何時才能跑通?

僅靠股權融資和預付款項很難支撐一家AI制藥企業(yè)堅持下去。

圖片來源:視覺中國

界面新聞記者 | 趙一帆

ChatGPT引爆了AI概念,也點燃了業(yè)界對AI制藥的期待。

據(jù)市場調(diào)研機構Research And Markets預測,到2026年,AI制藥的市場規(guī)模有望達到29.94億美元。可觀的市場規(guī)模令AI制藥市場一片沸騰。除輝瑞、拜耳、安進等知名藥企的身影外,眾多創(chuàng)業(yè)公司也主動卷入其中。

由李彥宏與劉維創(chuàng)立的生命科學平臺公司百圖生科便是其中一。該企業(yè)開發(fā)了以蛋白質語言為核心的生命科學基礎大模型——xTrimo。

據(jù)了解,xTrimo通過AI與生物技術,建模蛋白質、免疫細胞等復雜生物體的進化規(guī)律,進而設計出全新的蛋白質藥物。該能力在創(chuàng)新藥物設計、靶點發(fā)現(xiàn)、酶的從頭設計等領域上都發(fā)揮了一定作用,加速了人工設計蛋白進化的速度。  

與其他應用場景不同,AI技術在制藥方面只是輔助工具,最終還是要看誰能做出新藥來。但是,整個市場遲遲等不到AI設計的藥物獲批上市,這意味著AI制藥企業(yè)無法拿到來自藥企的合作款項。

同時,投資人變得理性起來。相較于去年同期,今年一季度,全球AI制藥領域融資項目數(shù)量接近腰斬,金額也砍去三分之二。融資遇冷也進一步加大了AI制藥企業(yè)的資金壓力,如何跑通商業(yè)化路徑成為從業(yè)者無法回避的問題

自AI技術首次應用于藥物發(fā)現(xiàn)之后,為了跑通商業(yè)化路徑,AI制藥企業(yè)探索了很多商業(yè)模式。這里面主要包括三種:AI SaaS(出售軟件)、AI CRO(提供藥物研發(fā)服務)、AI biotech(自主研發(fā)藥物)。 

最先出現(xiàn)的AI-SaaS模式專門做技術平臺,將自己的AI制藥軟件出售給藥企來做藥物預測,但這種模式天花板較低,且藥企投入意愿有限。在此基礎上發(fā)展出的AI-CRO模式,利用其AI技術給藥企做“外包”來預測藥物及自研管線。雖然AI-CRO模式不需要承擔后續(xù)臨床應用風險,但該模式對技術門檻要求高且前期投資很大,在競爭激烈的情況下,利潤很難得到有力保障。 

更多的AI藥物研發(fā)公司選擇的“AI+Biotech”模式,則需要熬過無法回避的漫長臨床試驗期。這類公司多是建立自己的藥物研發(fā)管線,一旦成功上市便可收獲巨額回報。在漫長的研發(fā)過程中,藥企會先支付給AI制藥公司一部分預付款,主要作用是支持昂貴的研發(fā)實驗,但其實很難覆蓋整體的研發(fā)成本。

這意味著,僅靠股權融資和預付款項很難支撐一家AI制藥企業(yè)堅持下去,每個節(jié)點的里程碑款項才是企業(yè)存活的關鍵。

劉維表示,越進入到后期臨床階段,越容易碰到已占優(yōu)勢的傳統(tǒng)企業(yè)。與傳統(tǒng)制藥一樣,AI設計的藥也要面對90%失敗概率的臨床試驗。在這一階段,AI變成了輔助工具,掌握優(yōu)質臨床數(shù)據(jù)的藥企才是具備先發(fā)優(yōu)勢的玩家。失敗的代價也是巨大的,一旦臨床試驗失敗,公司前期的巨額研發(fā)投入將無法收回。

稍早前,賽諾菲宣布與生命科學平臺公司百圖生科達成戰(zhàn)略合作,雙方將共同開發(fā)用于生物治療藥物發(fā)現(xiàn)的大模型,而非單純合作開發(fā)藥物。這不僅意味著大藥企對AI制藥的態(tài)度逐漸放開,同時這種MaaS(Model as a Service)的形式也為AI制藥的商業(yè)化路徑提供了新的案例。 

“賽諾菲付的錢,主要圍繞在對我們模型的調(diào)用?!眲⒕S稱?!芭c其他主流商業(yè)模式不同,客戶是根據(jù)模型研發(fā)及藥物早期研發(fā)進展向公司付里程款,相應的研發(fā)成本由客戶自己負擔?!?/span> 

缺乏高質量數(shù)據(jù)一直是AI制藥行業(yè)難以解決的問題。這次合作中賽諾菲的加持,在一定程度上也幫助AI制藥企業(yè)緩解了優(yōu)質數(shù)據(jù)供不應求的問題。但復合型人才的匱乏和尚無AI設計藥物獲批上市的窘境,仍在困擾著從業(yè)者。 

券商研報中曾勾勒出令人向往的未來圖景,預測通過機器學習、深度學習等方式賦能藥物靶點發(fā)現(xiàn)、化合物篩選等環(huán)節(jié),能夠使新藥研發(fā)的成功率從12%提高到14%,每年為全球節(jié)約化合物篩選和臨床試驗費用約550億美元。 

不可否認,AI給制藥帶來了新的想象空間,但要把接下來的路走順,還需從業(yè)者們持續(xù)進行研究。

未經(jīng)正式授權嚴禁轉載本文,侵權必究。