英伟达狂投12家AI制药，“暖”到中国同行了吗？

让“老年痴呆”被更早发现的AI医疗，正重获资本青睐

文 | 凌馨

编 | 王小

图/Pixabay

一个中国研究团队运用人工智能（AI）筛选出阿尔茨海默病（AD）的新型标志物，优于此前两类经典标志物，具有较高临床应用价值。这一研究成果已发表在2024年7月10日《自然-人类行为》（Nature Human Behavior）。

这是复旦大学附属华山医院神经内科郁金泰教授团队领衔，联合复旦大学类脑智能科学与技术研究院的冯建峰/程炜团队，对迄今为止最大规模的高通量脑脊液蛋白质组学（6361种蛋白）数据进行分析建模后得出的成果。新型生物标志YWHAG在识别生物学定义的AD和临床诊断的AD痴呆时的准确度分别达96.9%和85.7%。

全球有约5000万阿尔茨海默病患者，中国约占四分之一。阿尔茨海默病患者受到的神经损伤不可逆，已有药物只能抑制病变速度或缓解症状。因此，“早发现”是该病的治疗关键，也是上述研究成果的价值所在。

这个研究团队利用AI筛选出的成果，甫一发布，就很给中国的AI提气。一位二级市场医药投资相关人士表示，“现在AI已经不需要再讨论是否看好的问题，都知道它是未来。”

远在美国的斯坦福大学前校长，也创办了一个AI制药企业Xaira Therapeutics，在三个月前融到10亿美元，登顶全球第二季度融资榜。 这家AI制药企业旨在利用AI重塑药物研发。目前，Xaira Therapeutics正在构建一个药物发现和开发平台，将推进多个药物项目。

AI这个工具越来越多被研究者用于临床，投资者过去两年的迟疑正在消退。2024上半年，全球AI制药融资69起，基本接近2022年同期水平；投资额33.36亿美元，与2022年同期的38.51亿美元虽还有一定差距，却是2023年同期的两倍多。

在上半年全球融资金额最高的十笔交易中，出现了一家中国公司，剂泰医药以1亿美元排名第九。在中国，2024年上半年发生AI制药融资22起，较前两年同期15起、16起明显回升；融资金额18.09亿元，亦较2023年同期增长11.6%。

全球最受关注的上市公司英伟达，是AI制药融资回暖的重要推手。2023年以来，旗下投资部门NVentures至少投资了12家AI制药企业。创始人黄仁勋表示，学电脑的时代已经过去了，生命科学才是未来。他甚至希望，对AI的运用，可以把“药物发现”变为一个工程领域，而不仅仅是生命科学。

“现在所有人都期待AI带来颠覆性变革，做出一款人类没有做到的创新药。在此之前，投资机构和MNC（跨国药企）可能每年都会投一些作为尝试。”前述二级市场医药投资相关人士认为，这是AI制药“回暖”“保温”的原因。

No.1 英伟达左手扶持，右手赚钱

生物医药知名风投机构ARCH Venture Partners、红杉资本，以及跨国药企拜耳、礼来等，都在2024年投资了AI制药企业。

“AI制药确实有一定程度的回暖。”云锋基金董事总经理黄潇分析，这一变化发生的前提是，AI的模型和算力进一步提升，以及AI制药产品相继进入临床阶段，使得AI助力新药研发的前景变得更加可验证。

截至2024年5月，全球已有70多个进入临床的AI制药研发管线。据波士顿咨询研究，AI生成的药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%-90%，而历史平均水平约为50%。在II期临床试验中，成功率则为40%，与历史水平相当。

仅从数据看，到II期临床试验为止，AI制药的成功率，已可与人类一试长短。

“尤其是在新一代的AlphaFold出来之后，对于生物大分子，包括核酸和蛋白质的序列、结构和功能之间的相关关系有了更多的数据和更准确的预测。”黄潇说。

2024年5月，谷歌DeepMind及姊妹公司Isomorphic Labs联合推出AlphaFold 3，登上了《自然》杂志头版。DeepMind称，对于蛋白质与其他分子类型的相互作用，AlphaFold 3在基准测试中的准确率，比现有最好的传统方法高出50%。

蛋白质与其他分子类型的相互作用，是药物发现和开发的关键。当AI成功突破这一领域，黄仁勋所说的“生命工程”，似乎真有可能。

没人知道谁会成为那个首先用AI做出“真正的创新药”的幸运儿，就像没人知道谁能真正用珍妮纺织机纺出第一匹布。但就是这个诱惑，让投资界对AI制药希望重燃，也让跨国药企不断与AI制药展开项目合作。

据药智网统计，医药巨头与AI企业的合作，仅2023年公开的就有超过30项。

2023年与AI企业公开合作项目最多的是大药企赛诺菲，分别与4家合作方开展AI+靶点发现、AI+小分子创新药等研究。其中有一笔，是与中国企业百图生科达成的10亿美元大单，基于后者的大模型共同开发用于生物治疗药物发现的模型。

2023年跨国公司与AI公司最大的一笔合作来自诺和诺德。其Valo Health达成协议，基于Valo公司的人类数据集和AI计算能力，研究和开发针对心血管代谢疾病的新疗法。Valo将获得总额为6000万美元的预付款和潜在的近期里程碑付款，并有资格获得总额27亿美元的里程碑付款，以及研发资金和潜在的特许权使用费。

未公开的大型AI制药合作项目更多。圆壹智慧创始人潘麓蓉透露，美国辉瑞、日本MBL life science等曾与其合作研究抗体试剂的从头设计与优化，并与拜耳合作开展纳米抗体蛋白药物活性与选择性优化。

“大部分需求是主动找上门的。”圆壹智慧的客户主要来自北美，潘麓蓉发现，北美绝大部分大药企和创新型生物企业（Biotech）都在利用AI进行药物筛选，无论是内部自建还是外部合作。

中国的药企需求更加广泛，希望AI能成为产品立项、靶点发现、专利背景搜索、分子设计、研发外包等的解决手段。很多中国药企正在考虑是否自建AI部门。

圆壹智慧的AI制药合作服务，2023年比较少，2024年已经有几十个正在进行。而且，“都是先付首付款的。”潘麓蓉说。

药企在公开AI制药研发情况时，由于项目都在早期阶段，又或者憋着“悄悄惊艳所有人”的小心思，措辞相当模糊，只透露“肿瘤药物研发”这种无从猜测的信息。潘麓蓉也证实，与大药企的合作，很多都要签保密协议，“靶点、疾病都不能讲”。

AI制药的投资人则相反，纷纷高调展示对AI制药的热情。全球市值最高企业之一英伟达，是其中代表。

3月，英伟达2024年GPU技术大会（NVIDIA GTC 2024）期间，与医疗保健和生命科学相关的会议共有90场，在具体行业分布中排名第一。

英伟达旗下投资部门NVentures在2023年投了至少九家AI制药公司后，又在2024年持续加注。2024年上半年排名第五的AI制药融资中，就有它的身影，从事AI+蛋白质结构预测的Evolutionary Scale种子轮融资1.42亿美元，NVentures参投；7月，利用人工智能开发疾病研究模型的以色列CytoReason企业宣布融资8000万美元，英伟达是其投资方之一。

英伟达副总裁兼医疗保健总经理Kimberly Powell在宣布相关融资信息时称，“在过去的一年中，CytoReason利用英伟达最新的加速计算和AI平台强化了其平台，实现了推理工作负载超过10倍的加速。我们与CytoReason的持续合作将帮助更多的生命科学公司受益于CytoReason的预测临床洞察。”

这就是英伟达的“阳谋”，左手投资、扶持更多AI项目，右手赚钱、把自家的产品卖出去赚钱，谁叫它是全球最先进的AI芯片提供商呢？

No.2 在赚钱和“AI革命”的岔路口

全球AI制药复苏，暖到中国同行了吗？有人说暖，也有人表示，大环境严峻，生存不易。

在中国，AI制药的两种不同发展路径，正感受着来自投资界的不同温度。

一些有现金流、为大药企提供AI辅助解决方案的企业，如晶泰科技，6月成功登陆港交所，截至发稿股价略有上涨。

另一些想用AI做出创新药的企业，则相对艰难些。如英矽智能，曾是中国国内首家递交上市申请的AI制药企业，却因申请文件失效错失“第一”，于2024年3月再次递交IPO资料。

仅看收入，英矽智能并不逊色。2023年已达5118万美元，约合3.7亿元，高于晶泰科技的1.7亿元。但它花得也多，年支出2.1亿美元，是晶泰科技的近两倍。

是否拥有持续造血能力，是让中国投资者对AI制药两种发展路径展现出不同态度的理由。

英矽智能的主要精力，是研发，这意味着大把“花钱”。最新的招股书介绍这是一家“AI驱动生物科技公司”，拥有15款候选药物管线，并花了极大篇幅介绍一款治疗肺纤维化的候选药物，称其是“我们的核心产品”。而临床试验，是制药业最烧钱的环节。

晶泰科技主要业务是药物发现、智能自动化解决方案，2021年—2023年，两项分别增长49.3%、92.3%。它的成功很大部分是由于大客户加持。中泰国际研报称，辉瑞、强生、默克使用该公司服务，表明认可公司的服务质量。2022年全球收入最高的20家生物科技企业，16家是其客户。

“说到底还是商业模式能否行得通，这和所有AI+医疗要回答的问题是一样的。”前述二级市场医药投资相关人士介绍，现在中国医疗投资更偏向理性、务实。

而跨国大药企愿意买单，除了押注未来，也利用AI提升了研发效率，节约成本。

波士顿咨询预测，依据AI在临床I期、II期的成功率推算，整体医药研发效率将翻一番。

剂泰医药联合创始人、首席执行官赖达才介绍，有家全球名列前矛的药企旗下有一个小分子药物在成药阶段，已经投入了约两年半，还是没有做出好的实验成果。剂泰医药接下项目的，“用了六周的时间做到成药的阶段。”能在2024年获得1亿美元融资，大药企愿意买单，无疑是重要影响因素。

没有稳定的大药企订单，想要证明自己的实力，只有把真正的创新药给做出来。

前述二级市场医药投资相关人士观察到，目前一些宣布进入临床阶段的AI制药产品，很难说优于此前的同类药物，“所以对AI模型的优化能力是否比得上人在行业内的经验，还是有疑问的”。

有在AI制药企业工作的研发人员坦言，他所在的公司已经裁员，“主要还是没有药做出来，没钱撑不住了。”

复旦大学运用AI筛选出具有较高临床应用价值的AD新型标志物，此时就显得难能可贵。“其实国内已经有AI制药公司开始瞄准世界上first in class（同类第一）或者best in class（同类最优）赛道进行布局，并且在这个方向上开始有所突破，这也有待后续进一步的观察。”黄潇介绍。

同样打算深耕AI制药的圆壹智慧，是“两手抓”，一边向跨国药企提供服务，一边择机推进自研管线。“我们的技术和主流的谷歌Alphafold这些都不同，不需要计算3D结构，能针对膜蛋白和构象不稳定的靶点进行计算，且可实现全蛋白组靶点的计算。”潘麓蓉仍然希望，自家的技术能带来“革命性”的突破，这需要上亿元级的资金，她正与国内外投资机构接触争取机会。

确实，中国的一级和二级市场投资人也重新开始关注AI制药。

2024上半年，中国发生AI制药融资22起，仅6月就有五起，百图生科、溪砾科技等获战略投资。获得投资的企业中，也有瞄准“AI创新药”的。比如，莱芒生物获天使++轮5000万元融资，募集资金将用于“极低剂量”代谢增强型CD19 CAR-T细胞治疗药物IND申报，以及加速推动针对实体瘤的代谢增强型细胞治疗药物的临床开发。

对于可能获得投资的AI制药企业，黄潇的观点是，场景大于数据、大于算法。数据方面，除了公共数据，还要通过合作或自主积累，有一个丰富、庞大且结构化的数据库。算法方面，既符合生物大分子本身固有的特点，又能够满足制药行业对于药用分子的理化性质、人体吸收和生物分布的要求，也是他的期待。

而在最关键的场景方面，黄潇认为，关键是能否找到在具体治疗领域、作用机制和作用靶点本身有高度市场吸引力的分子，同时在AI的辅助下，“达到比传统药物发现有更优的提升空间的潜能”。

英矽智能正在全面推进重要产品研发，六款药物已取得临床试验许可，前述核心产品则同时在中美两国进入临床II期。

在前述二级市场医药投资相关人士眼中，英矽智能最值得关注的进展，还有两款在研产品的对外授权。2023年9月、12月，该公司分别向纳斯达克上市公司Exelixis、Stemline授权一款小分子抑制剂，分别获得8000万美元、1200万美元首付款，以及最高7.75亿美元、3.94亿美元的里程碑原先付款。

就像其他Biotech企业成功将在研产品授权给跨国药企一样，有人愿意买AI制药企业的在研产品，也是投资界判断其价值的重要依据。它让AI能做出“真正创新药”的想象，又增加了一点说服力。

晶泰科技与辉瑞的长期合作，也加速了自身技术的提升。晶泰科技称，一系列合作始于2016年，并于2021年在六周内成功确认晶体结构，加快了抗新冠病毒药物Paxlovid的开发。

不过，即便是晶泰科技，市值近200亿元，也尚未实现盈利，投资者对它的期待，绝非1亿多元的年收入，也不会止于两位数的增速。“否则，你做成小而美的公司、一年几千万美元收入，就挺好。”前述二级市场医药投资相关人士表示。

毕竟，支撑整个AI制药行业融资复苏的，是技术进步和成功的商业应用。