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近日，石藥集團就一款臨床前創(chuàng)新小分子脂蛋白（a）［Lp（a）］ 抑制劑YS2302018與阿斯利康簽訂獨家授權協(xié)議。根據(jù)協(xié)議條款，石藥集團將獲得1億美元的預付款，并有權獲得最高3.7億美元的潛在開發(fā)里程碑付款以及最高15.5億美元的潛在銷售里程碑付款。據(jù)悉，該藥物是石藥集團利用AI技術分析目標蛋白與現(xiàn)有化合物分子的結合模式，對成藥性進行優(yōu)化，并最終選出的高效Lp（a）抑制劑。至此，AI制藥領域又增加一筆重磅商務拓展（BD）交易。

事實上，近期禮來、諾華、基因泰克、吉利德等跨國藥企，也紛紛重金加碼AI制藥領域。如基因泰克與AI制藥公司銳格醫(yī)藥達成最終購買協(xié)議，將獲得治療乳腺癌的下一代CDK抑制劑產品組合。根據(jù)協(xié)議條款，基因泰克將支付8.5億美元首付款，刷新了AI制藥領域的首付款紀錄。

資源整合大幕開啟

2021年12月，羅氏與AI生物技術公司Recursion達成了首付款1.5億美元、總交易金額高達121.5億美元的重磅交易，不僅創(chuàng)下全球AI制藥交易金額紀錄，同時也掀起了行業(yè)熱潮，讓引入AI成為制藥界的風向標。

根據(jù)蛋殼研究院發(fā)布的《2024醫(yī)療人工智能報告》，2021年以前，AI主導進入臨床試驗階段的創(chuàng)新藥僅為個位數(shù)；2021年，這一數(shù)據(jù)快速增長至100多個；2022年繼續(xù)維持增長態(tài)勢，突破200個；2023年進一步提升，AI主導的創(chuàng)新藥管線數(shù)量邁入300大關。

AI制藥之所以能夠迎來爆發(fā)，主要是其能夠為藥物研發(fā)提供巨大的應用價值。埃格林醫(yī)藥董事長杜濤曾在接受媒體采訪時提到，AI在臨床開發(fā)上的應用一般包括適應證的選擇、患者的篩選及臨床終點確定。具體而言，AI能夠通過分析臨床表型和基因組學，收集高質量數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)作為臨床研發(fā)的依據(jù)和基礎，以實現(xiàn)更好療效藥物的開發(fā)。既加速了藥物開發(fā)進程，又大幅節(jié)省了成本。

根據(jù)Tech Emergence統(tǒng)計數(shù)據(jù)，AI技術每年可為制藥行業(yè)節(jié)約高達260億美元的研發(fā)成本。波士頓咨詢發(fā)布的研究報告顯示，AI生成的藥物分子在Ⅰ期臨床試驗中成功率高達80%~90%，高于50%的歷史平均水平；在Ⅱ期臨床試驗中的成功率為40%，仍然位于歷史區(qū)間上限。

不過，現(xiàn)階段的AI并不能完全跨越新藥研發(fā)的高風險和長周期，商業(yè)化不足的問題已逐漸凸顯。據(jù)動脈網(wǎng)統(tǒng)計，AI制藥領域目前尚無一款藥物獲批上市。因此，在資本市場逐漸縮緊的態(tài)勢下，行業(yè)不得不開始面臨“供血”難題。

今年8月，兩大AI制藥巨頭Recursion與Exscientia宣布合并，Recursion將以6.88億美元的價格全股票交易收購Exscientia，成為AI制藥領域迄今為止交易額最大的一筆并購。

Recursion與Exscientia均為上市公司，同時也是全球最早一批涉足AI制藥領域的藥企。上市初期，兩家企業(yè)風光無限，吸引了眾多資本押注。但好景不長，由于后續(xù)管線進展緩慢，且財務表現(xiàn)不佳，兩家公司開始走下坡路。Recursion市值已從巔峰時期的32億美元跌至目前的不到20億美元；Exscientia則先后經歷了管線失利、CEO被辭退、裁員等風波。這無疑為兩家公司敲響了警鐘，“抱團取暖”成為了共同選擇。

對此，有資深AI領域投資人表示，AI制藥發(fā)展到今天，已經越過了那個以談技術和講概念為主的早期階段，開始更多地追求產業(yè)確定性更強的產品及管線?；诖?，AI制藥的商業(yè)化難題逐漸放大，再加上IPO退出渠道收窄，以及一級市場融資體量大幅下滑等因素，為了活下去，行業(yè)內的并購整合帷幕隨之拉開。

于是，從2023年開始，不少AI制藥企業(yè)開始建設或者擴大BD團隊，旨在加速找到更多的合作伙伴，增加對外授權，轉換現(xiàn)金流。

產品和管線成為重要籌碼

2015年，一家美國生物醫(yī)藥公司使用英矽智能的AI系統(tǒng)，找到了一個胚胎發(fā)育過程中決定性的蛋白變化，發(fā)現(xiàn)了有潛力的靶點，而這個靶點適用于癌癥治療。后來，這家公司基于這個靶點成立了新公司，并連同其他專利一起打包在美股上市。上市之后，這家公司市值達到1.15億美元，但他們在合作中只付給英矽智能30萬美元。這讓英矽智能團隊大為震驚，同時也意識到，如果只是單純地提供軟件服務或某個階段的藥物研發(fā)服務，很難在行業(yè)站穩(wěn)腳跟；只有持續(xù)擴大藥物研發(fā)能力，并將自有項目推進到臨床階段，證明AI藥物研發(fā)的安全性和有效性，才能真正提升商業(yè)價值。

英矽智能的這次合作是AI制藥領域收并購模式的一種，即以技術為核心，用于補充企業(yè)人工智能研發(fā)平臺。收購方多為AI制藥企業(yè)、CDMO或者上市公司，這些公司為了業(yè)務轉型、加速管線研發(fā)進度、開拓新的細分適應證等，直接買進優(yōu)質AI公司的團隊或技術平臺。這種收并購方式相對簡單且直接，很難賣到高價。而市場上10億美元以上的交易，主要目標仍然是產品和管線，這就是AI制藥的另一種收并購模式，即以管線資產為核心，用于補充收購方在某個領域的產品能力。

對此，有資深AI領域投資人談道：“Biotech最大的買家向來都是跨國藥企，但跨國藥企要不已經自建AI團隊，要不已手握多筆合作，對AI技術平臺的并購需求其實很低。他們真正看重的還是核心的管線資產，那些臨床試驗結果越好、市場越大、越后期的產品和管線，才能緩解跨國藥企對于專利懸崖的焦慮，交易價值往往很高。”

以武田40億美元首付款收購Nimbus的酪氨酸激酶2（TYK2）變構抑制劑NDI-034858為例，該藥物是Nimbus運用大規(guī)模的自由能擾動（FEP+）進行計算評估，最終得到的高選擇性的TYK2抑制劑。公開資料顯示，其在銀屑病治療的有效性上和百時美施貴寶（BMS）的TYK2變構抑制劑氘可來昔替尼片的Ⅱ期臨床試驗數(shù)據(jù)接近，且優(yōu)于氘可來昔替尼片的Ⅲ期臨床試驗數(shù)據(jù)，因此具有“Best-in-class”潛力，極有希望和BMS競爭，搶占銀屑病藥物市場。石藥集團與阿斯利康的重磅合作也是如此。據(jù)悉，授權產品Lp(a)小分子抑制劑在體外及動物模型中均具有優(yōu)異的藥物代謝動力學特征及療效，有潛力成為高Lp(a)人群控制心血管風險的新療法。

由此可見，AI制藥領域的收并購模式正在重塑，越來越多的AI制藥企業(yè)不再是為藥物研發(fā)提供“賣斷”服務的配角，而是逐漸成為推進藥物研發(fā)的主角，并跟隨藥物研發(fā)的全生命周期一路闖關，以此獲得更大的收益。國內某AI制藥企業(yè)創(chuàng)始人表示，隨著行業(yè)發(fā)展不斷推進，一批AI制藥企業(yè)當前已經具備打造重磅管線及產品的核心能力。例如晶泰科技，借助多款自營產品，目前已拿下輝瑞、禮來等全球排名前20藥企中16家的研發(fā)訂單。英矽智能也同樣如此，早在2022年底，該公司就開始搭建臨床試驗團隊，目前已將多條管線推向Ⅰ期或Ⅱ期臨床試驗。

AI制藥仍有無限可能

今年以來，AI制藥一直站在行業(yè)高點，除大額授權許可頻發(fā)之外，投融資市場也在加速升溫。今年4月，成立僅一年的AI制藥企業(yè)Xair a宣布完成10億美元種子輪融資，創(chuàng)下今年種子輪融資紀錄。去年一口氣連投10多家AI制藥企業(yè)的英偉達也在持續(xù)發(fā)力，截至今年9月，英偉達已在AI制藥領域投入近10億美元，并仍在積極尋找投資標的。

種種跡象表明，業(yè)界仍然堅信AI制藥蘊含著巨大機會。

首先是在產品數(shù)量上。據(jù)波士頓咨詢數(shù)據(jù)，自2015年以來，已有75個由AI發(fā)現(xiàn)的藥物分子進入臨床試驗階段；截至2023年底，其中67個分子仍在臨床試驗中，這意味著答案只揭曉了很小一部分。此外，縱觀全球進入臨床試驗的AI藥物管線，絕大多數(shù)仍集中在老靶點上，還有很多創(chuàng)新靶點亟待挖掘。

其次是在能力優(yōu)化上。隨著機器學習、神經網(wǎng)絡算法不斷進行技術迭代，AI在藥物研發(fā)領域的核心能力也快速提升，后續(xù)將在患者招募和篩選、試驗設計優(yōu)化、數(shù)據(jù)質控、不良反應管理等臨床場景應用并持續(xù)優(yōu)化，臨床試驗的效率和成功率或將大幅提升。這不僅可以提高管線的數(shù)量和質量，同時也能進一步降低研發(fā)成本。

最后是在應用領域上。AI制藥的下一步發(fā)展趨勢在于如何從小分子藥物向外擴展。目前來看，AI+大分子藥物被寄予厚望，能夠在核酸藥物、基因治療、細胞治療等新型藥物上開拓更多可能性。但這些新型藥物的有效成分在體內大多不穩(wěn)定，需要復雜的遞送方式。因此，藥物遞送技術是這些新型藥物研發(fā)非常重要的一環(huán)，AI賦能藥物遞送研發(fā)大有可為。

機會背后，行業(yè)挑戰(zhàn)也逐漸清晰。隨著市場逐漸回歸理性，AI制藥已經到了需要自證實力的關鍵階段，平臺的起點逐步提高，技術與商業(yè)模式也在同步演化。但無論如何改變，AI制藥始終要回到藥企對于AI最樸素的期望，即創(chuàng)新、增效和降本。未來，誰能以更低成本、更高的通量拿到高質量、結構化的數(shù)據(jù)，并擁有落地市場的核心能力，誰就將在競爭中脫穎而出。（作者單位：動脈網(wǎng)）

(責任編輯：劉思慧)