文|松果财经 叶小安

前不久，“药中茅台”片仔癀抢疯上热搜，1粒590元，每人“限购”2粒！直接使得片仔癀公司市值达2600亿创新高。有限的产量、高昂的价格、绝密的配方往往使一些药企颇受市场追捧。

但背后却透露出医药界中制药周期长、新药难研发以及上市价格贵等痛点问题，往往导致许多疾病没有特效药，如专门攻克癌症的药物。新药研发刻不容缓，这时就需要新技术来突破这些问题，AI制药渐渐驶入了大家的视野。

6月22日，AI制药公司“英矽智能”获得2.55亿美元巨额融资轰动医药界，投资方阵容超20多家，包括华平投资、启明创投及奥博资本等国内外知名投资机构。

英矽智能究竟凭何获得这笔“明星级”融资的？AI又是如何制药的？消费者又信不信任AI造出的药物呢？这类技术又真的能解决好药紧缺、价格高昂等痛点问题吗？

“英矽智能”获2.55亿美元融资，百度、启明创投连投

新药研发周期长、成功率低、研发费用高是全球制药界面临的三座大山。全球著名科学期刊《Natrue》曾提供一组数据：一款新药的研发成本大约是26亿美元，耗时约10年，成功率不到十分之一。

所以，一款新药成功获批上市不仅需要花费大量的时间、人力、物力及财力，还需要的是难得的运气。对于一些欠发达国家，药物研发技术的落后往往又导致药物紧缺、价格高昂，群众看不起病、吃不起药。

这时就不能单靠医疗科研人员的努力，还得引入新技术。以深度学习为代表的人工智能（AI）技术，凭借强大的发现关系能力和计算能力，在一定程度上可以改变新药研发所面临的困境。所以在AI技术浪潮汹涌的年代，国内外诞生出了英矽智能、晶泰科技、Relay等AI制药公司。

英矽智能作为行业内早期入局者，成立于2014年，早期总部设立于美国马里兰州巴尔的摩，后期设立在中国香港。公司主要开发人工智能系统，利用深度生成模型、强化学习、变换模型和其他现代机器学习技术来生成具有特定属性的新分子结构等，通俗讲就是利用人工智能技术研发新药。

日前，英矽智能完成了2.55亿美元C轮融资。值得注意的是，本次投资阵容可谓“豪华”，除开主投方华平投资，还包括现有投资方启明创投、蘭亭投资、BV百度风投等，以及新投资方奥博资本、韩国未来资产集团等共计超20家国内外知名投资机构。

而这也并非英矽智能第一次获得资本关注。企查查数据显示，2018年6月，英矽智能获得了药明康德的战略投资；2019年9月，获得启明创投、斯道资本及百度等3700万美元B轮融资。

截图来自：企查查

但在这之前，AI制药界融资事件却少有。因为大多资本方认为行业投资风险性高、又难理解AI制药技术、看不到商业化等等，导致许多AI制药公司需要靠多次路演去找投资者却还是难获融资。

英矽智能创始人Alex Zhavoronkov创业早期曾向大药企推荐公司的AI技术，但得到回馈是：“你的想法非常好，但我们需要实验数据来证明。”由此，成立近4年的英矽智能才获得第一笔融资，上一轮融资也是在2019年。

那么，为何英矽智能本次能获得现象级的融资规模，并有豪华投资阵容加持呢？

为何获得“明星级”资本阵容加持？

目前，在AI制药领域，最难的就是利用AI技术研发出真正意义上的新药。

部分AI制药公司算是降低了研发新药的门槛，即不开发新靶标，而是通过差异化手段跟踪优化已知靶标来尽快研发出一种新药，例如英国AI制药公司Exscientia。这样做是可以通过一个旧靶点发现新化合物。

但医疗要突破，就不能单靠已知靶点。“全球制药公司共同努力的方向，都是希望通过新分子来证实一个靶点的有效性，即通过新分子开发新靶点研发出新药。”英矽智能创始人AIex在媒体采访中表示道。

英矽智能之所以获得本次巨额融资，在于其在AI制药领域取得的突破性进展。今年2月，英矽智能获得全球首例完全由 AI 驱动发现的特发性肺纤维化的新靶点，以及针对该靶点设计的全新化合物。《麻省理工科技评论》将这“人工智能发现分子”评为2020年“全球十大突破性技术”之一。

英矽智能利用AI技术发现新靶点及全新化合物这类案例在行业内算屈指可数，英国Exscientia 利用AI开发出首款临床前候选化合物DSP-1181，也只是通过已知靶点才研发出的。

再者，其还将新药研发时间及经费大幅缩短与降低，仅需要18个月与260万美元的经费。相较于传统科研人员研发一款新药花上数十年及二十多亿美元的时间与资金成本，英矽智能算是解决了行业新药研发周期长、研发费用高的痛点问题。

另外，英矽智能获得融资的支撑点还在于：打造出了三个行业领先的人工智能药物研发平台以及合作药企数量与级别位列行业前端。

目前，英矽智能三个人工智能药物研发平台分别为新靶点发现引擎PandaOmics、创新小分子生成引擎Chemistry42和临床预测引擎InClinico。其中，创新小分子生成引擎Chemistry42在2019年推出以来，已有7家全球排名前三十的药物公司使用了该产品，包括默克和优时比等跨国制药企业。

大家选择英矽智能平台的原因同样在于，这类人工智能引擎在新药研发项目上可以极大缩短研发成本及节省了研发费用，帮助药企尽快完成药物研发。

此外，英矽智能已与多家大药企达成了合作协议，包括辉瑞、安斯泰来、默克、勃林格殷格翰、强生制药子公司杨森制药等。

由此看，正是因为英矽智能做了“用AI研发出新药”的第一人，才获得资本的高光、同行的信任与合作。但是，AI究竟是如何制药的呢？

AI究竟如何制药？

据《松果财经》了解，一款新药从研发到上市大致要经过：药物发现、临床前研究、临床试验、药物审批这几个环节。作为新药研发中的第一环，传统科研人员进行药物发现，会遇上周期长、成功率低以及费用高等问题。

AI制药公司智化科技创始人夏宁曾表示，“药物发现就类似于服装设计，科研人员要根据模特（靶点）特点，画出设计草图（化合物），但具体到用料、搭配上（化学分子）是未知的。传统科研人员根据文献、经验等去选择、搭配、成衣，然而穿在模特上可能会不合身，失败率很大。”

而AI制药，就是将科研人员按经验与文献一一比对找出模特适合穿的衣物的“手工活”变为“自动活”。基于AI及大数据，罗列出大量可能存在的化学分子的排列组合、给模特对应上可穿衣物。

药物发现目前也是AI应用场景最多及最成熟的一环，包括利用AI确认靶点、基于表型的药物发现、分子生成等等。

其中，靶点确认是药物开发中的最为关键与复杂的一步，大多是通过机器学习的方法从已知的药物靶点原始信息中提取特征，构建准确稳定的模型进行功能的推断、预测和分类发现新药。

但也有通过AI技术发现新靶点再构建稳定模型等发现新化合物，英矽智能就是这种，利用AI技术确立新靶点及新化合物。

这样来看，AI制药其实就好比有一台计算机，可帮助设计师从海量的衣物配件及设计草图中找到合适模特穿的那一套，同样也可以先帮助设计师找到模特再设计草图及搭配物件等。新药研发速度自然是提升了，但大家相信AI造出的新药吗？

药造出来了，但获批、商业化怎么办？

全拓数据显示，2019年以来，AI+核心医疗软件服务市场规模超过20亿，同比增速高达93.9%。2020年受疫情影响，AI+医疗市场进入了快速成长期，预计到2022年，我国AI+医疗市场规模将超70亿元。且随着政策“暖风”不断吹拂，包括国内的《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等，行业已经驶入风口期。

以往大家其实难利用AI技术造出真正意义上的新药，现在造出来了，真的能上市吗？消费者信任、会买吗？

按英矽智能研发出的新靶点背后的市场看，其还是有很大几率获得消费者信赖的。据《松果财经》观测，英矽智能利用AI技术发现的特发性肺纤维化新靶点，特发性肺纤维化这类疾病在亚洲患者数就达31万人，大多是吸烟史患者。

此外，新靶点还适用于：肝脏纤维化（千万级患者群）、皮肤纤维化（30余万患者群）、肾纤维化（千万级人群）。

患者数量庞大下，研发费用本更低的新药上市后价格也会更低，这类价格因素是可以吸引患者的。

但是，真正的难点在于商业化进程上。目前除了少数头部公司，众多AI制药项目仍在科研机构孵化中，离真正商业化仍有距离。好比二级市场上，只有薛定谔（Schrodinger）与Relay Therapeutics两家公司上市。

另外，一旦AI技术研发出的新药大批上市，极大缩短了制药周期、加快新药上市步伐下，势必会影响许多传统制药企业。

而AI制药企业大多得与传统制药企业合作，利用它们的数据来进行靶点确定等。所以，率先利用AI研发出新药的英矽智能的商业化进程还是两难的。

同样，行业上其他公司也面临这类问题。但大家的打法稍有不同，英矽智能是先攻技术，再攻市场，英国Exscientia则是先攻市场，再慢慢利用AI研发新药，目前它在业内有“AI制药的营销天才”的别称。

所以，英矽智能稳扎技术打法还是面临先攻市场头部企业的威胁，但自身“宝剑”在手，前行路难也不怕到不了胜利的彼岸。