英矽智能任峰:數(shù)據(jù)與算法優(yōu)化是AI新藥研發(fā)的壁壘,藥企對AI制藥的態(tài)度更加開放
英矽智能與復(fù)星醫(yī)藥的合作或?qū)㈤_啟AI制藥與藥企合作的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
本文為IPO早知道原創(chuàng)
作者|羅賓
微信公眾號|ipozaozhidao
據(jù)IPO早知道消息,上海復(fù)星醫(yī)藥(集團(tuán))股份有限公司(下稱“復(fù)星醫(yī)藥”,600196.SH,02196.HK)與端到端人工智能驅(qū)動的藥物研發(fā)公司英矽智能(Insilico Medicine)于1月10日宣布達(dá)成合作協(xié)議,在全球范圍內(nèi)共同推進(jìn)多個靶點(diǎn)的AI藥物研發(fā)。
《IPO早知道》對話了英矽智能首席科學(xué)官任峰博士,他結(jié)合此次合作分析了AI制藥行業(yè)最新的變化。
英矽智能首席科學(xué)官任峰博士(來源:受訪者提供)
任峰表示:“以往藥企對于AI賦能新藥研發(fā)抱有試探性的態(tài)度,但現(xiàn)在越來越開放地進(jìn)行共同的研發(fā)。這次合作從規(guī)模和首付款金額上看都是業(yè)內(nèi)迄今最大的一次合作,我希望這次合作也能推動傳統(tǒng)藥企今后在與AI企業(yè)的合作上有更大的決心和步伐!
此次戰(zhàn)略合作包括針對四個指定靶點(diǎn)的以人工智能驅(qū)動的藥物研發(fā)合作,以及雙方對于英矽智能QPCTL項目的共同開發(fā)合作。根據(jù)協(xié)議,英矽智能將獲得1300萬美元的首付款,及里程碑式付款,并分享QPCTL項目的商業(yè)化利潤。此外,復(fù)星醫(yī)藥將向英矽智能提供股權(quán)投資。
根據(jù)合作協(xié)議,英矽智能將負(fù)責(zé)為QPCTL項目提名臨床前候選藥物,并將該候選藥物推進(jìn)到臨床前階段,之后復(fù)星醫(yī)藥將對其展開臨床階段研究,共同推進(jìn)該項目在全球范圍內(nèi)的開發(fā)。同時,復(fù)星醫(yī)藥的研發(fā)團(tuán)隊將提名四個靶點(diǎn),由英矽智能的人工智能平臺和研發(fā)團(tuán)隊進(jìn)行評估和開發(fā),并將候選藥物推進(jìn)到臨床前階段。作為合作的一部分,復(fù)星醫(yī)藥將獲得英矽智能人工智能平臺PandaOmics和Chemistry42的使用權(quán),以推進(jìn)公司內(nèi)部人工智能驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)工作。
任峰表示,盡管很多AI公司都取得了進(jìn)展,但AI還是個新事物,目前也沒有任何一家AI公司可以證明它的算法是最好、最正確的。只有保持算法的優(yōu)化能力,AI賦能藥物研發(fā)的公司才能維持自己的競爭力,而算法優(yōu)化的能力需要經(jīng)過長時間的驗證、積累,所以難以被復(fù)制。此外,數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化也是這個行業(yè)中的企業(yè)壁壘。所以未來AI公司的競爭會從單純的算法、項目層面的競爭進(jìn)化為數(shù)據(jù)獨(dú)特性的競爭。
以下是《IPO早知道》精編整理的對話內(nèi)容:
Q:IPO早知道
A:任峰
Q:英矽智能此次與復(fù)星醫(yī)藥的合作背景、雙方價值與能力的匹配點(diǎn)是什么?
A:這次合作以股權(quán)投資加項目合作的方式展開,包括QPCTL項目的共同開發(fā)。QPCTL之前是我們內(nèi)部的一個自研項目,QPCTL是CD47信號通路中的一個靶點(diǎn),我們在針對此靶點(diǎn)的早期動物實驗中看到它對癌癥的免疫治療有非常好的效果。復(fù)星看到了此項目的價值,同時也想利用我們的人工智能平臺賦能他們希望推進(jìn)的另外幾個靶點(diǎn),所以在這個背景下雙方達(dá)成了這次的研發(fā)合作。在AI制藥公司與藥企的臨床前合作項目中,我們此次合作無論是從規(guī)模還是首付款都是至今最大的,可以說開創(chuàng)了一個先河。雙方進(jìn)行了很充分的溝通,復(fù)星不僅認(rèn)可我們的在研項目,也認(rèn)可我們端到端的藥物研發(fā)平臺及我們的團(tuán)隊,通過股權(quán)投資的形式,希望能跟我們一起成長,而復(fù)星的臨床研究和后續(xù)商業(yè)化實力很強(qiáng),與我們能形成優(yōu)勢互補(bǔ)。
Q:藥企對AI制藥的態(tài)度從謹(jǐn)慎轉(zhuǎn)變到更大規(guī)模的合作,對行業(yè)的未來影響會是什么?
A:我們相信這對行業(yè)是很大的利好。去年以來,我們陸續(xù)看到國外的大藥企與AI制藥公司達(dá)成重磅合作,這代表這大藥企對AI制藥的態(tài)度越來越開放。相對來說,國內(nèi)藥企和AI制藥的合作還處在試水階段,合作規(guī)模小、項目數(shù)量少、首付款較低,藥企希望看到一些里程碑進(jìn)展后再擴(kuò)大合作金額和規(guī)模。本次我們的合作伙伴復(fù)星醫(yī)藥對于創(chuàng)新性的藥物研發(fā)有魄力和遠(yuǎn)見,例如,它也是國內(nèi)第一個引進(jìn)CAR-T項目的企業(yè)。我希望我們這次的合作能夠?qū)鴥?nèi)AI制藥領(lǐng)域有一定的推動作用,希望大家對國內(nèi)藥企和AI制藥公司之間的合作模式有新的思考,希望它們在AI賦能新藥研發(fā)上步子邁得更大一些,合作方式的改變對新藥研發(fā)行業(yè)來說也是很大的助力。
Q:英矽智能如何選定與藥企的合作內(nèi)容確保大家目標(biāo)的一致性?
A:首先我們傾向于尋找與我們的資源優(yōu)勢互補(bǔ)的藥企,比如在臨床前評價、臨床試驗或商業(yè)化上有優(yōu)勢的企業(yè),我們能很好地展開互補(bǔ)協(xié)作。第二,我們希望選擇雙方都感興趣的合作項目,這樣可以保證項目的持續(xù)推進(jìn),不會因為一方的中途退出導(dǎo)致項目擱淺。第三,我們也希望能研究一些真正能解決未滿足的臨床需求的項目,而非純粹拼速度的項目,避免不必要的競爭,把資源集中用到真正需要的地方。
Q:我們有端到端的AI藥物研發(fā)平臺,其研發(fā)鏈條中所訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度現(xiàn)在發(fā)展到哪了?
A:現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)化還并不成熟,因為不同實驗室或是不同的公司數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度都不一樣,這就為我們用大數(shù)據(jù)去訓(xùn)練AI模型造成了一定挑戰(zhàn)。當(dāng)然我們有自己的解決方案,比如我們通過轉(zhuǎn)錄組學(xué)的公開數(shù)據(jù)庫來訓(xùn)練靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)平臺。我們的生物信息團(tuán)隊會把我們認(rèn)為能用、好用的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和標(biāo)準(zhǔn)化處理轉(zhuǎn)化成機(jī)器可讀的格式,來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。
在轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)處理過程中我們不能把來源不同的數(shù)據(jù)直接整合到一起,而是分成了不同模塊的數(shù)據(jù),避免數(shù)據(jù)之間的相互污染。雖然數(shù)據(jù)總量很大,但我們是通過小塊學(xué)習(xí)來訓(xùn)練我們的模型的,否則容易出問題。這也是一種聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方法。
Q:現(xiàn)在AI算法迭代的頻率有變化了嗎?
A:我們認(rèn)為反而不是“迭代”這個詞,而是“淘汰”這個詞。以我們的Chemistry42平臺為例,我們自己從2016年開始做化學(xué)方面的算法,剛開始我們發(fā)展了170多種算法去產(chǎn)生小分子化合物,我們基本上把當(dāng)時能想到的算法都包括了。后面我們通過自研項目和對外合作,發(fā)現(xiàn)在170多種算法里有140多種沒有產(chǎn)生過所需要的小分子化合物,于是我們將它們淘汰掉,留下約30種算法,它們持續(xù)幫我們產(chǎn)生有用的化合物?赡茉龠^幾年,算法會繼續(xù)縮減,這樣命中率也會越來越高,因為產(chǎn)生不理想結(jié)果的算法被淘汰掉了。另一方面,我認(rèn)為所謂迭代,很難去加入新的算法,雖然我們也在嘗試加入,但這些新算法還是要通過試驗來證明它是好是壞,這又需要三四年的時間?偨Y(jié)來看,這是以不斷驗證為前提,留下或淘汰算法的過程。
Q:經(jīng)過驗證的時間本身也是我們的一種競爭的壁壘。
A:是的,理論上AI公司用的都是公開數(shù)據(jù),底層算法也沒有專利保護(hù),大家都能做數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,這方面壁壘很小,但我們有的更多是know-h(huán)ow的壁壘,我們的算法從170種濃縮到30種,但這個過程是難以復(fù)制的,大家的命中率就產(chǎn)生了差別。
另一點(diǎn)還是數(shù)據(jù)的壁壘。我們剛討論的轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)雖然是公開的,但我們生物信息團(tuán)隊花了將近7年時間完成可用數(shù)據(jù)的篩選和一些標(biāo)準(zhǔn)化的過程。雖然大家都想做這樣的處理,但都是需要投資時間、精力和財力的。
Q:我們的新靶點(diǎn)、疑難靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)方面,如何基于優(yōu)勢立項管線?
A:我們是AI賦能的新藥研發(fā)公司,所以潛在項目首先是要我們的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)平臺能夠賦能的靶點(diǎn),具體來說我們可以利用患者的轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)來尋找新的靶點(diǎn)。我們選擇的靶點(diǎn)中百分之70-80%是有臨床I期或II期試驗結(jié)果的靶點(diǎn),20%左右是全新靶點(diǎn),這樣可以平衡我們的風(fēng)險和收益。在這百分之70-80%的靶點(diǎn)里,我們通過自己的數(shù)據(jù)處理,識別出它目前在臨床階段的化合物哪些有缺陷,然后我們會針對有缺陷的化合物進(jìn)行改造,以此來確定要選擇的靶點(diǎn)。
Q:中國的AI制藥在人才、資金上都比以前到位了,現(xiàn)在決定AI企業(yè)進(jìn)步速度的是什么?未來會有馬太效應(yīng)嗎?
A:馬太效應(yīng)是會有的,相對頭部的公司規(guī)模更大的話有利于它吸引人才和資金。但另一方面,AI還是個新事物,到目前為止沒有任何一家AI制藥公司可以百分之百證明它的算法是最好的,是完全正確的,所以后來者也有機(jī)會去趕超。雖然有的公司是近兩年才成立的,但它有可能因此避免掉很多更早的AI公司所走過的彎路。而且算法更新的永遠(yuǎn)是更好的,一家獨(dú)大的機(jī)會在這個領(lǐng)域不容易出現(xiàn)。暫時領(lǐng)先的公司需要通過不斷優(yōu)化自己的算法去保持競爭上的優(yōu)勢,而后來者如果專注于它所擅長的領(lǐng)域,有可能它的算法能變成某一領(lǐng)域最好的。
而且再往后發(fā)展,AI公司的競爭會從單純的算法、項目層面的競爭進(jìn)化為數(shù)據(jù)之間的競爭,我們可以看到很多AI公司已經(jīng)開始想辦法收集自己獨(dú)有的數(shù)據(jù),也就是按照自己的算法需求處理的數(shù)據(jù),保證自己數(shù)據(jù)的獨(dú)特性,比如我們自己的轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)。
Q:除了公開數(shù)據(jù),我們與藥企合作時使用的數(shù)據(jù)會幫助我們提升算法嗎?
A:這種數(shù)據(jù)分享情況很少,因為通常我們與藥企的協(xié)議有很強(qiáng)的排他性,也就是說我們不能把這一次合作中的數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他的任何項目中。
Q:薛定諤等物理計算的AI企業(yè)也有自己的商業(yè)模式,也獲得了中國藥企合作。物理計算、AI計算兩種AI技術(shù)路徑將分別發(fā)揮什么作用?
A:這個問題本質(zhì)上是CADD和AIDD的區(qū)別。薛定諤的軟件基于量子力學(xué)的計算,比如薛定諤可以把小分子和蛋白之間的能量計算得非常精確,它是把已經(jīng)生成的小分子與蛋白質(zhì)的結(jié)合做一些排序,屬于CADD(計算機(jī)輔助藥物設(shè)計)的范疇。而AIDD(AI驅(qū)動的藥物設(shè)計)不涉及量子力學(xué)計算,它是對已知規(guī)律的歸納總結(jié)。
AIDD的輸入端是某種化合物結(jié)構(gòu),機(jī)器學(xué)習(xí)能夠總結(jié)某種結(jié)構(gòu)對應(yīng)某種活性并演繹出來,所以計算的產(chǎn)出就是幫助我們設(shè)計出更好的小分子化合物。比如針對一個蛋白,我們的Chemistry42能產(chǎn)生上百到上千個能跟其結(jié)合的小分子化合物,但是它們的結(jié)合能力有多強(qiáng),可以由CADD的方法對這上千個的化合物進(jìn)行排序。

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