图源：豆包

6月23日，晶泰科技与美国新药公司DoveTree签署数十亿美元管线授权意向，将利用其基于AI+机器人的端到端AI药物发现平台，为DoveTree选定的多个针对肿瘤、自身免疫性疾病及神经疾病领域的靶点，发现和开发小分子及抗体类候选药物。

无独有偶，石药集团不久前亦与阿斯利康订立战略研发合作协议，利用其AI引擎双轮驱动的高效药物发现平台，开发新型口服小分子候选药物，总合作金额超过53亿美元。

AI制药领域的巨额交易频现，意味着其正加快迈向下一发展阶段。

从技术转向落地

AI可精准识别药物分子特性，预测生物分子结构，被视为加速新药研发进程的关键。经过多年的技术验证，AI制药正迈向商业化落地。清华大学深圳国际研究生院教授、深圳湾实验室资深研究员陈宇综告诉《医药经济报》记者，从AI制药领域近期动态来看，众多企业正致力于加速推进AI技术在新药研发中的应用，提高其成熟度。

平台型合作成为AI在新药研发领域应用的主要趋势。陈宇综坦言，AI制药目前仍是新兴事物，由于涉及生物、药理、信息技术等多学科，需要在数据、算力、人力、硬件等不同层面持续高投入。“通过集团协同作战的平台化建设，资源整合与共享是推动AI制药发展的关键。在尚未找到成熟的具体模式前，相关企业要在结合跨学科优势的平台不断探索，才能实现技术创新。”

阿斯利康选择牵手传统务实的石药集团而非以算法为主导的AI企业，足以看出，业界不仅看重平台能力，“信息技术与生物技术更深层次地结合，成为AI制药领域的普遍共识。”在陈宇综看来，“石药集团每年研发投入超过50亿元，且持续拓展AI药物发现平台，这一规模和体量，其他AI制药企业难以匹敌。此外，石药集团作为传统药企在新药研发方面积累了丰富经验，又能够独立推进药物临床试验，表明其掌握了一定的临床资源和数据，这也是跨国药企与之合作的重要因素。”

英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰在接受《医药经济报》记者采访时指出，一两年前，业界可能更关注AI技术，现在则更看重制药方面的落地成果。“阶段性来看，AI制药开始聚焦药物或候选药物的交付能力，而非AI平台或技术。比如近期的重磅交易主体已然是临床前候选化合物。”

多方位寻求破局

毋庸讳言，国内AI制药领域还面临诸多挑战。陈宇综坦言，首当其冲的问题是数据碎片化。“药企内部的药物筛选、动物实验等数据不联通，且较少公开这些核心资产。而AI大模型进展依赖大数据支撑，然而在新药研发领域，特别是在药理、毒理以及药代等方面，实验数据不足限制了AI在这一领域的应用。”

其次是信息技术与生物技术融合度不足。陈宇综认为，AI制药不仅需要顶尖的算法、数据和AI人才，也需要药学、化学、生物医学等专家知识和深刻理解赋能，目前缺乏具备洞察力和领导力的跨学科复合型领军人物。“部分过度依赖资源堆砌成果的专家进入药企或平台后水土不服，无法将学术理论有效转化为实际生产力，影响了创新效率和成果产出，建议药企和投资者多关注在先进方法和技术发展方面有丰富实战经验的专家学者，充分发挥这类大脑的最大价值。”

头部AI制药企业正尝试破局。近期，晶泰科技完成对英国利物浦LCC化学技术公司的收购，加强在手性分子领域的研发实力；英矽智能完成E轮1.23亿美元的融资全部交割，本轮募资将用于推动AI平台升级和药物研发管线的创新突破。

展望未来，任峰坦言：“一家AI制药公司能否取得成功，主要取决于两个方面：一是企业自研管线能够推进至何种阶段；二是商业模式决定企业收入达到何种级别。技术探讨已经持续了十余年，未来的关键是如何在AI制药领域落地。”