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AI制藥：振翼欲飛，靜待風來？24家明星公司，67條管線，獨家放送！

健康知識養生常識

▎藥明康德內容團隊編輯
全球醫藥行業的產業升級正圍繞數字化、智能化、自動化等方向拉開序幕 ， AI輔助藥物研發作為其中關鍵性技術之一近年來已有多項重大科研成果轉化落地 ， AlphaFold可預測出地球上幾乎所有蛋白質結構 ， 深度學習工具ProteinMPNN可
一秒設計全新結構蛋白質
， AI技術平臺精準地從頭設計出能夠
穿過細胞膜的大環多肽分子
……然而步入臨床階段 ， AI制藥獲得臨床驗證的藥物較少；至今仍未有已上市獲批藥物 。 對此 ， AI制藥領域資深專家DaphneKoller教授在今年藥明康德健康產業論壇上表示：“AI可以為制藥做出重要貢獻 ， 實現機器與人類之間的良性協作 ， 幫助設計實驗 ， 生成數據 ， 分析輸出結果 ， 但可能還不是現在 ， 要等上數十年的時間 。 ”
為綜合分析長期以來AI制藥的發展脈絡和最新進展 ， 藥明康德內容團隊系統梳理并分析了將AI運用于藥物開發領域的24家主要AI制藥公司（引自NatureReviewsDrugDiscovery ， 詳見參考資料[1]）通過官方渠道披露的臨床前及臨床階段管線 ， 力求還原真實的AI藥物研發畫像 。
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▲24家主要AI制藥公司名單（圖片來源：參考資料1）
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24家AI公司業務及發展階段分析
首先我們對24家主要AI制藥公司依據AI業務性質和AI藥物管線階段進行劃分 ， AI業務性質分為端到端AI（AI技術應用貫穿于新藥發現全過程 ， 從靶點發現到先導化合物確定到活性化合物篩選到候選藥物確定）、先進AI平臺/技術（擁有自主研發管線）、先進AI工具（暫無自主研發管線） ， AI藥物管線階段分為臨床階段和臨床前階段 。 分布最為密集的是已有臨床管線的端到端AI公司（9家）；在AI平臺/技術型公司中 ， 有5家管線已步入臨床 ， 3家公司管線處于臨床前階段 ， 賽道發展前景良好；而AI工具型公司中 ， 5家公司均未披露臨床階段的管線 。
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▲藥明康德內容團隊制圖
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67條AI制藥管線分析
據不完全統計 ， 目前這24家主要AI公司藥物管線共67個（注：這些公司內部自主研發 ， 用AI輔助發現或開發的管線 ， 不包括官網上列出的合作研發管線）按照研發階段劃分 ， 臨床前42個 ， 1期13個 ， 2期11個 ， 2/3期1個（詳情請見文末附表） 。 盡管AI輔助藥物距離上市仍然有一些距離 ， 臨床試驗結果也有憂有喜 ， 但未來我們將繼續關注這些管線的發展 ， 見證它們能否沖過上市的終點線 。
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▲藥明康德內容團隊制圖
在全球AI管線中 ， 適應癥集中于癌癥（非罕見?。┖秃币姴?， 分別占比45%和13% 。 剩下42%的藥物適應癥針對于阿爾茨海默病、炎癥性腸病、脫發等其他目前缺乏治愈療法的疾病 。 研發人員期待通過AI發現全新靶點并設計分子結構提高發現“first-in-class”和/或“best-in-class”藥物的潛力 。
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▲藥明康德內容團隊制圖
根據目前公開披露信息 ， 全球AI管線中 ， 除了22款藥物靶點可能全新未知以外 ， 有26款藥物針對的靶點已有獲批的療法 ， 占比39% ， 包括TYK2、PHD2、PI3Kα、S1P1等經過驗證的靶點 ， 大部分療法處于臨床前和1、2期 。 雖然這些靶點已有藥物獲批上市 ， 但是在研管線的治療模式可能追求更加經濟的治療手段 ， 更好的藥物效力 ， 或者在克服耐藥突變方面具有更好的潛力 。 19款藥物針對正在開發的靶點 ， 但暫無針對該靶點療法的藥物上市 ， 占比30% ， 包括STING、MALT1、HPK1、GSK-3β等熱門靶點 ， 且大部分療法處于臨床早期 ， 其中 ， 有些靶點的在研療法推進目前遇到巨大的挑戰 ， 比如CD47 ， 因此可能期待通過AI平臺推進相關療法的研究 。