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作者/庆福
编辑/嘉嘉
“传统医药研发周期长、失败率高、研发投入高,对于任何一家药企来说,新药的研发都是九死一生”,一位医药行业从业者表示,“极低的成功率、高昂的研发费用,导致药企必须在专利保护期内收回成本。”
据了解,目前药物的专利保护期是20年,而一款药品的研发需要十年以上,投入的研发资金高达十亿美元,而成功率只有1%。
对于医药公司来说,每一次新药的立项研发都是一场赌局,而随着AI技术爆发,创新药研发的赌桌被掀了起来——研发进程大幅度提高,研发成本指数级下降。
未来随着AI医疗、AI医药研发的进步,也许《我不是药神》中的场景再也不会出现。
“制药利润高,但国内药企绝大多数是等国外专利结束后的仿制药”,一位跟踪医疗行业的媒体记者向司库财经表示。
虽然政府鼓励创新药研发,但企业的积极性不高,包括西达本胺、泽布替尼等在内,更多是对海外创新药进行化学结构改造,有源头创新的很少。
据数据显示:2017年至2020年,在国内上市的37个Ⅰ类新药中,仅有3个产品具备原创新作用机制,在全球在研的401个靶点中,国内仅覆盖了80个。
国内药企止步创新药的原因并非利润。2022年,辉瑞制药营收为1003.3亿美元,利润率31.27%、葛兰素史克营收430.3亿美元,利润率42.85%。
(来源:互联网)
而国内企业不论在营收还是利润上,都与国外巨头相差甚远,以中国生物制药为例,2022年营收为39.9亿美元,利润率只有10.4%。
“创新药收益更高,这也是为什么很多药企在肿瘤、阿尔茨海默症上投资研发新药的原因”,该名行业从业者表示,每一项疑难杂症的攻克,就代表着巨大的利润,“国内企业创新药积极性不高,更多是惧怕风险。”
据司库财经了解,创新药需要经过过体外、临床前动物、临床Ⅰ、临床Ⅱ、临床Ⅲ期等一系列审核流程,从立项研发到获批上市,需要10到15年时间,研发投资接近百亿人民币。
“创新药的成功率只有1%,一百个项目里面,只有一个能成功的”,该名行业从业者表示,“一旦成功,就会有巨大的市场和利润。”
以阿尔茨海默症为例,目前全球累计在阿尔茨海默病上的研发投入超过6000亿美元,失败的临床药物超过300种,失败率高达99.6%,但一旦成功,仅在国内,患有轻度认知障碍的人群就高达3877万人。
如何才能降低创新药的研发难度,提高研发成功率,实现药企与患者的双赢?
创新药研发成功的关键在于靶点,所谓靶点就是药物与人体内生物大分子的结合部位,靶点可以是受体、酶、离子通道、转运体、免疫系统、基因等。多数创新药研发失败,都是因为靶点选择错误,
而AI在识别具有药物特性的分子、预测生物分子结构和相互作用等方面具有天然优势,BCG研究报告显示:AI 生成的药物分子在I期临床试验中,成功率高达90%,而在以往,成功率仅为50%。
除了成功率大幅度翻倍,还可以缩短研发时间和节省研发成本,英伟达数据显示:使用AI技术能使药物早期发现所需要的时间缩短66%,研发成本降低99.5%.
谷歌DeepMind及姊妹公司Isomorphic Labs旗下的AI药物研发模型AlphaFold也得出了类似的结论:创新药从概念到临床,传统方式需要12-18年,而借助AlphaFold这样的AI技术,只需要五年不到的时间。
另有数据显示:截至2023年12月,有24种AI发现的分子完成了第一阶段临床试验,其中21种取得了成功。
节省研发时间、降低研发费用,AI医药研发正在成为医药巨头们的标配。
目前全球AI药物研发企业约343家,潜在总额超过120亿美元。麦肯锡全球研究所(MGI)预计,生成式AI每年可为制药和医疗行业带来600亿至1100亿美元的经济价值。
药企布局AI医药的同时,AI公司也在跨界深耕医药研发行业。
(来源:互联网)
据Pitchbook的数据:自2021年以来,全球AI药物研发初创公司的风投交易已有281笔,投资额达到77亿美元。这其中不乏谷歌、英伟达这样的AI巨头下场。
在5月8日,谷歌旗下AI药物研发模型AlphaFold再次完成升级,最新版本AlphaFold 3可以预测蛋白质、DNA、RNA等生物分子的结构以及它们如何相互作用。
黄仁勋更是将AI医疗、数字生物视为下一场惊人的技术颠覆,目前英伟达旗下的风投部门Nventures已经向7家AI药物研发初创公司投资,占到其总投资数量比例的37%。
AI医药研发已经成为AI行业的重头戏,但在国内,AI对医药研发领域的助力尚为弱小。
据数据显示:截至2023年底,全球AI制药企业数量高达897家,国内相关企业数量约为90家左右。这其中既有恒瑞医药这样的老牌药企,也有英矽智能、晶泰科技这样获得资本投资的新兴创业公司。
从目前来看,中国AI制药仍处于萌芽阶段,以头部企业英矽智能来说,2022年,英矽智能总营收为3015万美元,净亏损为2.22亿美元,其中医药研发服务贡献了95%的营收。
资本市场对于国内AI制药企业并不买账。2023年6月,英矽智能首次向港交所提交招股书,希望成为亚太地区首家上市的AI制药公司。
(来源:互联网)
此后英矽智能上市失效,有分析认为,英矽智能在商业化路径上存在问题,其AI+Biotech的模式存在前期风险高,成本高,导致资本市场对其盈利能力产生怀疑。
为了打消疑虑,2024年3月,英矽智能在顶级学术期刊《Nature Biotechnology》发表研究成果,阐述了其首款由生成式AI发现和设计的潜在“全球首创”(first in class)TNIK抑制剂,来证明其技术能力。
几乎在同时,在沉寂数月后,3月英矽智能向港交所更新IPO招股书,希望在港股上获得相应融资。
其实相比国外,国内AI制药产业有着先天不足:
首先,国内企业创新药经验上少,药企的发展路径已经形成仿制药挣钱的惯性路径,即便AI能够大幅度降低创新药研发的难度,但是否有国内有药企能塌下心、专心去攻克研发创新药。
其次,AI制药的发展得益于数据挖掘、机器学习等技术的发展,得益于GPU技术提供的强大算力和预测能力,但目前美国对英伟达实施了出口管制,限制其高端GPU产品向中国出口。
因此在内外双重打压下,中国AI制药路险且艰,道阻且长,需要突破封锁,实现自我迭代。
近期,不论是谷歌、OpenAI,还是字节跳动豆包、腾讯混元,各大厂商都在升级或发布大模型,科技巨头们重拳出击,但除了在日常办公、查找资料上能提高效率外,AI对我们的生活到底还有哪些实质影响。
其答案在于医疗、教育等领域,也许随着AI的发展,将极大提高生产效率,抹平不同地区、不同人群在医疗、教育上的资源差异,这是人类社会希望的,更是AI发展的方向,科技从不作恶。
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