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數字化轉型是制藥行業轉型的關鍵,AI賦能藥品受到更多關注
2023/1/13 16:50:02 來源:鳳凰網 【字體:大 中 小】【收藏本頁】【打印】【關閉】
核心提示:2022年最后一天,國家統計局發布數據顯示,12月份制造業采購經理指數(PMI)為47.0%,比上月下降1.0個百分點,連續3個月下降,為2022年以來的最低點。2022年最后一天,國家統計局發布數據顯示,12月份制造業采購經理指數(PMI)為47.0%,比上月下降1.0個百分點,連續3個月下降,為2022年以來的最低點。展望2023年,目前國內正在全面落實新冠病毒感染疫情防控優化政策,在各地平穩度過疫情高峰期后,企業生產活動有序開展,當前中國經濟正處于底部回升的重要節點,在市場需求全面回暖和政策全力推動下,我國經濟秩序也將逐步回歸正軌。
比起其他制造業,作為具有較強特殊性,也是技術含量最高的行業之一的醫藥制造行業,在新的一年面臨著更高難度的挑戰。醫藥行業是集高附加值和社會效益于一體的高新技術產業,我國也一直將醫療產業作為重點支柱產業大力支持。截至2022年5月,我國醫藥制造行業資產總計為45290.8億元,同比增長3.94%。
目前我國國產藥品所占市場份額較低,相較一些醫藥強國,我國醫藥制造業的市場集中度較低,藥品創新能力仍然不足。在未來,中國醫藥制造發展的重要方向會集中在醫藥研發環節數字化、生產過程自動化及用戶服務環節數字化等環節上,我國醫藥制造企業想要提升企業市場競爭力,數字化轉型是無疑是最關鍵也是最有效的手段。
在這之中,新藥研發是一項周期長、風險高的工作。一款新藥的誕生往往需要經過超十年的研發周期,數十億美元的研發投入,但可能只有不到十分之一的成功率,這也是成品藥售價高昂的重要原因。近些年來出現了改變這一切的轉機,許多創新藥公司開始寄希望于AI制藥,期待人工智能可以重塑藥物設計的整體生態。
AI制藥的現狀與商業模式
根據有關報告顯示,AI制藥成為2021年最受資本歡迎的賽道之一,全球融資77起,金額合計45.6億美元(約合人民幣307億),其中中國市場融資12.4億美元。AI制藥企業的生存情況也非常樂觀,約53%的A輪公司進入B輪;38%的B輪公司順利進入C輪;46%的C輪公司進入到了D輪。
AI制藥公司的定位和技術優勢,很大程度上會影響其對商業模式的選擇。目前主流商業模式有兩種,第一種是轉移研發風險的CRO(Contract Research Organization,合同研發組織)模式,公司會給傳統制藥企業或其他公司“做外包”,用AI技術預測甲方需要的藥物。
第二種是愿意自行承擔研發失敗的風險的自研管線模式,公司將藥物和技術專利拿在手中。比如在2022年完成了千萬美元級天使及天使+輪融資的抗衰生物技術研發公司Regenerative Bio,作為全球首家以人工智能、云端超算驅動的抗衰生物技術公司,Regenerative Bio將AI制藥相關技術與生物學進行結合,探索具有抗衰老功效的成分、配方及療法,解決因年齡增長引起的系列健康問題。
AI制藥目前應用場景之一是提升化合物篩選效率,這往往是在已有的靶點和化合物數據庫基礎上進行的。Regenerative Bio以 FDA Approved Drugs, OTC Monograph, Dietary Ingredient, GRAS 等已知物質的藥理信息知識圖譜及研發和臨床數據作為數據基礎,協同國內多家AI制藥頭部企業優勢技術,建立起了基于人工智能的抗衰物質篩選平臺PASS。
對于自研管線而言,企業可以在特定節點轉讓管線成果,例如新型靶點、候選藥物等,也可以借助CRO推進到臨床階段。因此,AI制藥公司的自研管線時,需要更重視其研發進度,以及所選藥物方向的潛力。
抗衰老的有效成分和技術優勢
根據Regenerative Bio 的馮博士介紹,“抗衰老是一個非常寬泛的賽道,但目前這一賽道中有效的生物學技術并不多。同時占據波士頓以及國內部分領先機構的生物學技術優勢,我們將嘗試與全球最頂級的抗衰老生物技術公司開展合作。在先進的底層技術基礎之上,將科學問題轉化為工業問題,而這正是我們擅長的領域。”
該公司旗下品牌 LAIFE 推出的抗衰產品時光APro,其圍繞 NAD+ 通路相關研究,將抗衰成分NMN 的作用邏輯重新解構,通過 NAD+ 多源前體復配、NAD+/NADH 比值調控、代謝產物排出,循環打撈通路激活共同構建 NAD+ 內循環通路,具有多重抗炎和抗氧化的效果。
據Regenerative Bio 首席執行官趙雪琛介紹,“單純的 NMN 成分效果不佳。此前市場上大部分產品只看到單一的有效成分,缺乏系統性的研究和制劑優化。”而經 AI 技術優化的復合配方可將 NAD+ 補充劑的生物利用度提升 180% 以上,同時解決相關產品長期服用效果下降的問題。
AI制藥作為一項可能改變人類未來的工程,受到了越來越多的關注。對于這些創新企業來說,更多時候還是需要從底層理論出發,包括對醫藥問題重新定義,創造性地使用物理、化學等多學科視角,重新定義藥物研發中的場景和問題,以多原理彌補AI模型自帶的誤差和不確定性,提高其效率,讓這一技術盡早惠及更多的人。
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