醫(yī)藥行業(yè)有三高，高投入、高風(fēng)險、高回報；事實(shí)上多數(shù)人認(rèn)為只有兩高，新藥臨床失敗率極高，故而導(dǎo)致高回報基本為“假”。近年來新藥研發(fā)成功率逐年下降，據(jù)悉，當(dāng)前新藥研發(fā)臨床失敗率高達(dá)92%，并且一款新藥研發(fā)平均投入資金更是達(dá)到26億美元，2018年FDA僅批準(zhǔn)了59個新藥上市。由此可見，醫(yī)藥行業(yè)為典型的高投入、高風(fēng)險行業(yè)。這樣的行業(yè)對于技術(shù)革新的強(qiáng)烈訴求應(yīng)運(yùn)而生。

       “2019中國醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會暨第四屆中國醫(yī)藥研發(fā)?創(chuàng)新峰會”（PDI大會）上晶泰科技（Xtalpi）聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO馬健博士作了《人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用》的報告，全方位剖析AI技術(shù)與新藥研發(fā)融合，助力新藥研發(fā)的高效能發(fā)展。

       近年來多元化的人工智能技術(shù)已融入到新藥研發(fā)的各個環(huán)節(jié)，從靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)、靶點(diǎn)的確認(rèn)、先導(dǎo)化合物的設(shè)計、臨床的研究，甚至是臨床研究后期偏重于計算的，如新藥設(shè)計傳統(tǒng)的計算化學(xué)結(jié)合人工智能新的算法，以及偏生物信息的早期靶點(diǎn)挖掘和推薦等等。

       不完全統(tǒng)計，目前全球范圍內(nèi)AI技術(shù)公司有125家，中國近兩年才開始擁有AI技術(shù)公司，且不超過10家企業(yè)。前沿高科技技術(shù)一直是時代的寵兒，引領(lǐng)社會及行業(yè)的發(fā)展。具有發(fā)展眼光的投資者自然不會放過任何一個潛力股，據(jù)悉，預(yù)計到2024年，每年全球在AI大健康領(lǐng)域的投入將超100億美元，且每年在AI藥物發(fā)展領(lǐng)域的投入也將超40億美元。

       抓住機(jī)遇，晶泰科技順勢而生

       “網(wǎng)絡(luò)搜索晶泰科技，可能大家認(rèn)為晶泰科技僅僅是做晶型預(yù)測的一家公司，從藥物研發(fā)流程來講研究面確實(shí)比較窄，其實(shí)晶泰科技不僅是做晶型預(yù)測，還做空間排列的晶體結(jié)構(gòu)，和化合物的物質(zhì)結(jié)構(gòu)等。”馬健博士說道，“晶泰科技的核心技術(shù)基于量子化學(xué)和物理學(xué)，運(yùn)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行大規(guī)模高性能的云計算，對藥物晶型進(jìn)行預(yù)測計算理論分析并結(jié)合實(shí)驗(yàn)對其進(jìn)行篩選、工藝放大，貫穿藥物研發(fā)的整個生命過程。目前為止晶泰科技是全球范圍內(nèi)晶型研發(fā)方面最完備的公司。”

       晶泰科技于2014年創(chuàng)立于麻省理工學(xué)院校園，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)是一群學(xué)習(xí)物理化學(xué)的人才，2015年獲第一單業(yè)務(wù)，與羅氏（上海）合作；經(jīng)過兩年多的研發(fā)，2016年通過全球范圍內(nèi)的評估，晶泰科技獲“創(chuàng)富中國”總決賽第一名，包攬專項(xiàng)獎；隨后輝瑞成為最重要的客戶。截止目前憑借團(tuán)隊(duì)的技術(shù)優(yōu)勢與項(xiàng)目廣闊的市場空間，晶泰科技在美國、歐洲日本和中國共計擁有44家客戶，并已獲得騰訊、真格基金、峰瑞資本數(shù)千萬元的A輪投資，以及來自國壽大健康基金、紅杉資本中國基金、Google、騰訊、SIG（海納亞洲）、雅億資本的數(shù)千萬美金B(yǎng)輪融資，成為全球AI+制藥領(lǐng)域獲得融資的創(chuàng)業(yè)公司之一。

       藥物晶型研究新模式：計算+實(shí)驗(yàn)

       藥物的晶型具有非常多的價值。藥物晶型研究可能是一個不被看中的環(huán)節(jié)，但對于完整藥物研發(fā)過程來看，我們關(guān)注的是最后患者的藥效，晶型是藥物化合物的載體和固體形態(tài)，對藥物的藥效扮演了關(guān)鍵的角色；在藥物研發(fā)中，中國創(chuàng)新藥管線愈發(fā)豐富，尤其是4+7帶量采購之后，仿制藥工作逐漸向創(chuàng)新藥看齊，晶型研究對于新藥研發(fā)是非常標(biāo)準(zhǔn)、常規(guī)的工作，一定要進(jìn)行完備的研究篩選，進(jìn)而才能保證藥物的質(zhì)量與療效，提高研發(fā)效率，減少生產(chǎn)成本，并延長藥品生命線，加速藥品上市。

       藥物的晶型從界定層面上講是最容易識別的，因?yàn)榫褪俏锢硇再|(zhì)，物質(zhì)結(jié)構(gòu)，不像復(fù)雜的工藝流程可以調(diào)節(jié)，晶型是一個固定形態(tài)，唯一不可變。物理性質(zhì)和物質(zhì)結(jié)構(gòu)對于創(chuàng)新藥研發(fā)至關(guān)重要，換句話說，晶型的研究在創(chuàng)新藥研發(fā)過程中是一個非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。

       這里問題就非常突出了，如果藥物的設(shè)計中還有理性設(shè)計成分在里邊，晶型就是其中之一。全新藥物晶型研究像一門手藝，像炒菜一樣跟個人經(jīng)驗(yàn)綁定很深。藥物晶型研究比藥物設(shè)計更加傳統(tǒng)更加偏工業(yè)，它的矛盾存在于研發(fā)過程中的時間和質(zhì)量。例如，三個月的時間能不能得出化合物最穩(wěn)定的晶體結(jié)構(gòu)，保證制劑到臨床1期、臨床2期藥物不會發(fā)生轉(zhuǎn)晶，保證沒有風(fēng)險，能不能從物理上給一個完備的評估？三個月時間，將近30個臨床體系計算，大部分實(shí)驗(yàn)和預(yù)測的結(jié)果吻合一致，占比約70%；另外30%左右還需要進(jìn)一步的研究。這里看出平衡時間和質(zhì)量關(guān)鍵上預(yù)測是非常重要的。

       過去的幾年把實(shí)驗(yàn)和計算，理論和實(shí)驗(yàn)結(jié)合在一起，有效地提高藥物晶型研究整個過程的研究質(zhì)量和效率。眾所周知，藥物研究早期階段，一是原料藥少；二是處于盲目篩選階段，缺少針對性；三是短期難以確定藥物的相對穩(wěn)定性，難以確定微觀結(jié)構(gòu)，無法申報；四是進(jìn)一步表征分析的樣品量不足，如何解決實(shí)驗(yàn)痛點(diǎn)？這就體現(xiàn)了計算的優(yōu)勢，不消耗實(shí)際原料和樣品，短時間內(nèi)大規(guī)模并行全面理論篩選，準(zhǔn)確獲得微觀結(jié)構(gòu)，從理論層面解釋實(shí)現(xiàn)現(xiàn)象，從而提高決策質(zhì)量，縮短決策周期，降低決策風(fēng)險。

       國內(nèi)某新藥研發(fā)企業(yè)，希望在2個月內(nèi)明確藥用晶型，控制晶型風(fēng)險。項(xiàng)目時間緊，要求高，傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)已經(jīng)不能滿足客戶需求。晶泰通過實(shí)驗(yàn)+計算的新模式，新一代晶型預(yù)測平臺很好的解決了客戶問題，加速藥用晶型決策。

       人工智能+高清度計算的藥物設(shè)計

       人工智能和高清度計算的藥物設(shè)計，能不能做出新藥來？實(shí)際上多數(shù)AI藥物研發(fā)公司集中在早期藥物設(shè)計，尤其是先導(dǎo)化合物的識別和先導(dǎo)化合物的優(yōu)化，幫助藥物化學(xué)家更快的確定并優(yōu)化一個臨床前的化合物。AI的算法應(yīng)用到藥物分子結(jié)構(gòu)的設(shè)計，邏輯上很直接，分子結(jié)構(gòu)畫出來是2D的圖，大家可以拿到很多化合物，逐一識別各個位點(diǎn)跟蛋白，將其進(jìn)行計算和結(jié)合，這是其中一個路徑。

       第二，AI和藥物研發(fā)的關(guān)系上來講更多的處在早期合作階段，目前除了晶型方面是標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)之外，沒有一家企業(yè)變成一個完整的正式服務(wù)，早期藥物設(shè)計階段都是摸索和探索。晶泰科技基于量子化學(xué)基礎(chǔ)，結(jié)合計算機(jī)運(yùn)用軟件，對藥物晶型進(jìn)行預(yù)測，幫助藥企進(jìn)行藥物設(shè)計。另外是AI的算法，在晶泰科技內(nèi)部項(xiàng)目上最關(guān)鍵的一個表現(xiàn)是相當(dāng)于一下晶泰科技多了20和30個藥物化學(xué)家，設(shè)計一些結(jié)構(gòu)或者做一些改造，快速產(chǎn)生合理的甚至有效的分子結(jié)構(gòu)的引擎，充分的提供了補(bǔ)充。

       如果說太多的AI，可能會有點(diǎn)過分夸大成分，有很多的泡沫存在，目前從科學(xué)發(fā)展角度來講，AI技術(shù)還在逐漸改良中，而且必須在這個過程中去盡量找數(shù)據(jù)多的地方，找數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化容易獲得的地方。純粹實(shí)驗(yàn)合成不行，要從定制合成，要從中間的計算結(jié)果出發(fā)把這個環(huán)節(jié)銜接起來，逐步使得它能夠不被取代。相信人工智能藥物研發(fā)，將助推更多的藥物設(shè)計分子結(jié)構(gòu)的產(chǎn)生，并作為用戶友好的工具，促發(fā)藥物新引擎，幫助和提升藥物研究開發(fā)工作，使得三高當(dāng)中最后一個高，高回報能夠快速的得到實(shí)現(xiàn)。