拜耳再度牵手AI技术，加快纤维化疾病疗法开发。辉瑞、罗氏等均已入场，未来AI是否开创药物研发新纪元？

Original 鱼丸药时代 2021-12-13

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近日，拜耳与美国数字生物公司Recursion Pharmaceuticals达成合作伙伴关系，合作双方将利用Recursion人工智能药物发现平台以及拜耳的小分子化合物库和深厚的科学专业知识共同开发治疗多种纤维化疾病的疗法。

根据双方披露的合作信息，双方可能会启动十多个项目，拜耳将获得源自合作研究的新疗法的独家许可选择权。而Recursion将获得3000万美元的预付款，还可能从每个项目中获得超过1亿美元的开发和里程碑付款。不仅如此，如果合作的项目在未来成功上市销售，Recursion还可从拜耳方面获得特许权使用费。

拜耳对于这家公司未来的信心与期待让二者的关系不再止步于单纯的合作伙伴。根据拜耳透露，其投资部门Leaps by Bayer以5000万美元的金额领投Recursion的D轮融资。

如果回溯Recursion 7年成长之路，这家公司从原本的藉藉无名成长为行业巨头，如赛诺菲、武田等的合作伙伴。目前，其已经拥有4个2期试验项目，6个1期试验项目以及多个早期阶段项目，涉及的领域涵盖肿瘤、纤维化疾病以及罕见病等。这样的研发效率不可为之不快！

AI是否为药物研发开创新纪元？

众所周知，每款在研药物都是一座座钞票焚烧炉，它们的上市之路都是药企用真金白银以及科学家们的无数日夜所铺就。根据PhRMA估计，开发一种新药的平均成本是26亿美元，所耗时间大约为10年。以制药行业头部的公司为例，每家公司都在研发上投入数十亿甚至上百亿美元的资金，但新药研发的成功率仍然有限。

数据源自：各家年报以及公开信息

图片制作：药时代

而随着AI的发展以及科技、专业知识的交汇，制药企业也开始以不同的方式打造“AI+药物研发”的生态模式，以加快、提高新药研发的成功率。根据TechEmergence的研究报告，AI可以将新药研发的成功率从12%提升至14%，从而减少研发投入的时间与金钱成本。

而制药企业打造“AI+药物研发”的方式大致可以分为三种：早期投资、内部建立、外部合作。

投资AI药物研发公司或其他类型AI企业风险较高，但仍有一些公司选择对自己看好的公司下注，例如近日的拜耳领投Recursion的D轮；2020年5月诺和诺德领投Exscientia的C轮。这种方式能为未来双方的合作奠定一个良好基础，并为可能的收购赢得一定的先机。

比起早期投资、孵化一家AI药物研发公司，有些公司更乐于培养属于自己的AI班子。行业巨头葛兰素史克（以下简称GSK）是将人工智能应用于药物发现领域最活跃的制药公司之一，他不仅在对外合作上频频出手，也在自己公司内部建立一个名为“In silico Drug Discovery Unit”的人工智能部门。据2019年7月的报道，GSK的AI团队已有50人。

相较于早期投资、内部建立这两种所需时间与金钱成本可观的打造方式，更多的公司似乎更加愿意以外部合作的形式来打造“AI+药物研发”。近几年，AI的浪潮席卷全球，在这个时间段里，制药行业的头部企业纷纷下注，寻找AI合作伙伴。这些合作中涵盖了药物整个生命周期的所有步骤，从早期靶点筛查、分子确认至药物上市患者用药后的数据分析等。以下为笔者根据公开信息整理收集的部分合作信息，如有错处，请大家指正。

数据源自：公开信息

图片制作：药时代

不仅制药企业通过AI来进行药物研发，科技巨头也纷纷通过自己的AI技术入驻医药领域，例如国内最大搜索引擎公司百度于近日宣布计划筹集20亿美元创立一家专注于诊断、AI药物发现的生物技术公司。

科技的发展正模糊着科学之间的界限，技术也随之而不再是孤立的个体。AI技术的入场是否会为药物研发开创一个新的时代？

参考资料：

1、https://media.bayer.com/baynews/baynews.nsf/id/Bayer-collaborates-Recursion-strengthen-digital-discovery-advance-therapies-fibrotic-diseases?Open&parent=news-overview-category-search-en&ccm=020

2、https://www.recursionpharma.com/pipeline

3、https://mp.weixin.qq.com/s/raGYKuYq-6xov6gY5deosw

4、https://mp.weixin.qq.com/s/uSdWTXiqddEoNu4_ae82LA

5、https://endpts.com/as-chinas-tech-giants-catch-onto-biotech-baidu-plots-2b-startup-focused-on-diagnosis-ai-drug-discovery/

6、其他公开资料