2020年，是AI制药赛道最为火热的一年。
而2022年，很少再听到业内传来上亿美元的融资消息，企业们开始静下心来埋头做药。
又到一年岁末时，这批以AI技术切入药物研发领域的企业们，进展是否顺利？有多少管线迈进了临床试验的大门？
智药局2022年度系列（一），盘点了全球41家企业、80条成功进入临床阶段的药物管线，为各位分享AI制药行业的新进展。
研发进度
在智药局此次统计的全球80条获批临床的AI药物管线中，有41条推进到Ⅰ期，约占总数的一半；其次为推进到Ⅱ期，29条。由此可见，整个行业在进入临床后的推进速度还是较为可观。
不过要注意的是，以IND获批为节点，临床后期的试验风险及研发成本都比临床前更高；且AI的应用空间和技术成熟度也较小，因此AI制药企业的研发优势会有所削弱。部分推进至临床Ⅱ期的企业即将面临药物研发的“死亡之谷”，能否顺利推进，还有待明年公布最新的实验数据。就本次统计的样本数据而言，也能看出，临床Ⅱ期至Ⅲ期的管线数量出现断崖式下滑，仅5条管线进入上市前的最后验证阶段。另外，相较于欧美国家，中国AI制药行业起步晚了5年左右，研发进展也相对落后。在80家中国AI药企中，有14家成功将管线推进至临床阶段。除熟知的英矽智能、冰州石生物之外，未知君、埃格林医药、红云生物、药物牧场等企业也拥有了临床Ⅰ期管线资产。另外，今年还有四家AI制药企业获IND批件，分别是劲风生物（2月）、宇耀生物（3月）、费米子（10月）、德睿智药（12月）。研发方式
研发方式的选择，对AI制药企业而言尤为关键。目前市场上大致分为四类：全程自研、与药企合作、买进临床前管线自主推进，以及作为临床资产全部卖出。这不仅取决于每家企业对潜在风险的偏好程度，也与商业模式、现金流情况及管线的收益分配密切相关。就本次统计样本来看，不少企业都以自研为主，约59条管线。此外，合作研发的管线11条，有10条管线由AI制药企业收购而来，直接从临床后阶段推进上市。今年9月13日，国内的剂泰医药就曾买入韩国一家精准医学公司Voronoi的pan-RAF抑制剂项目，新命名为MTS004。并将支付含首付款、开发及销售里程碑付款在内近5亿美元。另外，两家AI制药企业合作研发的模式也较为常见。如Nimbus Therapeutics与老牌AI药企Schrödinger深度绑定，共同开发了5条药物管线，最后以成立新公司的形式打包卖给大药企。12月14日，武田以高达40亿美元的预付款，直接收购了该公司一款推进至临床Ⅱ期的TYK2抑制剂，这笔交易羡煞不少AI制药同行。根据公开信息显示，在智药局统计的全球80条AI管线中，52条已公布靶点，25条未公布靶点，而运用人工智能发现新靶点的管线仅3条。这也表明绝大多数的AI药物研发公司和传统biotech一样，仍在一个池子里捕捞药物。
这些已经公布靶点的管线中，包括已经被验证的EGFR、MALT1、GLP-1、PI3Kα等卷上天的热门靶点，也包括LANCL2、ERK1/2等并未有药物上市的靶点。部分公司选择绕开同质化竞争开发罕见病药物，已经有几家公司的药物获得了FDA孤儿药认定。很多AI药物研发公司声称拥有发现新靶点及药物的能力，但从统计数据来看，运用人工智能发现并验证新靶点+新分子并进入临床的公司为凤毛麟角。例如英矽智能的ISM001-005，即找到了针对特发性肺纤维化的全新靶点及分子；以及Verge Genomics，公司利用无偏倚的算法找到针对渐冻症的新靶点，并针对该靶点开发小分子药物，目前已进入临床I期。尽管没有创新靶点的出现，但从临床的角度出发，基于计算或者机器学习的方法能够帮助这些biotech获得疗效更好、副作用更低、拥有best in calss潜力的药物。在对2011年~2020 年十年间的9704个药物临床项目进行研究后，生物技术行业组织BIO曾发现，肿瘤药物的成功率只有5.3%。
作为患者最多、最难攻克的疾病之一，癌症也是众多AI制药企业首选的适应症领域。80条管线中，60%的临床药物正在进行肿瘤、癌症相关的患者试验。智药局注意到，成立于2019年的埃格林医药，由美国前FDA评审官员创办。其针对子宫内膜癌适应症的EG-007管线，已经推进至临床Ⅲ期，是目前国内进展最快的一条管线。其次，也有不少企业布局了遗传疾病、罕见病等小众赛道，管线占比约12%；8条管线在神经系统、肠道相关疾病等适应症领域进行临床试验。对于一家biotech而言，临床管线可谓是最重要的资产。而进入临床后，AI能否帮助企业提高临床成功率仍是个问号，可谓几家欢喜几家愁。部分进入临床的药物悄然消失在了公司官网，少数药物在临床上表现出疗效不佳，也有药物的临床数据令人惊喜。当下绝大多数药物仍然处于临床1期，仅有少量被推到中后期，能否有药物最终上市还有待时间的检验。