数字化转型是制药行业转型的关键，AI赋能药品受到更多关注

展望2023年，目前国内正在全面落实新冠病毒感染疫情防控优化政策，在各地平稳度过疫情高峰期后，企业生产活动有序开展，当前中国经济正处于底部回升的重要节点，在市场需求全面回暖和政策全力推动下，我国经济秩序也将逐步回归正轨。

比起其他制造业，作为具有较强特殊性，也是技术含量最高的行业之一的医药制造行业，在新的一年面临着更高难度的挑战。医药行业是集高附加值和社会效益于一体的高新技术产业，我国也一直将医疗产业作为重点支柱产业大力支持。截至2022年5月，我国医药制造行业资产总计为45290.8亿元，同比增长3.94%。

目前我国国产药品所占市场份额较低，相较一些医药强国，我国医药制造业的市场集中度较低，药品创新能力仍然不足。在未来，中国医药制造发展的重要方向会集中在医药研发环节数字化、生产过程自动化及用户服务环节数字化等环节上，我国医药制造企业想要提升企业市场竞争力，数字化转型是无疑是最关键也是最有效的手段。

在这之中，新药研发是一项周期长、风险高的工作。一款新药的诞生往往需要经过超十年的研发周期，数十亿美元的研发投入，但可能只有不到十分之一的成功率，这也是成品药售价高昂的重要原因。近些年来出现了改变这一切的转机，许多创新药公司开始寄希望于AI制药，期待人工智能可以重塑药物设计的整体生态。

AI制药的现状与商业模式

根据有关报告显示，AI制药成为2021年最受资本欢迎的赛道之一，全球融资77起，金额合计45.6亿美元(约合人民币307亿)，其中中国市场融资12.4亿美元。AI制药企业的生存情况也非常乐观，约53%的A轮公司进入B轮;38%的B轮公司顺利进入C轮;46%的C轮公司进入到了D轮。

AI制药公司的定位和技术优势，很大程度上会影响其对商业模式的选择。目前主流商业模式有两种，第一种是转移研发风险的CRO(Contract Research Organization，合同研发组织)模式，公司会给传统制药企业或其他公司“做外包”，用AI技术预测甲方需要的药物。

第二种是愿意自行承担研发失败的风险的自研管线模式，公司将药物和技术专利拿在手中。比如在2022年完成了千万美元级天使及天使+轮融资的抗衰生物技术研发公司Regenerative Bio，作为全球首家以人工智能、云端超算驱动的抗衰生物技术公司，Regenerative Bio将AI制药相关技术与生物学进行结合，探索具有抗衰老功效的成分、配方及疗法，解决因年龄增长引起的系列健康问题。

AI制药目前应用场景之一是提升化合物筛选效率，这往往是在已有的靶点和化合物数据库基础上进行的。Regenerative Bio以 FDA Approved Drugs, OTC Monograph, Dietary Ingredient, GRAS 等已知物质的药理信息知识图谱及研发和临床数据作为数据基础，协同国内多家AI制药头部企业优势技术，建立起了基于人工智能的抗衰物质筛选平台PASS。

对于自研管线而言，企业可以在特定节点转让管线成果，例如新型靶点、候选药物等，也可以借助CRO推进到临床阶段。因此，AI制药公司的自研管线时，需要更重视其研发进度，以及所选药物方向的潜力。

抗衰老的有效成分和技术优势

根据Regenerative Bio 的冯博士介绍，“抗衰老是一个非常宽泛的赛道，但目前这一赛道中有效的生物学技术并不多。同时占据波士顿以及国内部分领先机构的生物学技术优势，我们将尝试与全球最顶级的抗衰老生物技术公司开展合作。在先进的底层技术基础之上，将科学问题转化为工业问题，而这正是我们擅长的领域。”

该公司旗下品牌 LAIFE 推出的抗衰产品时光APro，其围绕 NAD+ 通路相关研究，将抗衰成分NMN 的作用逻辑重新解构，通过 NAD+ 多源前体复配、NAD+/NADH 比值调控、代谢产物排出，循环打捞通路激活共同构建 NAD+ 内循环通路，具有多重抗炎和抗氧化的效果。

据Regenerative Bio 首席执行官赵雪琛介绍，“单纯的 NMN 成分效果不佳。此前市场上大部分产品只看到单一的有效成分，缺乏系统性的研究和制剂优化。”而经 AI 技术优化的复合配方可将 NAD+ 补充剂的生物利用度提升 180% 以上，同时解决相关产品长期服用效果下降的问题。

AI制药作为一项可能改变人类未来的工程，受到了越来越多的关注。对于这些创新企业来说，更多时候还是需要从底层理论出发，包括对医药问题重新定义，创造性地使用物理、化学等多学科视角，重新定义药物研发中的场景和问题，以多原理弥补AI模型自带的误差和不确定性，提高其效率，让这一技术尽早惠及更多的人。

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