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行业新风口来临,AI制药前路几何
新华日报记者 陈娴
今年以来,AI制药成了资本市场上最热的赛道之一。剂泰科技以超额认购超6900倍的惊人成绩登陆港交所后,包括晶泰科技、英矽智能在内的“AI制药三剑客”已全部上市。一级市场同样火热,苏州、南京等地企业接连完成千万级、亿级融资。
AI制药到底走到了哪一步?它真能帮我们更快吃上新药吗?记者走进江苏几家AI制药企业和投资机构,一探究竟。
一级市场与二级市场同步火热
资本对AI制药的热情,并非一时。2025年下半年以来,这条赛道接连迎来实质性变化。
首先是二级市场的高度认可。“‘AI制药三剑客’在港股上市后的表现,让资本市场重新审视AI制药的商业潜力。”锡创投战新生物医药团队投资总监吴正西告诉记者。他的团队正在该赛道进行系统研究和项目储备,“赛道确实热,我们也在密集看项目,AI制药的投资已经从投概念进入了投工程化能力的阶段。”目前“AI制药三剑客”均在江苏落地了AI制药公司或项目,加速AI辅助大分子药物研发。
与此同时,技术落地明显加快。在苏州工业园区生物医药产业园里,苏州予路乾行生物科技有限公司和德睿智药(苏州)新药研发有限公司跑出了不同路径,各自取得关键突破。
“截至目前,我们已与全球50多家客户开展合作,参与了80余个药物发现管线。其中,18条合作管线在2025年完成交付,超过60%的收入来自国际市场。”予路乾行创始人郑铮介绍,作为第三方AI制药技术服务商,公司用AI帮药企精准模拟药物分子与靶点的互动,理性设计药物,突破传统药物发现瓶颈。
德睿智药则走“自研+合作”路线,其AI辅助设计的新药于2025年12月启动临床Ⅲ期。“这是中国首个进入Ⅲ期临床的AI设计一类创新药,在全球范围内也处于领跑地位。”创始人牛张明说。此外,德睿智药已与默沙东、复宏汉霖、海正药业等多家头部药企达成合作。
江苏威凯尔医药科技股份有限公司近日完成近2亿元融资,资金将用于创新药深度研发、AI技术平台升级等方面。南京药石科技股份有限公司则宣布,AI已落地应用于新分子设计、合成路线开发、工艺优化、多肽结晶设计等多个核心研发场景。
“不要高估AI制药未来2到3年的突破,也不要低估它未来10年的变革潜力。AI会渗透到药物研发全流程,推动行业颠覆性变革。”吴正西说。
AI到底帮了什么忙?
市场的热情,最终要落到实际问题上:AI究竟为制药解决了什么?
最直观的改变,是大幅缩短新药研发周期、降低研发成本。目前AI主要赋能研发前端,比如靶点发现、先导化合物筛选、分子优化。传统制药方式要处理大量碎片化信息,反复查阅文献、实验试错,科学家在巨大不确定性中摸索方向,耗时漫长。
郑铮说:“AI的作用,是帮助研究人员更早看清方向、减少低效试错。”牛张明补充,AI平台还能在早期预测药物分子的有效性和安全性风险,避免后期临床阶段耗费巨资后遭遇失败。
牛张明拿自家的新药举例,依托AI,该项目仅用8个月便完成从靶点发现到临床前候选化合物确认,而传统模式需要3到4年;合成验证的小分子不足100个,传统方式则需数百甚至上千个。据德睿智药测算,在AI辅助下,临床前研发周期压缩70%到80%,成本降低50%到70%。
郑铮也给出一组数据:“早期筛选,传统方法需要5到8轮、合成100到200个化合物,借助于AI后,只需1到2轮、合成10到30个;到后续优化阶段,传统需要8到10轮、200到300个化合物,AI只需2到3轮、20到50个化合物。整个周期从3到5年缩短至半年到一年半。”
不过,吴正西提醒不能神化AI,“生物体复杂特性难以完全数据化,加之临床前研究与临床转化存在诸多不确定性,未来2至3年内,相关决策仍需依靠专业人员判断。目前AI核心价值集中在提效层面,以通量换价值。”
支撑AI制药持续进化的,是行业通用的“干湿闭环”模式。简单说,“干”是计算机里的模拟计算,“湿”是实验室里的真实实验。通过AI虚拟预测、实验室实证验证、数据回流迭代,模型精准度不断提升。德睿智药、予路乾行都在依托这一模式,实现技术持续进化。
“未来三到五年,AI将成为制药行业的主流研发工具。不具备AI能力的企业,在效率和成本上都会被甩在后面。”吴正西说。
同质化警钟敲响
同质化问题也随之浮现。“企业技术框架相近,基础大模型能力并未拉开明显差距。”吴正西分析说,真正的护城河是独家积累的高质量数据资产。假如都使用公开数据库,怎么处理、怎么标注、怎么结合行业经验,才是分水岭。此外,成熟的“干湿闭环”能力和专业互补的复合型团队,也是企业突围的关键。
数据是模型迭代的核心根基,包括可重复的实验数据、高质量标注数据、体系化表型数据、临床真实世界数据、自动化实验回流数据等。“这些数据的开放共享,需要政策和机制支持。合规开放脱敏临床数据,能助力行业研发更有效的治疗药物。”牛张明说。
今年2月,江苏发布《“人工智能+”行动方案》,提出推动AI赋能生物医药研发,并建设公共服务平台开放分子设计、虚拟筛选等工具链。郑铮进一步建议,建立覆盖药品从AI靶点发现到上市全链条的“数智化”监管体系,实现全过程可追溯、数据驱动。
吴正西认为,除了产业资本的长期支持,政府还可以重点投向“市场失灵”的领域,例如罕见病药物研发等市场动力不足的赛道,同时牵头搭建基础数据公共设施。“把地基打牢,让经营主体放手去跑。”
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