早在2016年阿尔法狗打败人类棋手开启人工智能（AI）元年之前，科学家们就启动了探索通过计算机技术加速新药研发的脚步。一些在今天比较活跃的国内AI公司则早于2016年就成立并开始了与新药研发相关的探索，比如2013年成立的宇道生物以及2014年成立的英矽智能。

 一眨眼，我国AI新药研发已经走过近10个年头，AI也从医疗领域的边缘逐步走到舞台中心，从辅助慢病管理、疾病诊断到了辅助医药市场最核心的部分——新药研发。与此伴随的也有不断的争议：AI能够帮助到新药研发吗？这是一个投资噱头，还是能真正改变新药研发？

回顾AI新药研发的发展历程，笔者相信——AI必将改变新药研发！

【复盘】

AI+医药，跨入第三阶

AI在医药领域的渗透大概是从AI辅助疾病管理开始，再逐步拓展到了辅助疾病诊断，再后来才开始涉猎新药研发领域。这是因为这三个领域属于三大台阶，每上一个台阶所需要解决问题的难度就上升一个几何级数。

AI与新药研发两者都属于很难的技术，二者结合在一起的难度可想而知。像百度和华为这样的大厂，尽管很早就涉足AI医疗领域，但也仅仅在最近一两年才开始进入AI新药研发领域。

多数药研，为发现阶段

根据动脉网不完全统计，目前我国市场共有74家AI药物研发企业，其中52家企业还处于研发发现阶段，其中较为知名的如由华大基因前科学家团队成立的碳云智能、百度旗下的百图生科以及晶泰科技公司；10家企业已有产品进入临床前，如由上海交大计算机化学研究所成果转化成立的宇道生物、由辉瑞科学家成立的科辉智药；12家企业已有产品进入临床阶段，如刚拿到了赛诺菲靶点授权里程碑付款的英矽智能、更早前拿到礼来制药靶点预付款的锐格医药。

商业模式，探路有斩获

当然，我们不能够简单的按照药物研发的不同阶段来判断这些AI新药研发公司的成败，这些公司有着不同的商业模式。有些公司以为厂家提供SaaS软件服务为主，比如有鄂维南院士加持的深势科技的主打产品是药物设计平台Hermite和科学计算平台Bohrium两大软件平台，深势科技也借此获得了恩华药业、泓博医药等公司的青睐。

另外一些公司则不仅提供基于人工智能的技术解决方案，还进一步帮助厂家外包一些相关的服务，也就是所谓的AI+CRO的模式。如晶泰科技就在深圳投资建设了超过3000平方米的自动化实验室，帮助客户进行自动化合成实验，不仅能实现7×24小时不间断的试验，还能减少人为失误和依赖，保障高效并行从而提升研发质量与效率。晶泰科技的技术与服务也获得了辉瑞制药、杨森制药、齐鲁制药、长江生命科技等多家制药公司的青睐。

还有些公司则直接自己走上了“成药”之路，前面提到的锐格医药，除了将靶点授权给商业化公司外，还有不少管线产品正借助于其自主研发的rCARD人工智能平台加速开发。根据锐格医药官网公布的数据，其旗下共有超过15个创新药产品在研，涵盖了肿瘤、自身免疫和代谢病三大疾病领域。其中代谢病领域达管线产品RGT-075已经进入了临床Ⅱ期，RGT-028进入了临床Ⅰ期；肿瘤领域的RGT-419B和RGT-264也都进入了临床Ⅰ期。

【展望】

回顾AI新药研发走过的发展历程，谈不上一帆风顺，其中一些曾经的明星企业已经不再有人提起。今天那些看上去正在风口浪尖的企业，未来也有一些可能会消失。由此，一些投资人对AI助力新药研发这个方向感到失望。不过，笔者认为，AI具备给新药研发领域带来翻天覆地变化的潜力。

成长不止，待花开结果

笔者认为，那些对AI助力新药研发感到失望的观点，其实是中了情绪的“毒”。AI能够帮助到新药研发，无论从理论上还是实际上已经得到了验证，前面提到的AI公司的商业化授权案例都是很好的证明。对此感到悲观者，大多是受到了几年前行业火热时媒体追捧的影响，感觉AI新药研发不再像过往一样在媒体聚光灯下、不再受到那么高的关注而产生了一种心情上的落差。

这其实就好比一个挺不错的孩子，几年前老师不停地猛夸，所有家长都觉得这个孩子很厉害，虽然当时孩子也没那么厉害，但有了老师赞美的加持，其他家长对这个孩子水平的感觉，就容易高于真实水平。后来，老师有了新的关注对象，不再夸这个孩子了，偶尔还说一两句这个孩子的缺点，其他家长就不自觉地开始觉得这个孩子在走下坡路。其实，这个孩子一直在进步，真实水平也比大家感觉的更高一些。

AI新药研发就像那个挺不错的孩子，媒体就好比老师，媒体的“表扬”或“批评”给了大家一种“很厉害”或者“不行了”的印象。但是，无论外部怎么评价，AI新药研发这个“孩子”正在按照自己的轨迹不断成长，只等“花开结果”的那一天。

潜龙在渊，将翻天覆地

AI新药研发的发展经历了从浅层次到深层次转型的过程。早期的人工智能公司多由计算机、AI背景的从业者创立，从思路上也多以开发软件来解决新药研发中的技术问题作为切入点。随着这些计算机背景的人才对新药研发过程理解的不断深入，以及更多新药研发人才、计算机和新药研发复合型人才的加入，这些新创企业不再只满足于提供软件服务，而是更进一步地提供与新药研发的配套服务，进入CRO领域以获取更多与更大的利润空间。而还有一些企业则索性选择自己来开发新药。

而AI将深刻改变新药研发。AI是面向未来的底层技术，而今主要是技术分支机器学习以及机器学习的分支深度学习在理论上取得了进展，从而给包括医药在内的各个行业带来了翻天覆地的变化。

未来，无论是机器学习、深度学习在新药研发领域的深度融合与展开，还是潜在的未知的AI底层理论与技术的突破，都将具备给新药研发领域带来翻天覆地变化的能力与潜力。

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