展望2023年，目前國內正在全面落實新冠病毒感染疫情防控優(yōu)化政策，在各地平穩(wěn)度過疫情高峰期后，企業(yè)生產活動有序開展，當前中國經濟正處于底部回升的重要節(jié)點，在市場需求全面回暖和政策全力推動下，我國經濟秩序也將逐步回歸正軌。

比起其他制造業(yè)，作為具有較強特殊性，也是技術含量最高的行業(yè)之一的醫(yī)藥制造行業(yè)，在新的一年面臨著更高難度的挑戰(zhàn)。醫(yī)藥行業(yè)是集高附加值和社會效益于一體的高新技術產業(yè)，我國也一直將醫(yī)療產業(yè)作為重點支柱產業(yè)大力支持。截至2022年5月，我國醫(yī)藥制造行業(yè)資產總計為45290.8億元，同比增長3.94%。

目前我國國產藥品所占市場份額較低，相較一些醫(yī)藥強國，我國醫(yī)藥制造業(yè)的市場集中度較低，藥品創(chuàng)新能力仍然不足。在未來，中國醫(yī)藥制造發(fā)展的重要方向會集中在醫(yī)藥研發(fā)環(huán)節(jié)數字化、生產過程自動化及用戶服務環(huán)節(jié)數字化等環(huán)節(jié)上，我國醫(yī)藥制造企業(yè)想要提升企業(yè)市場競爭力，數字化轉型是無疑是最關鍵也是最有效的手段。

在這之中，新藥研發(fā)是一項周期長、風險高的工作。一款新藥的誕生往往需要經過超十年的研發(fā)周期，數十億美元的研發(fā)投入，但可能只有不到十分之一的成功率，這也是成品藥售價高昂的重要原因。近些年來出現了改變這一切的轉機，許多創(chuàng)新藥公司開始寄希望于AI制藥，期待人工智能可以重塑藥物設計的整體生態(tài)。

AI制藥的現狀與商業(yè)模式

根據有關報告顯示，AI制藥成為2021年最受資本歡迎的賽道之一，全球融資77起，金額合計45.6億美元(約合人民幣307億)，其中中國市場融資12.4億美元。AI制藥企業(yè)的生存情況也非常樂觀，約53%的A輪公司進入B輪;38%的B輪公司順利進入C輪;46%的C輪公司進入到了D輪。

AI制藥公司的定位和技術優(yōu)勢，很大程度上會影響其對商業(yè)模式的選擇。目前主流商業(yè)模式有兩種，第一種是轉移研發(fā)風險的CRO(Contract Research Organization，合同研發(fā)組織)模式，公司會給傳統(tǒng)制藥企業(yè)或其他公司“做外包”，用AI技術預測甲方需要的藥物。

第二種是愿意自行承擔研發(fā)失敗的風險的自研管線模式，公司將藥物和技術專利拿在手中。比如在2022年完成了千萬美元級天使及天使+輪融資的抗衰生物技術研發(fā)公司Regenerative Bio，作為全球首家以人工智能、云端超算驅動的抗衰生物技術公司，Regenerative Bio將AI制藥相關技術與生物學進行結合，探索具有抗衰老功效的成分、配方及療法，解決因年齡增長引起的系列健康問題。

AI制藥目前應用場景之一是提升化合物篩選效率，這往往是在已有的靶點和化合物數據庫基礎上進行的。Regenerative Bio以 FDA Approved Drugs, OTC Monograph, Dietary Ingredient, GRAS 等已知物質的藥理信息知識圖譜及研發(fā)和臨床數據作為數據基礎，協(xié)同國內多家AI制藥頭部企業(yè)優(yōu)勢技術，建立起了基于人工智能的抗衰物質篩選平臺PASS。

對于自研管線而言，企業(yè)可以在特定節(jié)點轉讓管線成果，例如新型靶點、候選藥物等，也可以借助CRO推進到臨床階段。因此，AI制藥公司的自研管線時，需要更重視其研發(fā)進度，以及所選藥物方向的潛力。

抗衰老的有效成分和技術優(yōu)勢

根據Regenerative Bio 的馮博士介紹，“抗衰老是一個非常寬泛的賽道，但目前這一賽道中有效的生物學技術并不多。同時占據波士頓以及國內部分領先機構的生物學技術優(yōu)勢，我們將嘗試與全球最頂級的抗衰老生物技術公司開展合作。在先進的底層技術基礎之上，將科學問題轉化為工業(yè)問題，而這正是我們擅長的領域。”

該公司旗下品牌 LAIFE 推出的抗衰產品時光APro，其圍繞 NAD+ 通路相關研究，將抗衰成分NMN 的作用邏輯重新解構，通過 NAD+ 多源前體復配、NAD+/NADH 比值調控、代謝產物排出，循環(huán)打撈通路激活共同構建 NAD+ 內循環(huán)通路，具有多重抗炎和抗氧化的效果。

據Regenerative Bio 首席執(zhí)行官趙雪琛介紹，“單純的 NMN 成分效果不佳。此前市場上大部分產品只看到單一的有效成分，缺乏系統(tǒng)性的研究和制劑優(yōu)化。”而經 AI 技術優(yōu)化的復合配方可將 NAD+ 補充劑的生物利用度提升 180% 以上，同時解決相關產品長期服用效果下降的問題。

AI制藥作為一項可能改變人類未來的工程，受到了越來越多的關注。對于這些創(chuàng)新企業(yè)來說，更多時候還是需要從底層理論出發(fā)，包括對醫(yī)藥問題重新定義，創(chuàng)造性地使用物理、化學等多學科視角，重新定義藥物研發(fā)中的場景和問題，以多原理彌補AI模型自帶的誤差和不確定性，提高其效率，讓這一技術盡早惠及更多的人。

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