近日，石药集团就一款临床前创新小分子脂蛋白（a）［Lp（a）］ 抑制剂YS2302018与阿斯利康签订独家授权协议。根据协议条款，石药集团将获得1亿美元的预付款，并有权获得最高3.7亿美元的潜在开发里程碑付款以及最高15.5亿美元的潜在销售里程碑付款。据悉，该药物是石药集团利用AI技术分析目标蛋白与现有化合物分子的结合模式，对成药性进行优化，并最终选出的高效Lp（a）抑制剂。至此，AI制药领域又增加一笔重磅商务拓展（BD）交易。

事实上，近期礼来、诺华、基因泰克、吉利德等跨国药企，也纷纷重金加码AI制药领域。如基因泰克与AI制药公司锐格医药达成最终购买协议，将获得治疗乳腺癌的下一代CDK抑制剂产品组合。根据协议条款，基因泰克将支付8.5亿美元首付款，刷新了AI制药领域的首付款纪录。

资源整合大幕开启

2021年12月，罗氏与AI生物技术公司Recursion达成了首付款1.5亿美元、总交易金额高达121.5亿美元的重磅交易，不仅创下全球AI制药交易金额纪录，同时也掀起了行业热潮，让引入AI成为制药界的风向标。

根据蛋壳研究院发布的《2024医疗人工智能报告》，2021年以前，AI主导进入临床试验阶段的创新药仅为个位数；2021年，这一数据快速增长至100多个；2022年继续维持增长态势，突破200个；2023年进一步提升，AI主导的创新药管线数量迈入300大关。

AI制药之所以能够迎来爆发，主要是其能够为药物研发提供巨大的应用价值。埃格林医药董事长杜涛曾在接受媒体采访时提到，AI在临床开发上的应用一般包括适应证的选择、患者的筛选及临床终点确定。具体而言，AI能够通过分析临床表型和基因组学，收集高质量数据，用数据作为临床研发的依据和基础，以实现更好疗效药物的开发。既加速了药物开发进程，又大幅节省了成本。

根据Tech Emergence统计数据，AI技术每年可为制药行业节约高达260亿美元的研发成本。波士顿咨询发布的研究报告显示，AI生成的药物分子在Ⅰ期临床试验中成功率高达80%~90%，高于50%的历史平均水平；在Ⅱ期临床试验中的成功率为40%，仍然位于历史区间上限。

不过，现阶段的AI并不能完全跨越新药研发的高风险和长周期，商业化不足的问题已逐渐凸显。据动脉网统计，AI制药领域目前尚无一款药物获批上市。因此，在资本市场逐渐缩紧的态势下，行业不得不开始面临“供血”难题。

今年8月，两大AI制药巨头Recursion与Exscientia宣布合并，Recursion将以6.88亿美元的价格全股票交易收购Exscientia，成为AI制药领域迄今为止交易额最大的一笔并购。

Recursion与Exscientia均为上市公司，同时也是全球最早一批涉足AI制药领域的药企。上市初期，两家企业风光无限，吸引了众多资本押注。但好景不长，由于后续管线进展缓慢，且财务表现不佳，两家公司开始走下坡路。Recursion市值已从巅峰时期的32亿美元跌至目前的不到20亿美元；Exscientia则先后经历了管线失利、CEO被辞退、裁员等风波。这无疑为两家公司敲响了警钟，“抱团取暖”成为了共同选择。

对此，有资深AI领域投资人表示，AI制药发展到今天，已经越过了那个以谈技术和讲概念为主的早期阶段，开始更多地追求产业确定性更强的产品及管线。基于此，AI制药的商业化难题逐渐放大，再加上IPO退出渠道收窄，以及一级市场融资体量大幅下滑等因素，为了活下去，行业内的并购整合帷幕随之拉开。

于是，从2023年开始，不少AI制药企业开始建设或者扩大BD团队，旨在加速找到更多的合作伙伴，增加对外授权，转换现金流。

产品和管线成为重要筹码

2015年，一家美国生物医药公司使用英矽智能的AI系统，找到了一个胚胎发育过程中决定性的蛋白变化，发现了有潜力的靶点，而这个靶点适用于癌症治疗。后来，这家公司基于这个靶点成立了新公司，并连同其他专利一起打包在美股上市。上市之后，这家公司市值达到1.15亿美元，但他们在合作中只付给英矽智能30万美元。这让英矽智能团队大为震惊，同时也意识到，如果只是单纯地提供软件服务或某个阶段的药物研发服务，很难在行业站稳脚跟；只有持续扩大药物研发能力，并将自有项目推进到临床阶段，证明AI药物研发的安全性和有效性，才能真正提升商业价值。

英矽智能的这次合作是AI制药领域收并购模式的一种，即以技术为核心，用于补充企业人工智能研发平台。收购方多为AI制药企业、CDMO或者上市公司，这些公司为了业务转型、加速管线研发进度、开拓新的细分适应证等，直接买进优质AI公司的团队或技术平台。这种收并购方式相对简单且直接，很难卖到高价。而市场上10亿美元以上的交易，主要目标仍然是产品和管线，这就是AI制药的另一种收并购模式，即以管线资产为核心，用于补充收购方在某个领域的产品能力。

对此，有资深AI领域投资人谈道：“Biotech最大的买家向来都是跨国药企，但跨国药企要不已经自建AI团队，要不已手握多笔合作，对AI技术平台的并购需求其实很低。他们真正看重的还是核心的管线资产，那些临床试验结果越好、市场越大、越后期的产品和管线，才能缓解跨国药企对于专利悬崖的焦虑，交易价值往往很高。”

以武田40亿美元首付款收购Nimbus的酪氨酸激酶2（TYK2）变构抑制剂NDI-034858为例，该药物是Nimbus运用大规模的自由能扰动（FEP+）进行计算评估，最终得到的高选择性的TYK2抑制剂。公开资料显示，其在银屑病治疗的有效性上和百时美施贵宝（BMS）的TYK2变构抑制剂氘可来昔替尼片的Ⅱ期临床试验数据接近，且优于氘可来昔替尼片的Ⅲ期临床试验数据，因此具有“Best-in-class”潜力，极有希望和BMS竞争，抢占银屑病药物市场。石药集团与阿斯利康的重磅合作也是如此。据悉，授权产品Lp(a)小分子抑制剂在体外及动物模型中均具有优异的药物代谢动力学特征及疗效，有潜力成为高Lp(a)人群控制心血管风险的新疗法。

由此可见，AI制药领域的收并购模式正在重塑，越来越多的AI制药企业不再是为药物研发提供“卖断”服务的配角，而是逐渐成为推进药物研发的主角，并跟随药物研发的全生命周期一路闯关，以此获得更大的收益。国内某AI制药企业创始人表示，随着行业发展不断推进，一批AI制药企业当前已经具备打造重磅管线及产品的核心能力。例如晶泰科技，借助多款自营产品，目前已拿下辉瑞、礼来等全球排名前20药企中16家的研发订单。英矽智能也同样如此，早在2022年底，该公司就开始搭建临床试验团队，目前已将多条管线推向Ⅰ期或Ⅱ期临床试验。

AI制药仍有无限可能

今年以来，AI制药一直站在行业高点，除大额授权许可频发之外，投融资市场也在加速升温。今年4月，成立仅一年的AI制药企业Xair a宣布完成10亿美元种子轮融资，创下今年种子轮融资纪录。去年一口气连投10多家AI制药企业的英伟达也在持续发力，截至今年9月，英伟达已在AI制药领域投入近10亿美元，并仍在积极寻找投资标的。

种种迹象表明，业界仍然坚信AI制药蕴含着巨大机会。

首先是在产品数量上。据波士顿咨询数据，自2015年以来，已有75个由AI发现的药物分子进入临床试验阶段；截至2023年底，其中67个分子仍在临床试验中，这意味着答案只揭晓了很小一部分。此外，纵观全球进入临床试验的AI药物管线，绝大多数仍集中在老靶点上，还有很多创新靶点亟待挖掘。

其次是在能力优化上。随着机器学习、神经网络算法不断进行技术迭代，AI在药物研发领域的核心能力也快速提升，后续将在患者招募和筛选、试验设计优化、数据质控、不良反应管理等临床场景应用并持续优化，临床试验的效率和成功率或将大幅提升。这不仅可以提高管线的数量和质量，同时也能进一步降低研发成本。

最后是在应用领域上。AI制药的下一步发展趋势在于如何从小分子药物向外扩展。目前来看，AI+大分子药物被寄予厚望，能够在核酸药物、基因治疗、细胞治疗等新型药物上开拓更多可能性。但这些新型药物的有效成分在体内大多不稳定，需要复杂的递送方式。因此，药物递送技术是这些新型药物研发非常重要的一环，AI赋能药物递送研发大有可为。

机会背后，行业挑战也逐渐清晰。随着市场逐渐回归理性，AI制药已经到了需要自证实力的关键阶段，平台的起点逐步提高，技术与商业模式也在同步演化。但无论如何改变，AI制药始终要回到药企对于AI最朴素的期望，即创新、增效和降本。未来，谁能以更低成本、更高的通量拿到高质量、结构化的数据，并拥有落地市场的核心能力，谁就将在竞争中脱颖而出。（作者单位：动脉网）

(责任编辑：刘思慧)