風(fēng)口已來(lái)？從20家AI制藥公司中看趨勢(shì)～

Meta收購(gòu)Manus AI的消息，像一顆深水炸彈砸進(jìn)了原本就不平靜的AI圈。

過(guò)去一年，生物醫(yī)藥行業(yè)的AI進(jìn)化也在悄然劇變，AI不再是實(shí)驗(yàn)室里花里胡哨的噱頭，搖身一變成了大藥企紛紛爭(zhēng)搶的香餑餑。

嗅覺(jué)靈敏的MNC們，早就停止了嘴炮，并用腳投票。禮來(lái)、諾華、阿斯利康已經(jīng)簽下了一張張數(shù)億美金的支票。

邏輯很簡(jiǎn)單，與其坐等奇跡，不如直接買(mǎi)未來(lái)入場(chǎng)券。

以下20家AI制藥公司在這場(chǎng)生產(chǎn)力革命中表現(xiàn)最搶眼，大廠看了都要遞名片的，值得您一起關(guān)注關(guān)注。

胖貓把幾個(gè)進(jìn)入深水區(qū)的AI公司，展開(kāi)跟大家分享學(xué)習(xí)下。

01

小分子AI公司打 GPCR

Deep Apple Therapeutics ——捕捉“中間結(jié)構(gòu)狀態(tài)”的能力

傳統(tǒng)GPCR藥物研發(fā)常基于靜態(tài)晶體結(jié)構(gòu)（激活或失活態(tài)）。然而，GPCR是高度動(dòng)態(tài)的蛋白。

Deep Apple的突破在于利用整體冷凍電鏡（Cryo-EM）技術(shù)結(jié)合AI平臺(tái)，捕捉到 GPCR在信號(hào)傳導(dǎo)過(guò)程中轉(zhuǎn)瞬即逝的“中間結(jié)構(gòu)狀態(tài)”，這些中間狀態(tài)往往暴露出傳統(tǒng)方法看不到的結(jié)合口袋（隱蔽口袋）。

這意味著 Deep Apple 可以針對(duì)這些“低豐度構(gòu)象”設(shè)計(jì)藥物，從而攻克傳統(tǒng)方法認(rèn)為“不可成藥”的靶點(diǎn)。

通過(guò)冷凍電鏡獲得這些獨(dú)特 GPCR 結(jié)構(gòu)后，Deep Apple 完全依賴虛擬篩選，利用 Orchard.ai? 平臺(tái)進(jìn)行大規(guī)模Docking。

同時(shí)使用專有的基于物理的評(píng)分算法，在數(shù)以億計(jì)的虛擬化合物庫(kù)中尋找能與特定 GPCR 中間構(gòu)象完美結(jié)合的分子。

GPCR 的藥物研發(fā)通常非常耗時(shí)，尤其是在先導(dǎo)化合物優(yōu)化階段。但Deep Apple 聲稱其平臺(tái)能在 12 個(gè)月或更短時(shí)間內(nèi)完成從靶點(diǎn)識(shí)別到先導(dǎo)化合物優(yōu)化的全過(guò)程。

相比下，傳統(tǒng)流程通常需要 2.5 年甚至更長(zhǎng)時(shí)間。這種速度優(yōu)勢(shì)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的 GPCR 賽道（如代謝疾病、炎癥、中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病）中至關(guān)重要。

由于能夠看到 GPCR 的動(dòng)態(tài)變化和中間狀態(tài)，Deep Apple 有潛力開(kāi)發(fā)出具有更精準(zhǔn)生物學(xué)功能的調(diào)節(jié)劑（如變構(gòu)調(diào)節(jié)劑），這比傳統(tǒng)的正構(gòu)位點(diǎn)抑制劑或激動(dòng)劑可能具有更好選擇性和更少副作用。

02

蛋白AI，跨越血腦屏障

Manifold Bio ——跨越血腦屏障

這是一家非常有趣的生物技術(shù)公司，它從哈佛大學(xué)遺傳學(xué)泰斗 George Church 的實(shí)驗(yàn)室衍生出來(lái)的。

Manifold Bio 的核心技術(shù)是他們發(fā)明了一種給蛋白藥物打上“條形碼”的技術(shù)，從而能夠在活體動(dòng)物體內(nèi)（In Vivo）同時(shí)測(cè)試數(shù)十種甚至上百種藥物，打破了傳統(tǒng)藥物研發(fā)中“一次只能測(cè)一個(gè)”的瓶頸。

傳統(tǒng)的蛋白藥物（如抗體）研發(fā)中，流程通常是這樣的：

第1步（體外）：在培養(yǎng)皿（In Vitro）里篩選成千上萬(wàn)個(gè)候選分子，看誰(shuí)能結(jié)合靶蛋白。

第2步（體內(nèi)篩選）： 挑出最好的幾個(gè)，（因?yàn)閯?dòng)物實(shí)驗(yàn)太貴、太慢，不能全測(cè)）， 把這幾個(gè)打入實(shí)驗(yàn)動(dòng)物體內(nèi)（In Vivo），看效果和分布。

問(wèn)題在于培養(yǎng)皿里的結(jié)果往往不能代表體內(nèi)的真實(shí)情況。很多在培養(yǎng)皿里表現(xiàn)完美的藥，一進(jìn)動(dòng)物體內(nèi)就失效了（如半衰期短、無(wú)法到達(dá)腫瘤部位、或去了不該去的器官產(chǎn)生毒性）。

為解決這個(gè)問(wèn)題，Manifold Bio 開(kāi)發(fā)了他們的核心平臺(tái)技術(shù) M-Code。

Manifold Bio 設(shè)計(jì)了一套極其穩(wěn)定的、非免疫原性的短氨基酸序列（蛋白質(zhì)片段）作為條形碼。這些條形碼可在小鼠血液和組織中長(zhǎng)期存活，不會(huì)被降解，同時(shí)不會(huì)影響藥物本身的功能（不像某些大分子標(biāo)簽會(huì)改變藥物的折疊或結(jié)合能力）。

實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，通過(guò)質(zhì)譜分析（Mass Spectrometry）來(lái)讀取這些條形碼，從而區(qū)分不同的藥物分子。

有了M-Code，Manifold Bio的研發(fā)流程變成了：設(shè)計(jì) 100 種不同的抗體變體。給每個(gè)變體貼上一個(gè)獨(dú)特的 M-Code 條形碼，然后把這 100 種藥混合注射到同一只小鼠體內(nèi)。 一段時(shí)間后，取出小鼠的腫瘤組織、肝臟、腎臟等。

使用質(zhì)譜儀分析組織樣本，讀取其中的 M-Code。 科學(xué)家就可以立刻看到一張清晰的圖表：藥物 A 大量富集在腫瘤里（好藥！）；藥物 B 全跑到了肝臟里（有毒性風(fēng)險(xiǎn)，淘汰）；藥物 C 在血液里代謝太快，沒(méi)起效（淘汰）。

Manifold Bio 技術(shù) 的核心價(jià)值在于數(shù)據(jù)更真實(shí)，不需要先在培養(yǎng)皿里瞎猜，而是直接在動(dòng)物體內(nèi)獲得最真實(shí)的藥代動(dòng)力學(xué)（PK）和生物分布數(shù)據(jù)。特別適合開(kāi)發(fā)復(fù)雜的藥物，如雙抗或ADC。 可在早期就通過(guò)體內(nèi)數(shù)據(jù)快速迭代藥物設(shè)計(jì)，而不是等到臨床前晚期才發(fā)現(xiàn)藥物在體內(nèi)分布不好。

03

臨床試驗(yàn)AI公司，拓適應(yīng)癥

Formation Bio 是一家AI驅(qū)動(dòng)的新型生物制藥公司，前身是 TrialSpark，后更名為 Formation Bio。

其他的 AI 制藥公司常側(cè)重于通過(guò)大模型進(jìn)行藥物設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)，而 Formation Bio利用自己獨(dú)特的技術(shù)平臺(tái)和 AI 能力，從其他制藥公司收購(gòu)處于臨床階段的候選藥物，然后更高效地推進(jìn)這些藥物的研發(fā)和臨床試驗(yàn)流程，側(cè)重于臨床開(kāi)發(fā)（Clinical Development）。

2024年，該公司獲得了C輪3.72億美元融資，并與 OpenAI 達(dá)成戰(zhàn)略合作，這使得它在 AI 制藥領(lǐng)域備受矚目。

他們找到那些在別的藥企手里可能被擱置、或者非核心資產(chǎn)但有潛力的處于臨床階段的藥物資產(chǎn)。然后，利用自建的技術(shù)平臺(tái)和 AI 引擎，重新設(shè)計(jì)試驗(yàn)、優(yōu)化流程、加速患者招募和數(shù)據(jù)分析。 最終通過(guò) FDA 批準(zhǔn)上市或出售給大型藥企獲利。

獨(dú)家的“數(shù)據(jù)+流程”閉環(huán) (Data & Process Feedback Loop)是他們最大的護(hù)城河。其它 AI 模型缺乏真實(shí)的臨床操作數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，而 Formation Bio前身是做臨床試驗(yàn)技術(shù)平臺(tái)的（TrialSpark），積累了大量的實(shí)際操作數(shù)據(jù)。

他們將 AI 嵌入到臨床試驗(yàn)的每一個(gè)環(huán)節(jié)（從寫(xiě)協(xié)議、招募患者到數(shù)據(jù)監(jiān)控）。真實(shí)世界的反饋數(shù)據(jù)會(huì)實(shí)時(shí)回傳給大模型，讓模型越來(lái)越聰明，形成“飛輪效應(yīng)”。

另外，F(xiàn)ormation Bio還是 OpenAI 在制藥領(lǐng)域的首個(gè)深度合作伙伴。他們可直接訪問(wèn) OpenAI 最頂尖的模型和資源，利用大語(yǔ)言模型（LLM）來(lái)處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如醫(yī)生筆記、監(jiān)管文件、復(fù)雜臨床協(xié)議）。這能極大縮短編寫(xiě)報(bào)告、分析副作用和合規(guī)檢查的時(shí)間。

他們還構(gòu)建了端到端的操作系統(tǒng)。 利用生成式 AI 自動(dòng)起草臨床Protocol、知情同意書(shū)和監(jiān)管提交文件，將數(shù)周的工作縮短為數(shù)天；還利用 AI 快速篩選符合條件的患者，解決臨床試驗(yàn)招募的痛點(diǎn)。AI還可以幫助團(tuán)隊(duì)判斷哪些藥物值得收購(gòu)，預(yù)測(cè)成功率，從而降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

傳統(tǒng)藥物研發(fā)遵循“埃魯姆定律”（Eroom's Law），即研發(fā)成本越來(lái)越高，效率越來(lái)越低。Formation Bio代表了一種新范式，通過(guò)技術(shù)手段優(yōu)化流程管理和決策，大幅壓縮數(shù)年甚至十年的研發(fā)周期，降低成本。

如果這一模式跑通，他們將不僅僅是一家制藥公司，而是一個(gè)能批量生產(chǎn)新藥的高效工廠。

他們的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于極大幅度地提升臨床試驗(yàn)的效率和成功率，并通過(guò)收購(gòu)現(xiàn)有資產(chǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)快速變現(xiàn)。

胖貓的見(jiàn)解：

AI 制藥不再是簡(jiǎn)單的提供一個(gè)算法，而是實(shí)現(xiàn)了“干濕閉環(huán)”。算法預(yù)測(cè)（干）+ 高通量驗(yàn)證（濕）已成標(biāo)配。

在市場(chǎng)端，MNC不再追求買(mǎi)下 AI 軟件，而是通過(guò)“License-in AI-designed candidates”來(lái)對(duì)沖管線枯竭風(fēng)險(xiǎn)。

在應(yīng)用場(chǎng)景上，GPCR 模擬、腦部遞送、臨床提效……AI 正在各個(gè)單點(diǎn)領(lǐng)域通過(guò)“暴力破解”實(shí)現(xiàn)超越。

有一點(diǎn)比較遺憾的是，很多傳統(tǒng)藥企手里攥著大量歷史臨床數(shù)據(jù)，卻因沒(méi)有 AI 整合能力，導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)里“吃灰”，錯(cuò)失了像 Formation Bio 這種重塑臨床流程的機(jī)會(huì)。

現(xiàn)在如果搞AI制藥，要 關(guān)注公司正在研發(fā)的具體分子（如Superluminal 的 MC4R 激動(dòng)劑），而非僅僅看AI敘事。單純的藥物發(fā)現(xiàn)已經(jīng)過(guò)熱，像Manifold這種解決“如何送到靶區(qū)”的 AI 遞送技術(shù)才是稀缺資產(chǎn)。

也要琢磨下，是否有一些被大廠放棄、但在 AI 加持下可能有新轉(zhuǎn)機(jī)的“冷門(mén)管線”，效仿 Formation Bio的資產(chǎn)運(yùn)作模式，可能還有機(jī)會(huì)撿到大漏！

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