近日，这家药企巨头阿斯利康在一天之内，与两家制药公司——Benevolent AI、Scorpion Therapeutics，达成研发合作。

协议称，阿斯利康将利用两者的AI药物开发平台，加快针对系统性红斑狼疮(SLE)和心力衰竭 (HF)的新药开发，以及针对难于成药的转录因子开发抗癌创新疗法。

早在2019年，阿斯利康就与BenevolentAI公司达成研发协议，合作开发针对慢性肾病和特发性肺纤维化的创新疗法。最新协议则是进一步扩展了双方的合作，将上述两种疾病添加到研发合作中。

与Scorpion Therapeutics公司合作，阿斯利康则是希望将前者的整合发现平台，与自身在癌症精准医药开发方面的专长相结合，攻克靶向转录因子的挑战。

近年来，阿斯利康在数字化医疗布局上十分活跃。

2021年，阿斯利康在杭州设立了中国东部总部，借助电商新零售、移动医疗及互联网产业基础，聚焦于新药研发、医疗器械、医疗数据这三大领域，并引入创新型药店新零售模式。

从上述动作来看，阿斯利康越来越不满足一个药企的传统人设。为什么，它成为了药企行业的一个“另类”？

1、阿斯利康为何相中了它们？

Benevolent AI和Scorpion Therapeutics，都属于AI药物发现公司。

其中，Benevolent AI成立于2013年，总部在英国伦敦。按照融资金额算，BenevolentAI已经成为欧洲最值钱的人工智能初创公司，位列全球前五。

目前，该公司已搭建专有的AI药物发现平台，结合了大约300名世界一流科学家和技术人员的科学专业知识和完整的湿实验室能力，能够以极高概率交付新的候选药物。

仅其现有的管道，就有可能服务于超2.6亿人的患者群体，市场机会超300亿元。

公司业务板块分为Benevolent Bio和Benevolent Tech两部分。

前者主要关注炎症、神经变性疾病（例如帕金森、阿尔茨海默症）以及其他罕见疾病研究；后者，则是关注AI在生物科学发现上的应用。

阿斯利康看重的，正是Benevolent在知识图谱、Al药物发现平台和湿实验室设施等方面的综合能力。

另外一家Scorpion Therapeutics，是一家精准肿瘤公司，成立于2020年，总部在美国波士顿，专注于针对癌症肿瘤的下一代精准治疗的药物研发。

该公司将基因组学、蛋白质组学、药物化学和新靶点鉴定结合到一个平台中，目前，已推出精准肿瘤2.0药物的研发计划。

此次，与阿斯利康的合作就建立在其2.0计划上，希望针对"不可治疗"的非酶靶点以及内部发现的蛋白质靶点开发治疗候选药物，在同领域的药物研发中达到best-in-class（同类最优）和first-in-class(同类最新)。

总体来看，这两家公司，一家在AI制药行业业务老道，研发管道成熟；一家在癌症疾病领域精准定位，竞争潜力充分，阿斯利康看中这两家，就是选择将药物研发“做深做精”。

新药研发是一项环节多、时间长、风险高的工程，主要包括药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市4个阶段。

但从人体疾病的角度来看，人类2万多个可编码蛋白的基因，其中10%-15%与疾病相关，而可作为小分子药物靶点的小于700种，容易的靶点已经开发殆尽，剩下的都是难度很高的或者难以成药的靶点，需要投入更多的时间和经济成本才可能成功。

而这两家公司，同样关注的是临床阶段的药物发现，将药物开发的所有领域从靶点发现、小分子化合物设计以及将来的临床试验结果预测联系起来，基于自身的人工智能平台支持药物研发的每一阶段的发展。

这一流程的升级加速，为传统药企药物研发周期长，成功率低、成本高的问题，撬开一个突破点。

2、传统药企们的默契选择

当前，在各种采购政策和数字技术的加持下，大批药企都顺应时代趋势，思考企业转型的新思路。

其中有像昆药集团这种转型大健康领域，拓展更大的消费群体和规模；

有像恒瑞医药的公司一面研制仿制药，一面用更大的现金流支持创新药研发；

也有像亚虹医药类似的中小药企收缩药品研制规模，在仿制药市场中走好自己的路。

但其中更多的，是像阿斯利康这种药企巨头转为平台型公司，诺华、武田、辉瑞等也是如此。

在诺华全球CEO万思瀚上任后，诺华从2018年开始转型为数据科学和数字化技术为核心驱动的医药健康公司，并与腾讯智慧医药、方舟健客等达成慢病合作，共同探索全病程创新管理模式的更多可能性。

而亚洲最大的制药企业武田，并没有采取巨头药企全流程铺开进行数字化创新的模式，而是在已有的核心产品线上附加数字化模块，用数字化解决燃眉之急。

比如在2017年收购夏尔后，武田紧接着完成全球化重组，将经营资源集中于癌症、消化器官、中枢神经等核心业务，围绕这几项核心药物搭建了“肠胃疾病＋数据”、“精神疾病＋患者服务”、“AI加新药发现以及孵化器”等三种项目。

辉瑞则因为中国区带量采购政策的实施，核心产品业绩表现平平，于是从2020年开始加大新销售渠道的布局，并在2021年初宣布设立单独的市场扩张团队，开发新的数字平台、电子商务渠道、互联网医院、政府合作伙伴关系和许多其他新举措，支持所有业务部门。

3、技术迭代频繁，竞争更趋向于合作

相比之前药物专家们整周、整月蹲在实验室测试AI认为难以成功的分子，如今不仅有了AI智能筛选环节，更是在算力提升下，使得新药研发领域中实现更大规模的药物分子筛选，技术迭代速度远超人们的想象。

而相比之前大多数AI智能的原理大多停留在大数据的基础进行比对与统计，类似第一代谷歌AlphaGo的围棋实际运用上，依靠大数据下棋谱对比最优步骤。如今的AI新药筛选也正在实现与第二代AlphaGo类似的“闭环式进步”，如同其自己与自己模拟下棋，实现棋艺增长，如剂泰医药一般的企业也在积极推进相对完整“闭环式”开发建立，虽说不至于如果未来世界一般，实现自我学习、自我进化、自行筛选出可成药靶点，但也相对过去也有着质的变化。

而对于创新药企之间竞争问题，焕一生物创始人文雯认为，伴随市场的巨大需求与技术的推力，诞生于AI制药各个环节的各大创新企业，是从行业的多个角度尝试利用AI解决新药研发的痛点。焕一生物拥有国际领先的AI与多组学交叉学科技术实力与强大的资源整合能力，在AI+多组学领域目前焕一是有着独特的技术壁垒与率先布局的优势的，所以相比于竞争，这对AI平台企业来说更是一种机遇。

4、AI药物研发的未来挑战

于AI新药研发企业而言，相对目前强大的团队背景与技术平台的建立获得初创投资，未来更深层次的融资轮数，则需要更现实的数据，也使得初创型企业越是后面越难融资的本质原因。

至少迄今为止，全球仍没有任何一家完全依靠AI新药研发获批上市的新药，说破了天目前没有盖棺定论之前，任何可能都是存在的，这也是所有该领域创业者先行者都要面对的生存问题。

如同之前被炒上天的PD-1靶点，谁能料到扎堆现象如此严重，导致意料之内的新药商业价值严重下降的同时，巨额投入打水漂也成为可能，而AI新药研发同样如此。虽说，玩家们一再强调竞争企业间由于专注方向的不同，各自负责的职责也并不相同，但未来一旦大量玩家扎堆入局，也的确存在与PD-1类似情况发生的可能。

同时，人工智能领域与生俱来的科技属性，也注定无法向大多数制造业一般，做出一个产品就可以，而是需要在整个周期不断进步的行业，是真正意义上的“做到老学到老”的行业。技术内核的更新迭代有需要更加优秀、更加年轻的技术人才团队。

企业一旦停下，将面临被行业抛弃的命运，而行业一旦停下，也将面临被时代抛弃的命运。

结语

美好的未来，正是由于各项技术的突破才能实现，也更值得每一位制药人为之奋斗。

如今的AI新药领域已不再如诞生之际一般饱受争议，多年技术积累下也有了更强大的底气来强调其重要性，而随着制药、资本、政府等各界目光的逐渐汇集，AI新药收获的不只是赞许，更多的或许是未来更强大的推动力与更广阔的成长空间。

更多创业者正在进入新的逐梦战场，谁能脱颖而出，唯有时间才能看清。

文章来源： 雷锋网，药智网