现在，在具有30+内部管线的根底上，英矽智能估计下一年还会有项目经IND申报，进入临床阶段，而现已进入临床一期的抗肺纤维项目有望于下一年早些时分进入下一个阶段。此外，下一年也将持续拓宽立异项目。

内部管线的商业化脚步也正在跟上。Michelle 坦言，下一年BD团队的事务压力不小，需求找到更多协作伙伴转让部分内部管线，添加对外授权。

本钱隆冬不闭幕的风口

根据不同的商业形式，AI制药职业现已跑出了数家上市公司，如SaaS软件服务发家的薛定谔，拿下多个战略性协作大单的Exscientia，以及专心内部研制管线的Relay Therapeutics等。

在Alex和任峰看来，现阶段哪种商业形式更有概率成功，还没有一个标准答案。在任何一个AI制药公司真实将药物送到商场之前，议论商业化才能都为时尚早。

从二级商场的反响来看，商业形式更重的Relay Therapeutics现在的股价和总市值最高。以其为代表的AI Biotech，虽然承当了药物研制的大部分危险，但也取得了更巨大的商场和更高的潜在收益，本钱对此青睐有加。

任峰泄漏，若管线进入临床二期，对外授权取得的收益，很或许比跟大药企的协作要更高。"管线越往后，附加值就越高，首付款也更高。"

他表明，英矽智能也正在树立往后推进管线的才能，现在现已树立了一个近20人的临床实验团队，为内部管线的临床一期或二期实验供给支撑。

但构建的商业形式越重，也意味着越"烧钱"，在本钱隆冬下，怎么平衡"烧钱"的危险显得尤为重要。

任峰以为，全体来看，临床一二期的投入在可接受规模内。由于有AI的赋能，药物研制的前期投入不算特别高，能够用更少的成本把整个项目推进到IND或许临床一二期的阶段。

以抗特发性肺纤维项目为例，任峰上一年曾在GAIR「医疗科技高峰论坛」上说到，从前期的新颖靶点发现电缆故障测试仪到提名临床前候选化合物，大约用了18个月时刻，研制经费大约为260万美元，在传统新药研制里，这笔经费高达数千万美金。

关于"烧钱"更强烈的临床三期，英矽智能的布局则十分慎重。"咱们现在的定位是AI Biotech，仍是更聚集在前期一点的研制，暂不考虑组成商业化团队和大规划的临床团队。"

在英矽智能内部，项目科研价值与商业价值之间的平衡正在构成。

Michelle表明，除了从科研动身评判靶点的价值，公司现已开端从商业商场价值的视点来给项目供给反应，"协助咱们能够进行区别，哪个更重要，哪个次重要，这也是公司从年青的草创公司到具有规划Biotech的一个老练进程。"

一同，任峰表明，面临本钱隆冬，英矽智能倾向于开源而非节省，将添加对外授权来发生现金流，不会削减对研制的投入。

纵观整个职业展开，较早一批的AI制药公司大都树立于2012年前后。跟着AlphaFold 2于2020年取得打破性展开，AI制药职业也成为了新的本钱风口。现在延伸在各个职业的本钱隆冬，对AI制药职业将有多大的影响？

据"智药邦"核算，本年第三季度AI制药职业共发表24起投融资事情，与上一年同期保持在附近水平。可见，虽然全球一级商场出资趋紧，但AI制药仍是较抢手的出资方向。

Alex对此的情绪也较为达观，他表明，经过近10年的展开，AI 制药职业仍然处于快速展开的阶段。关于前期树立的AI制药公司，它们中走得快的项目现已进入临床，有的乃至在临床2期打开药效性验证。

"这是十分要害的阶段，任何一个展开都将给整个范畴带来生机，招引更多的参赛者和出资人涌入。"

他以为，AI图画识别在揭露数据库中就有许多可用于根底练习的数据，壁垒不高。但生物学和化学范畴是不同的，这些范畴的AI还能够展开出许多新的范式，许多新的AI才能有待发现。

英矽智能的触角也在不断往外扩展。任峰泄漏，公司正在活跃预备AI渠道对抗体药物研制的赋能，或定于下一年5月的国际会议上对外共享开端的研制效果。

不久前，另一家头部公司Exscientia也宣告进军抗体规划，并在英国牛津树立了一个将AI分子生成与快速挑选实验相结合的自动化实验室，用以发明和查验新式抗体的前期潜力。

Exscientia CEO Andrew Hopkins曾说到，曩昔两年，卖得最好的50种药物，抗体药物就占了18种，将机器学习扩展到生物制品范畴使得公司渠道可处理的靶点规模简直扩展了一倍。

练习数据的数量和质量，决议了AI渠道的功效，怎么在揭露的数据库以外，堆集私有数据集"喂食"给AI渠道，已成为头部AI制药公司会集发力的方向。

英矽智能正在姑苏BioBAY建造全自动机器人（生物）实验室，并将实验室与AI渠道PandaOmics打通，实验室取得的湿实验验证数据、细胞成像和测序数据等将会反应给AI渠道，以进一步优化完善算法和猜测成果。

英矽智能此次拿下的高价订单，再度展示了AI制药所具有的商业化潜力。但关于这家公司，乃至整个职业而言，这不过是刚刚开端，真实的"好戏"还在后头。

更多有关英矽智能全自动机器人（生物）实验室的细节与公司展开战略，请持续阅览《医健AI掘金志》与CEO Alex的对话节选。

Q：从英矽智能的展开途径来看，AI制药公司是不是会将形式越做越重，怎么平衡投入和危险？与大药企自建的AI团队比较，优势竞赛力是什么？

Alex：我来自于半导体职业，亲眼见证了"加州规划我国制作"，因而咱们也将见证生物科技职业相同的改变。咱们有自己的实验室才能，但咱们也与80多个合同研讨安排协作。咱们从整个职业中罗致实验才能。咱们与像药明康德、美迪西等多家优异公司协作，这将使咱们能够十分迅速地验证和展开那些仅在一个实验室无法展开的实验，这样的安排结构将更为灵敏。

咱们致力于立异，从不中止。一同，咱们承当了许多危险，也带来了十分可观的报答。现在的问题不是缺少巨大的主意或巨大的打破性项目，而是恰恰相反，咱们有丰厚的主意，有一个十分长的重磅项目清单，咱们等待运用AI进行真实显着的打破。

Q：现在越来越多的大药企挑选树立自己的AI团队，关于想进入AI制药职业的创业者而言，现在仍是一个好时机吗？

Alex：人工智能渠道的验证是十分贵重的，因而AI公司需求与大药企进行协作，供给自己的产品和软件来进行验证。现在，关于大多数树立于2018年或2019年的AI制药公司而言，大药企与他们协作的志愿不强，或许是由于药企看到了AI辅佐制药的趋势，在内部树立了AI团队有几百名乃至几千名AI专家。这是他们行将面临的应战。

Q：英矽智能一向在做新的测验，如近期宣告建造的全自动化的智能机器人实验室，建这个实验室的逻辑是什么？

Alex：咱们以为整合机器人技能的专业知识并将其与生物学联系起来是十分重要的。事实上，我以为化学还没有彻底预备好完成自动化，但生物学现已具有完成自动化的根底，咱们正在姑苏建造全自动机器人（生物）实验室，这是咱们最大的立异之一。

咱们将自有的自动化机器人实验室与线上人工智能渠道PandaOmics打通，实验室部分由7个自动化岛屿组成，包含样品接纳与质控模块、细胞培养模块、高通量挑选模块、细胞成像模块、二代测序模块、化合物办理模块等。以药物挑选的重要环节表型剖析为例，高内在图画剖析渠道运用高通量成像体系对2D和3D细胞模型进行全自动化高通量成像剖析，并结合AI模型进行多方针定量剖析，完成了表型挑选的高通量，高灵敏度，高精度和智能化。

在该进程中所取得的湿实验验证数据、细胞成像和测序数据等，也将一致搜集处理后反应给人工智能渠道，以便进一步优化完善算法和猜测成果。在未来，咱们期望机器人实验室与AI研制渠道构成闭环，赋能内部管线拓宽、推进制药职业革新。

Q：英矽智能现在进入的制药环节越来越长，从药物发现到临床实验，是否忧虑会有不行聚集的问题？

Alex：咱们信任AI能够在药物研制的各个方面发挥效果。咱们将整个制药进程和管线开发视为全体，并重视其间能够经过人工智能加快的方面。这是一个很庞大的方针，其实在英矽智能树立之初，出资人总是主张咱们专心于自己的中心优势，他们并不期望咱们测验用AI赋能整个新药研制。可是咱们坚持了这一愿景，决议在药物发现的各个方面，即靶点发现、生成化学、临床实验猜测等方面，都均衡地进入。

现在这也成为了英矽智能的首要优势之一。当大约80%的同类公司仅仅重视化学，英矽智能的定位是运用下一代人工智能技能将生物学与化学结合，然后凸显显着优势，假如从一开端咱们没有定位为由端到端人工智能驱动的药物研制公司，那么之后就会很难累积生物学和化学方面的经历，由于咱们的人工智能算法并没有被练习用于这两个方面。

Q：在现已具有了30+管线的根底上，英矽智能的下一步方案是什么？

Alex：我以为在人工智能药物发现中，下一次严重革新将是人工智能驱动的机器人技能，咱们期望用自动化、智能化、机器人等跨界交融技能去加快新靶点发现、验证的进程。咱们树立了一个人工智能大脑，用堆集的数据练习它，让它在高通量、高功率的实验室环境中创立更多用于练习的数据，一同也在此进程中发现新药靶点。

此外，咱们还将进入量子核算范畴，不仅仅是量子化学还有量子核算。一同，咱们也在活跃寻觅更大的人类生物学模型，全面调查和研讨人类生物学的纵向改变，并生成更多数据点。AI底层技能的立异方面临多模态模型（Multi-modal transformers）十分感兴趣，这是一种新的技能，就好比你能够经过文本运用AI去生产出画作。雷峰网 雷峰网(大众号：雷峰网)

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