終於有AI藥物得到概念驗證，AI製藥之路走通了嗎

來源：第一財經

AI製藥行業從2013年出現，到現在有十餘年發展時間，有多款AI藥物折戟於關鍵的二期臨牀試驗。

近日，英矽智能對外宣佈稱，其AI藥物ISM001-055臨牀IIa期取得積極結果，數據顯示出良好的安全性和劑量依賴性的藥效趨勢，這也成爲全球首個AI藥物概念驗證案例。

AI製藥行業的出現，旨在賦能藥物研發，現如今，這條路是否真的走通了？

首款得到概念驗證

英矽智能這款AI藥物ISM001-055，用於治療致命罕見病特發性肺纖維化（IPF），這種疾病以成纖維細胞增殖和大量細胞外基質沉積導致的肺功能受損爲特徵，確診後的患者中位生存期僅有幾年時間。

爲搭建最初的疾病靶點假說，公司研發團隊採用隸屬英矽智能Pharma.AI平臺的靶點發現引擎PandaOmics，首先在按照年齡和性別註釋的組學數據和臨牀數據集上進行訓練，再利用2016年發表在Nature Communications的iPANDA算法，通過深度特徵合成、因果關係推斷和全新通路重建潛力靶點。

在PandaOmics平臺揭示的20個潛力靶點中，Traf2和Nck相互作用激酶（TNIK）脫穎而出，被確定爲重點研究對象。此後，團隊利用健康人肺組織和IPF患者纖維化肺組織的單細胞基因表達數據集驗證了TNIK與IPF的相關性，並證實了TNIK在纖維化組織中的富集。靶點確定後，團隊又利用同屬於Pharma.AI的生成化學平臺Chemistry42，採用基於結構的藥物設計（SBDD）策略，生成了一種安全、特異性、高效的TNIK抑制劑。

2021年初，團隊最終確定提名ISM001-055爲臨牀前候選化合物。2021年11月，ISM001-055首次人體微劑量試驗在澳大利亞完成首批健康受試者給藥。2022年4月，ISM001-055啓動了II期臨牀研究。

英矽智能這次宣佈ISM001-055臨牀IIa期取得積極結果時，還未披露完整的數據。

英矽智能聯合首席執行官、首席科學官、藥物研發負責人任峰對第一財經記者表示，目前距離數據完整公佈，可能還需要幾個月時間。

“目前能披露的是，這個藥物已看到了比較好的安全性，同時也看到了劑量依賴對患者肺活量的提升趨勢。臨牀試驗結果顯示，可以改善患者的用力肺活量（FVC），後者是衡量特發性肺纖維化藥物有效性的金標準。”任峰說，ISM001-055是全球首款真正由AI發現新穎靶點、AI設計創新分子結構，並順利進入到臨牀2期驗證階段的AI藥物，目前實現了生成式AI從靶點發現到臨牀驗證的閉環。

中國醫學科學院北京協和醫院主任醫師徐作軍教授對第一財經記者表示，特發性肺纖維化是間質性肺病裡面最難啃的一塊硬骨頭，糖皮質激素和免疫製劑對該疾病的治療無效，患者中位生存期僅有3年左右，預後很差，藥物總體的作用是抑制纖維化的發生，終止疾病的進展。

“英矽智能這個IIa期臨牀試驗，屬於探索性研究，研究的重點是藥物的安全性，其次是探討藥物初步療效。從我個人的角度來講，令人鼓舞的是，這款藥物在連續12周給藥期內，在安全性有保證的情況下，看到了劑量依賴的藥效趨勢，特別是對患者的用力肺活量表現有所改善。”徐作軍說。

AI製藥之路走通了？

一款創新藥研發成功，往往需要經歷“九死一生”過程。創新藥的研發大致可以分爲三個階段：靶點假說的提出與藥物靶點確定、潛力分子優化與臨牀前候選化合物評估，以及最後的臨牀試驗驗證。

如果採用傳統方法，這一過程意味着鉅額的資金投入和漫長的研發週期，往往耗時數十年，成本高達26億美元。

AI介入藥物研發，旨在提高藥物研發效率的同時，進一步節省藥物研發費用，但這一看似美好的想法，卻在過去很長一段時間，屢次遭遇現實無情“捶打”。

據不完全統計，2023年，全球至少有6條已進入臨牀階段的AI藥物管線停止研發，且都倒在了關鍵性臨牀二期，這導致AI藥物概念無法得到驗證。從臨牀二期通往臨牀三期的這條路，也被視爲AI藥物研發的“死亡之谷”。

此次已公佈積極數據的ISM001-055IIa期臨牀試驗，也由北京協和醫院徐作軍教授牽頭，共在中國29個研究中心招募了71例特發性肺纖維化患者，主要是評估ISM001-055連續12周給藥的安全性、耐受性、藥代動力學特徵和初步療效。從目前看，這款藥物還不能稱得上是已成功跨越了藥物研發的“死亡之谷”。

任峰表示，目前藥物已完成了臨牀IIa期，但研究時間只有3個月，受試者人數比較少，還不能完全下一個結論，但看到非常好的趨勢。“治療特發性肺纖維化藥物，通常需要完成連續52周的患者服藥，做IIb期臨牀試驗或者是臨牀III期都是至少要一年的時間。大家普遍認爲給患者服藥的時間在六個月至一年以上，纔有希望看到藥效。”

不過，英矽智能的ISM001-055得到概念驗證，是否意味着AI製藥這條路已經走通了？

值得一提的是，今年以來，AI製藥行業也充斥着整合、裁員、洗牌等消息。

任峰表示，目前生成式AI輔助藥物研發，主要是聚焦在藥物早期研發階段，即從靶點的發現到臨牀前候選化合物的確定，在這個階段，AI可以大大提高研發效率，降低研發成本。

“以ISM001-055而言，從早期的靶點發現一直到臨牀前候選化合物的確定，只用了18個月，共投入了260萬美元研發費用，據文獻報道，傳統藥物研發路徑，做同樣的事情，平均需要耗費4年半時間，同時需要投入幾千萬美元。從這看，AI介入後，研發時間縮短了三分之二，研發費用也只有原來的十分之一。另外，生成式AI在藥物創新性上也起到了重要作用，我們這次找到的靶點，也是一個全新的靶點。”

在任峰看來，AI製藥賦能藥物研發是行業的共識，但在過去幾年，行業確實被過度炒作了，那種靠講故事融資發展的階段已是過去式，行業已迴歸理性階段，同時企業處於優勝劣汰中。

任峰表示，AI製藥賦能藥物研發，是希望可以提高藥物研發成功率，但並非有了AI的加持，成功率就可以提高到100%，能從5%提高到25%，算是很大的進步。大家對AI製藥，要有一定的期望值，但這種期望值也應該在合理範圍內。

“大家現在對AI製藥公司的要求，主要有兩方面，一是管線進展如何；二是看收入。目前公司最重要的兩個發展方向，一是快速推進研發管線，二是做大收入規模。”任峰說。

英矽智能本身也還未扭虧盈利，2023年，該公司實現收入5118萬美元，在全球AI製藥行業中，收入位列第二，排在第一位的是有着30年製藥歷史的薛定諤，後者收入是2.17億美元。

縱觀整個AI製藥行業的盈利模式，主要有三種模式，一是通過軟件授權獲得收入；二是與外部進行戰略合作獲得收入；三是通過管線對外收入獲得收入。

英矽智能的收入主要來自於研發管線對外授權收入，這種商業模式是否具備可持續性？

任峰認爲，如果單靠軟件收入的話，很容易到達收入天花板。與外部進行戰略合作的話，也容易受限於合作伙伴的戰略。行業最有可能走得通的商業模式，就是管線進行到一定研發階段，進行對外授權開發，這樣既可以拿到首付款，還可以獲得里程碑付款以及銷售分成，公司也在這方面進行探索。

“我們希望未來有更多的管線能得到概念驗證，也希望今年還可以再完成管線轉讓合作，如果每年能轉讓兩到三個項目，這種商業模式是可以走得通的，目前正在走通的路上，但還不能說完全走得通。”任峰亦這樣說。

(本文來自第一財經)