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2023年十大制药巨头看上的AI制药公司
近日,MNC陆续公布2023年报,他们都不约而同地强调了AI工具在药物开发、制造和商业化方面的重要作用。
数据方面,罗氏或许是最早押注制药大数据的一批MNC之一,数据积累也助力罗氏成为TOP药企里的“AI优等生”。
战略布局方面,2023年6月,赛诺菲宣布全公司数字化转型迈出下一步,“all in”AI和数据科学,为患者加速取得突破性成就。
商业化探索方面,阿斯利康另辟蹊径,于2023年11月推出一家新的全球健康科技公司Evinova,正式进军CXO领域,通过成立AI-CRO公司,阿斯利康或能最先实现AI制药商业化验证。
那么全球巨头药企们在2023年具体有哪些AI制药领域的合作?他们在AI制药领域有着怎样的布局?医药魔方Pro挑选了2022年营收排名前十名的MNC巨头( 推荐阅读: ),收集、整理了他们2023年在AI制药领域的合作和布局,以飨读者。
早在2016年,辉瑞就与全球AI领域知名公司IBM达成合作,使用Watson的机器学习(ML)等技术进行新药物靶点识别、组合疗法的研究和患者的选择。
2018年,辉瑞任命了一位首席数字官——Lidia Fonseca,负责制定和实施“加速和提高公司数字能力的战略”,奠定了公司数字化转型的基础。
此后的几年,辉瑞相继宣布与Adapsyn、晶泰科技、Atomwise、CytoReason等AI制药公司达成合作协议,涵盖靶点发现、小分子药物发现、免疫疾病模型、抗体药物研发等多个方面。
2023年1月,辉瑞宣布与新加坡生物科技公司Gero开展研究合作,应用Gero的机器学习技术平台,通过大规模人类数据发现纤维化疾病的潜在靶点。
2023年2月,辉瑞宣布与Tempus建立新的战略合作。根据协议,辉瑞可以访问Tempus的AI平台及其去识别化的多模态数据库,用于肿瘤疗法的开发;此外,辉瑞还可通过Tempus的技术推进自身肿瘤学产品组合,包括AI驱动的伴随诊断产品的研发。
强生正在朝着发现药物的新方向前进。华尔街日报称,近年来强生已为其AI能力投入了数亿美元,包括聘请了约6 000名数据科学和数字专家,利用AI进行药物发现。
强生表示,公司有一个名为Med的大型数据库,包含超过3PB的信息。这一些信息不仅包括真实世界数据,还包括各种各样的临床试验结果。AI能够大规模筛选这一些数据,加快药物开发。分析师认为强生是布局AI最积极的大型制药商之一。
2023年9月, 强生旗下杨森制药公司 宣布与Intellomx达成靶点发现合作,以评估治疗血液病癌症的新生物靶点。此次合作将结合Intellomx的专有AI平台,以及杨森在数据科学、肿瘤学研究和开发方面的专业相关知识,发现新的疾病机制和治疗机会。
Intellomx总部在英国,专注于从靶点到IND的AI技术,智能组学(武汉)生物科技有限公司是其中国子公司,负责公司项目/技术在中国的开发和商业化。
现阶段AI药物研发的痛点之一是数据问题,罗氏或许是最早押注制药领域大数据的一批MNC之一。
早在2018年,罗氏就以19亿美元前瞻性收购肿瘤大数据领头羊Flatiron Health的全部股份。同一年,基因泰克与医疗数据化分析公司GNS Healthcare达成协议,使用其AI平台分析已知疗法在肿瘤中的功效。
2021年,罗氏与拥有国家级大数据中心的天津港保税区结盟成为长期战略合作伙伴,共同开展包括个体化医疗研究等多方面的合作。
2023年11月,罗氏宣布扩大与Shape Therapeutics(ShapeTX)的合作伙伴关系。双方的合作始于2021年8月,当时达成了总金额可能超30亿美元的合作协议。此次扩大合作,ShapeTX将利用其专有的AI RNA编辑平台,开发一种潜在的一次性疗法。
根据协议,ShapeTX将进行临床前研究,以识别和交付由其AI驱动的RNAfix™平台发现的候选药物。罗氏将负责合作产生的任何潜在产品的最终临床前开发、临床开发和全球商业化。
2012-2013年间,MNC药企陆续开始与AI制药企业达成合作,默沙东便是那批最早“拥抱”AI制药的MNC之一。
公开资料显示,2012年,默沙东与Numerate公司合作研发心血管疾病的治疗方法。Numerate主要是利用机器学习软件研发治疗神经退行性疾病、心血管疾病和肿瘤的新兴治疗方案,并致力于为开发小分子疗法的公司可以提供药物设计平台。
2022年1月,默沙东宣布与AbSci达成研究合作,使用Absci的AI驱动的综合药物创造平台,Absci将有资格获得所有三个靶点的高达6.1亿美元的总付款。
2022年11月,默沙东宣布与BigHat Biosciences达成合作,利用BigHat的平台合成、表达、纯化和表征分子,开发多达三个新药项目。
2023年9月,默沙东在同一天宣布了两项新的战略药物发现合作,旨在利用强大的AI驱动的设计和发现能力,进一步推进公司的研究工作。两家合作伙伴(BenevolentAI和Exscientia)均来自英国,这两项合作预计将产生几种新的临床开发候选药物,在肿瘤学、神经病学和免疫学等关键治疗领域具有first-in-class和best-in-class的潜力。
Alphabet的抗衰老研究公司Calico致力于了解衰老的生物学特性。艾伯维与Calico的合作伙伴关系始于2014年,艾伯维负责推动Calico研究发现的开发和商业化。
2020年,艾伯维子公司Cerevel Therapeutics宣布与Cyclica开展研究合作,利用AI加速神经科学新药的发现。Cerevel将使用Cyclica专有的AI平台来筛选、鉴定、设计和评估针对神经科学疾病预先指定靶点的化合物。
2023年1月,艾伯维和Anima Biotech宣布合作发现和开发针对肿瘤学和免疫学靶点的mRNA生物学调节剂,Anima将利用其mRNA Lightning平台发现针对合作靶点的新型mRNA生物学调节剂。Anima将获得4200万美元的预付款,并有可能获得进一步的里程碑和特许权使用费。
2023年12月,艾伯维和BigHat Biosciences宣布开展研究合作,利用AI和机器学习发现下一代治疗性抗体。双方将利用BigHat的Milliner™平台,指导设计和选择用于多个治疗靶点的高质量抗体。BigHat将获得3000万美元的预付款,并可能有资格获得高达约3.25亿美元的里程款。
拜耳在AI创新方面的能力不可以小看,上文提到的Pharma AI Readiness Index中(依据企业AI人才、AI项目执行、AI创新成果等维度进行评级),拜耳总分70.16,仅次于罗氏,位居第二。
2020年1月,拜耳宣布和英国AI驱动的药物研发公司Exscientia展开为期三年的多项目药物研发合作。这些合作将Exscientia的AI药物发现平台和药物设计技术与拜耳的数据和药物发现能力相结合,为治疗心血管和肿瘤疾病寻找、优化潜在候选药物。Exscientia可能获得高达2.4亿欧元付款,包括首付、研究费用和临床里程碑付款。
2023年11月,拜耳和Recursion宣布,将研究合作的重点更新为精准肿瘤学(两家公司的首次合作是在2020年9月)。根据合作协议,两家企业能启动多达7个肿瘤学项目,Recursion有资格获得高达15亿美元的潜在、基于成功的未来付款,以及净销售额的特许权使用费。
数字创新是诺华探索的重要方向——内部管理数字化、商业数据洞察、AI+药物发现、数字工具赋能患者,诺华一直走在数字创新前沿。
2017年6月,诺华与IBM Watson Health达成了合作,用AI技术来改善乳腺癌治疗方案。在此之前,诺华与Cota Healthcare也进行了类似的合作。
2019年,诺华与微软合作,建立AI创新实验室,作为其AI和数据科学战略的重要一环。该实验室旨在增强诺华AI从研究到商业化的能力。其核心是创新的AI模型和应用程序,从生成化学、图像分割和分析开始,解决生命科学领域一些最困难的计算挑战。
但近两年来,诺华在AI领域的布局鲜见报道。2023年,诺华在AI制药领域的BD数量为零,也许这与其已自建AI实验室有关。
相关资料显示,诺华旗下的Novartis AI实验室,可利用AI技术来加速药物发现和研发过程,包括利用机器学习算法来分析大规模的生物数据和化学数据,以及优化药物分子结构。此外,诺华还与微软合作利用云计算和AI技术来加速药物研发和临床试验。
在AI制药合作方面,BMS虽然不是最早和AI制药合作的MNC,但可以可以称为数量最多的MNC之一。
2023年3月,BMS宣布与CHARM Therapeutics合作,以实现和加速小分子药物发现计划。合作将利用CHARM的DragonFold深度学习平台来识别针对靶标的化合物。
2023年11月,BMS宣布与Tempus开展一项为期多年的战略研究合作。两家公司将一起努力,在特定癌症疾病领域使用多模态数据集、计算方式和患者衍生的疾病模型,确定新的靶点,并以更高的可信度进行验证。
2023年12月,BMS宣布与Terray Therapeutics达成多靶点合作协议,以发现和开发某些疾病领域的小分子疗法。Terray将使用tNova平台发现和开发针对BMS提名的一系列靶点的小分子化合物,BMS随后将负责开发和商业化。
2023年6月,赛诺菲宣布,全公司数字化转型迈出下一步,“all in” AI和数据科学,为患者加速取得突破性成就。这也是第一家高调宣布全面高举AI战略的MNC。
赛诺菲的此次转型并非无迹可寻,2021-2022两年时间,赛诺菲与多家专长不一的AI药企进行了深度绑定(Owkin、Exscientia、天演药业、英矽智能等)。
2023年1月,赛诺菲宣布与CytoReason合作,使用CytoReason的AI平台,帮助其在炎症性肠病(IBD)领域寻找新靶点。
2023年6月,SandboxAQ宣布成立生物制药分子模拟部门,通过AI和量子解决方案加快向患者提供挽救生命的药物,同时宣布SandboxAQ正在与一系列生物制药公司和大学研究实验室合作,包括阿斯利康、赛诺菲和加州大学旧金山分校。
2023年10月,赛诺菲与百图生科达成一项具有突破性意义的战略合作,双方将基于百图生科生命科学大模型,共同开发用于生物治疗药物发现的领先模型。百图生科将获得1000万美元的预付款,总交易金额超过10亿美元。
2023 年12月,赛诺菲宣布与Aqemia开展一项为期多年的研究合作。AQEMIA将利用其独特的平台,将深度物理学与大规模生成式AI相结合,为赛诺菲感兴趣的治疗靶点确定正确的化学分子。AQEMIA将有资格获得1.4亿美元的总付款。
目前,赛诺菲在以AI为驱动力的小分子优化、抗体研发、临床试验设计及分析、mRNA疫苗设计等所有的领域都有布局和深度合作。
此外,赛诺菲还推出了大规模AI平台plai,这是赛诺菲与AI平台公司Aily Labs共同开发的AI应用程序,可提供实时、反应性的数据交互,是一个集成了企业内部数据的AI大脑,从研发、临床到制造都能够为企业来提供分析决策。
2017年,阿斯利康与Berg Health、Roivant等新一代AI和数据驱动型的公司合作,完成了在AI制药领域的试水。
2019年,阿斯利康开启了新的战略方向:包括由数字、数据和AI驱动的未来医疗战略,并在内部进行了一次根本性的组织架构调整,数据科学和AI部门应运而生。也是从这一年开始,阿斯利康频繁与AI制药公司合作,包括和BenevolentAI、Gatehouse Bio等公司合作开发新药和新靶点;利用AI制药先驱Schrödinger的软件来提高其自动化化合物合成的效率等。
2023年11月,阿斯利康宣布推出一家新的全球健康科技公司Evinova,正式进军CXO领域,为药企、CRO公司提供包括实验解决方案、研究设计和规划以及管线资产管理的三大类服务。阿斯利康此举可谓另辟蹊径,通过成立AI-CRO公司,或能最先实现AI制药商业化验证。
2023年6月,SandboxAQ宣布成立生物制药分子模拟部门,通过AI和量子解决方案加快向患者提供挽救生命的药物,同时宣布SandboxAQ正在与一系列生物制药公司和大学研究实验室合作,包括阿斯利康、赛诺菲和加州大学旧金山分校。
2023年9月,阿斯利康旗下罕见病业务子公司Alexion Pharmaceuticals宣布,与Verge Genomics开展多靶点合作,以确定罕见神经退行性疾病和神经肌肉疾病的新药物靶点。根据为期4年的协议条款,Verge将获得高达4200万澳元的首付款,潜在总交易价值为8.4亿澳元。
2023年10月,阿斯利康宣布与Saama达成一项多年协议,利用Saama的AI技术平台,简化和促进阿斯利康的临床数据管理和医学审查流程,为加速临床开发设定新的行业标准。
2023年10月,阿斯利康宣布获得Nanoform公司的全球在线STARMAP®授权许可。STARMAP是CESS技术的数字AI版本,能通过计算机实验确定哪些分子应该被纳米化。此次合作能帮助阿斯利康从药物研发周期中的所有的环节中,筛选候选药物分子。
2023年12月,Absci宣布与阿斯利康达成合作,开发针对一个肿瘤靶点的AI设计抗体。据Fierce Biotech等外国媒体报道,该合作协议包括预付款、研发资助、里程碑付款,总额达2.47亿美元。此外,Absci还有资格获得销售版税。
除了以上提到的药企外,武田、礼来、GSK等制药巨擘均在AI制药领域有所布局。他们或以投资/收购的方式与AI制药公司合作,或以孵化器赋能AI制药初创企业的方式来进行加入。
回首过去十余年,AI制药赛道尽管争议不断,但技术的发展推动着赛道一步步向前,如今从MNC,到biotech,再到传统pharma,AI技术的渗透逐步深入,到底哪些公司能率先吃到AI制药的红利,时间会给出答案。
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