天图陈俊嘉：AI智药，生物科技的新机会| 投资人说

ChatGPT近期将AI概念引爆，二级市场AI概念相关股票屡次突破新高。英伟达在6月16日达到近期股价高点437.21美元，成为一家突破万亿美元市值的公司。市场上有许多不同的声音，认为AI概念是昙花一现。

我们观察到，大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能（AI）对艺术、营销、新闻、文案、法律和软件工程等领域的影响已经开始显现。

天图在布局生命科学赛道的过程中，十分关注AI技术对企业研发效率的巨大影响。6月15日，比尔·盖茨在全球健康药物研发中心的演讲中，也提到“人工智能等技术进步将在卫生保健和教育等领域带来快速突破。”BioTech（生物科技）企业因为人工智能技术的介入，将掀起一次新的“科学革命”，对于创业公司是绝佳的“弯道超车”机会。

我们坚定相信科学家们可以借助人工智能推动生命科学领域的探索，改善未来人类生活质量。

本期特邀天图投资分析师陈俊嘉，从AI的发展、AI在生命科学应用结合天图投资的实际案例、AI的展望三个方向，与大家分享他对于AI在生命科学方向的思考。

从阿法狗到生命科学，AI持续进化

2017年，世界知名围棋棋手柯洁与围棋人工智能程序AlphaGo2.0（音译“阿法狗”）打破了AI无法战胜人类围棋棋手的认知。AlphaGo2.0版本在训练初期依然需要人类棋谱，但是需要的数量较1.0版本少很多，棋力的进化更多地依赖自我对弈，从而模拟棋局中更多的可能性。

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这个不是科班出身，靠着“半桶水”的棋艺就开始自我摸索的机器，却以突破人类认知的非常规套路出棋，最终3:0完胜柯洁。聂卫平说柯洁不知不觉中被AlphaGo骗了。柯洁在赛后也坦承：“AlphaGo出现之后，我对整个人生的看法都发生了变化”。

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事实上，AlphaGo的横空出世并不仅仅是为了挑战世界顶级棋手，而是宣告了一个新时代的开启。AlphaGo的发明公司DeepMind，不满足于在围棋领域颠覆认知，基于类似的算法和策略已经确定人工智能可以应用于科学实验，并进一步挑战基于氨基酸序列的蛋白质结构预测，提出了名为AlphaFold的深度学习算法。AlphaFold在几年的时间里彻底改变了人们对于生物学的认知。

AF2的原理框架
（数据来源：公开资料搜索）

在过去，人类一共解析了5万多个人源蛋白质的结构，这项工作持续了半个多世纪，并且发表了多篇优秀的论文。在2020年11月发布AlphaFold后短短一年之内，2021年7月AlphaFold的“颠覆性”数据库预测出了智人和20种模式生物的逾35万个结构。

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2022年7月28日DeepMind宣布AlphaFold2已经预测出全球几乎所有已知2亿个蛋白质结构。人类试图让AI帮助科研提速，揭开更多蛋白质的规律和奥秘，从半个世纪解析5万个结构，到一年预测2亿个结构，且拥有高度准确率。甚至在未来的5～10年内，大部分已知蛋白质的相互作用现象将足够用于准确地完成和验证任务。

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大型生物制药公司的AI实践

近日，Nature 旗下的生物医药商讯专刊发表了一篇题为：Understanding the company landscape in AI-driven biopharma R＆D 的文章，介绍了AI驱动的生物医药研发公司近年来的增长趋势和未来方向。

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基于AI的工具目前被生物制药行业视为发现和开发创新药物的关键“引擎”之一。大型生物制药公司正在通过三种并行的方式建立在AI领域的能力。

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（1）大型生物制药公司正在内部建立AI专业知识，包括通过与信息技术公司合作。在2019年，制药巨头诺华和互联网巨头微软宣布达成合作，利用诺华的数据集和微软的AI工具来发现、开发和商业化新药，并建立了一个AI创新实验室来支持诺华的研发。

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（2）通过收购AI驱动的生物技术公司来迅速获得AI技术能力，通常被收购的是那些专注于开发与药物研发过程特定方面相关的AI工具和数据集的公司。BioNTech最近则宣布以3.62亿英镑预付款收购InstaDeep（一家通过深度学习和强化学习进行蛋白质设计的公司），这些交易通常为生物制药公司提供具有生物信息学、数据科学和工程能力的资深员工，以及访问专有数据库的权限。

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（3）生物制药公司正在与AI驱动的生物技术公司建立合作关系，以确定和共同开发候选药物。2021年12月Recursion和Genentech/罗氏宣布了一项合作，该合作使用Recursion基于AI的高通量筛选平台来识别神经科学和肿瘤学领域的新靶点和药物。Recursion公司获得了1.5亿美元的预付款，潜在总付款可能高达120亿美元。

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AI在生命科学应用前景广阔

1）AI+药物发现

以前，在生物医药领域素有难以逾越的“双十定律”，即成功研发出一款新药大约需耗时 10 年、投资 10 亿美元。但按照2014年Tufts Center的统计报告，目前研发一款药的成本已经高达25.88亿美金。

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人工智能（AI）在药物研发、临床前研究等多个环节展现出的巨大潜力，让生物医药产业有了更为广阔的想象空间。其通过数据交叉比对、加速筛选、从头生成等方式，能够更为快速、经济地发现药物，被视为创新药开发的突破口。

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“大量重复性劳动交给机器人，科学家将有更多时间和精力投入到药物研发的关键环节中，不仅实验产出效率成倍提升，还能减少人为操作引起的实验误差，有很高的实验重现性，实验产能更具竞争力。值得一提的是，自动化实验还有望解决AI药物研发的数据短板问题，有助于提升整体研发流程的效率和成功率。”晶泰科技联合创始人、CEO马健博士分享。

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天图投资的莱芒生物正在通过AI技术开展AI超级因子管线的研发。斯坦福大学Christopher Garcia教授课题组通过传统湿实验对IL-10有限几个位点进行改造，获得了亲和力更高的Super 10，相关研究成果发表于2021年Science上。

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莱芒团队受到这项工作的启发，考虑能否运用高精度计算化学和AI算法进行系统化改造和优化，以“弯道超车”实现高通量筛选高亲和力的IL-10突变体？

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“我们的AI模型在第一轮设计中就获得了多个亲和力达到斯坦福大学报道的Super IL-10水平的候选突变体。在第二次迭代之后，获得了几千个超高亲和力的突变体，其中所有经实验验证的候选突变体亲和力都比Super IL-10高出数百倍甚至上千倍。而且迭代过程非常快，连一个月都不到。但我们实验验证的过程很慢，需要三个月以上的时间。”莱芒生物的联合创始人郭雨刚博士分享道。

天图投资的默达生物创始团队来自纽约康奈尔大学医学院（Weill Cornell Medicine）和纪念斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）两家美国顶尖的研究型医院，在免疫代谢这一新兴的交叉学科研究领域深耕多年。

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基于免疫代谢领域的前沿科研进展，通过自研的多组学分析平台：基因组学，蛋白组学，代谢组学，AI分析技术，打造AI赋能的代谢通路药物靶点发现平台，以新生物机制、新解法，针对免疫和代谢系统紊乱造成的各种慢性疾病研发first-in-class（首创新药）药物，为患者带来新一代更加安全、高效的自身免疫疾病药物。

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默达团队通过人工智能已在短时间内优化多个先导化合物，并完成了多个自免疾病模型，取得了良好的疗效，现正全力将管线推进临床前候选化合物（PCC）阶段。

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2）AI+靶向RNA小分子

人类约20000种蛋白中有85%-90%基本上是不可成药的，如果我们将药物靶点从蛋白质转向RNA，通过用小分子调节RNA功能来靶向“不可成药”的已知疾病基因，药物靶点范围将扩大两个数量级。国际上有大量的公司涌进RNA靶向小分子药物的开发，并有部分使用AI技术来提速药物发现过程。

天图投资的ReviR Therapeutics（溪砾科技）是一家结合AI技术进行靶向RNA小分子药物研发的生物科技公司，由AI技术、RNA生物学、小分子药物研发的复合型团队组成，核心团队成员毕业于清华大学、北京大学、芝加哥大学、UIUC等国内外知名院校，在基因泰克、武田、赛诺菲等MNC积累了丰富的研究和工作经验。

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ReviR团队搭建了AI药物研发平台VoyageR，并基于此进行靶向RNA的小分子药物研发，如今已在肿瘤、遗传性疾病领域布局多条管线。ReviR团队继续深耕AI+靶向RNA小分子疗法研究，挑战不可成药难题，以期解决肿瘤与遗传性疾病领域未被满足的临床需求。

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溪砾科技其中一条管线已进入分子优化阶段。团队利用人工智能算法，在短短8个月内即获得强活性候选分子，活性提升超过10000倍。

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3）AI+类器官模型

AI结合类器官模型来研发药物，可以在药物发现中及早获得更接近于病人体内真实药物反应的数据，为药物筛选、评价以及优化提供及时可靠的关键研发信息，从而大大提高临床实验的成功率。

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这本身对团队要求比较高，既要求团队对研发药物有深刻的洞察，另一方面又得结合类器官的前沿技术，再结合人工智能，很少有团队能够将三者完美结合开发药物。

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天图投资的希格生科是国内首家基于疾病模型+AI的癌症创新靶向药研发公司。在哈佛大学Dana-Farber癌症研究所的张海生博士及其团队深耕胃癌领域多年，希格生科团队基于其在癌症生物学、功能生物学与基因组学领域的多年研究成果和独到见解，通过使用癌症病人真实的基因组学数据，建立了具有针对性的癌症疾病模型平台。

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希格生科利用的类器官疾病模型在药效评价及新靶点发现中的关键作用，结合AI人工智能筛选、合成和优化小分子化合物，开发first-in-class创新靶向药。

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4）AI+实验室自动化

正如第一次工业革命从人力时代进入到自动化时代，第三次工业革命从自动化时代进入到智能时代，生命科学及医疗行业也必将从传统工艺（实验），到自动化工艺（实验），再到智能化工艺（实验）的行业升级。这种升级，注定要在IT+AT+BT三大技术体系的大融合中完成。

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天图投资的合木千行专注于利用IT + AT + BT技术对实验室自动化、数字化场景需求进行深入挖掘，赋能生命科学及医疗行业，致力于打造面向未来的实验室自动化和智能化解决方案及产品。在生物信息分析领域，合木千行也利用ABC（AI+Bio Bigdata+Cloud）技术协助进行数据分析、报告解读等工作。

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目前，合木千行在自动化、AI、云技术等技术领域的积累与广大生物医疗行业合作伙伴的实际场景和需求的深度结合，打造实验智能的真正高度可用、高度数字化和高度柔性化，加速整个生命科学及医疗行业的升级。

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5）AI+临床研究

临床研究作为新药开发的关键阶段，在候选药物的动物实验显示了良好安全和有效性的情况下，要尽量避免临床开发路径或者临床研究方案设计不当等问题而导致失败。随着人工智能技术逐渐成熟，现成为提高临床试验效率和降低成本的潜在推手。

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而欧美在临床阶段对AI的应用起步较早，主要是在应用自然语言处理 (NLP)、改进病人分层、简化临床试验的操作流程三个方面。AI赋能临床研究，可以提供更精准，更高效的临床实验方案，这不仅能降低企业金钱及时间投入，还能降低患者临床风险。

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天图投资的埃格林医药是国内应用AI技术从事临床研究的先行者之一，同时也是一家“双业态”创新药企，即：公司拥有自己的创新药管线，对外也提供AI赋能的临床研究服务。

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埃格林把“自有新药管线”的研究“严格限定”在眼科，血管病和自免疾病领域。而在其他医药临床研究领域对外提供临床试验设计服务，包括适应症选择，临床终点确定和受试者筛选。通过使用自有的”妙悟“AI技术平台使临床试验方案更精准，更高效，以便提高临床试验的成功率。

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6）AI+合成生物学

生命系统极其复杂，人类对生命系统的理解仍然过于片面。这给高效设计合成生物系统提出了挑战，故在合成生物系统构建中往往须进行海量工程试错和优化。

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近年来，人工智能技术快速发展，可以挖掘海量已有数据，优化合成生物设计体系和AI结合自动化实验全天候执行大规模试错，暴力测试产生大量的数据，并以机器学习的方式迭代算法。在人类理解生命系统运作的规律和生命系统的设计方面具备巨大潜力。

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天图投资的柏垠生物依托跨学科的深度研究和长期积累建立 BT-IT 双核驱动的高效创新研发平台，将学术研究和合成生物大设施高通量合成生物技术、AI方法论和优化路径设计经验积累结合。

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柏垠生物现已逐渐具备行业领先的新分子、新材料和生物活材料系统性开发能力，极大程度加快了生物医用材料、化妆品原料、功能材料等合成生物创新材料的研发效率；聚焦高附加值、高增长市场，围绕蛋白、多糖等布局核心管线，实现多场景创新应用和替代，为客户提供绿色高效的解决方案。

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7）AI+肠道微生物

相较于由化学合成驱动的大分子、小分子药物，以及由分子技术驱动的细胞治疗或基因编辑，微生态药物安全性更高、研发周期更短，适应症更广泛。新形态药物打开成药靶点想象空间，其中微生物基因组可成药靶点数量远超万级，是待发掘的生物信息金矿，将为全球药物研发开辟新路径。

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天图投资的未知君成立于2017年，是一家专注于肠道微生态治疗的AI制药公司。未知君采用由人工智能生信分析驱动的微生态药物研发模式，从高复杂度人体数据切入，预先排除临床风险，颠覆传统从低复杂度体外数据切入的“试错式”研发路径，有望打造更安全有效的药物发现新模式。

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未知君搭建了世界领先的生物信息分析平台和国际一流的转化与生产平台，结合人工智能、生物信息分析和肠道微生态技术，打通从“数据”到“药物”的转化全链路，实现微生态药物研发的完整闭环，有力将微生态制药从实验室阶段的科学探索，推向产业化的落地。

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目前，未知君拥有着全国领先的微生态管线矩阵，其中，XBI-302是亚洲第一款获美国FDA临床批件(IND)的FMT药物，KEX02是国内率先获得美国FDA临床批件的微生物活体药物(LBP)管线之一。

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AI引领的科学革命仍将持续

理解世界的现代方法出现在17世纪的欧洲。直到被称为“科学革命”的突破性的方法和态度，给人类未来的探索提供了清晰的模型。基于进取的科学精神，人类不断在创新中受益，因为有了这种动力，我们才明白科学真正开始。

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如今，人工智能正在给人类提供全新的方法论，在科学家和工程师理解生物学、发现和开发新疗法方面引发颠覆性变革。

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中国是世界上人口最多的国家，意味着我们有机会在不同生物机理下，不同疗法，不同病种，等等多维度地产生全球最庞大的数据。大量数据给了我们极大的优势来理解生命科学的奥秘，并可以深度参与甚至引领这场“科学革命”的发展。

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“人工智能会发展到人类智慧总和的上万倍，软银集团会举全集团之力站在智能革命的前沿。”6月21日软银集团CEO孙正义在软银集团股东大会上分享，称“人工智能革命和今后的AI投资令他兴奋至极。”

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当今，人类有了各种辅助工具，甚至可以利用机器秒读万卷书，日行万里路，却时常有“寄蜉蝣于天地，渺沧海之一粟”的自然反应。

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了解自己的局限，借助AI等创新方法论和工具不断拓宽认知的边界，才能最终创造超越自己的事物，推动人类文明的不断进步。