發(fā)布日期：2019-11-15
AI正在成為推動藥物研發(fā)的新引擎，在上一篇文章中，我們可以看到幾乎所有的國際制藥巨頭都在涉足，在他們的合作對象中，除了GE/IBM這樣的大公司，初創(chuàng)公司也占據(jù)了一個很大的比例，那么這些初創(chuàng)公司有哪些特點，行業(yè)目前有哪些發(fā)展趨勢呢？
近日，BenchSci首席戰(zhàn)略官Simon Smith盤點了自己167家全球范圍內(nèi)的AI藥物研發(fā)初創(chuàng)公司。作為一個AI藥物研發(fā)行業(yè)的資深觀察人士，Simon Smith從2017年11月開始做有意識的更新一些AI藥物研發(fā)的新銳公司，最初他的列表里只有37家，而現(xiàn)在是167家，筆者仔細研究了一下，這份列表非常有意思。
167家公司分布在15個細分方向
通過列表我們發(fā)現(xiàn)，根據(jù)AI應用的方向，這167家公司分別位于15個細分領域，分別是：
匯總和合成信息 了解疾病的機制 開發(fā)生物標記物
生成數(shù)據(jù)和模型 重新利用現(xiàn)有藥物 生成新型候選藥物
驗證和優(yōu)化候選藥物 設計藥物 設計臨床前試驗
進行臨床前試驗 設計臨床試驗 為臨床試驗招募患者
優(yōu)化臨床試驗 發(fā)布數(shù)據(jù) 分析現(xiàn)實世界的證據(jù)
其中生成新型候選藥物、匯總和合成信息、設計藥物、了解疾病機制及驗證和優(yōu)化候選藥物位列前五，分別為53家、29家、12家、11家和10家，的確這是初創(chuàng)企業(yè)相對比較集中的幾個領域。
其中就生成新型候選藥物來說，AI可以對大量分子數(shù)據(jù)進行訓練來預測候選藥物；分析科學研究數(shù)據(jù)集，然后形成和限定假設，并產(chǎn)生新的洞見；分析來自健康人和患者樣品的數(shù)據(jù)以尋找新的生物標志物和治療靶標等等，從而可以縮短上市時間并提高新藥成功的可能性。
成立時間集中在2012-2018年，其中2014-2017年最多
從時間上來看，這些公司成立時間主要集中在2012-2018年，其中2014-2017年最多，分別為18、24、27和28家。而這段時間恰恰也是人工智能爆發(fā)的一個時期。不過令人意外的是1999-2005年之間也有8家，最早1999年來自英國的Cotinga Pharmaceuticals。該公司主要用AI技術從分子結構來預測生物活性。
美國最多為92家，其次是英國24家
在地域上，在這167家初創(chuàng)公司中，美國最多為92家，其次是英國24家，加拿大、德國、日本、新加坡等等也位列其中。中國有3家AI藥物研發(fā)公司在列，分別為Mozi、Accutar和深度智耀。
通過多年的觀察和記錄及相關的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，Simon Smith在另一篇文章總結出了目前AI藥物研發(fā)的幾大趨勢，大家可參考。
1.成立速度在放緩
根據(jù)上述收集的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，人工智能藥物發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)企業(yè)的形成已經(jīng)達到頂峰，并且增長速度在放緩。
2.大多數(shù)集中于發(fā)現(xiàn)新的或重新利用的分子實體
如圖所示，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，大多數(shù)初創(chuàng)公司專注于發(fā)現(xiàn)新的和重新利用的分子實體。這包括生成新的候選藥物，重新利用現(xiàn)有藥物，設計藥物以及驗證和優(yōu)化候選藥物。實際上，這大約占AI藥物研發(fā)公司的一半之多，但這也意味著在藥物研發(fā)中這一領域的競爭比其他領域的競爭要大的多。
3.投融資仍在繼續(xù)增加，但步伐正在放緩
自2016年以來，A藥物研發(fā)投融資每年都在增加。2017年和2018年同比都有大幅增長。但是，隨著市場的成熟，增長速度似乎正在放緩。
4.風險投資正在轉(zhuǎn)移到后期階段
融資金額上并沒有減少，而是轉(zhuǎn)移到了后期。這是市場趨于成熟的另一個跡象。
5.美國的初創(chuàng)公司占了絕大多數(shù)
在藥物研發(fā)創(chuàng)業(yè)公司中，呈現(xiàn)出少數(shù)國家/地區(qū)主導的局面，如下圖：
在這些國家中，美國是當之無愧的行業(yè)領先者。而且，這些公司集中分布在少數(shù)幾個國家和地區(qū)。
6.舊金山、多倫多等是全球最活躍的幾個城市
在AI藥物研發(fā)領域，美國是當之無愧的行業(yè)領先者，同時也有一些城市，成為AI藥物研發(fā)的比較活躍的城市，他們通常是舊金山等新興企業(yè)活躍的領域，或者他們傾向于在機器學習和生物學研究方面都有實力，例如加拿大多倫多。
參考資料：
1.6 Artificial Intelligence in Drug Discovery Trends and Statistics
2. 167 Startups Using Artificial Intelligence in Drug Discovery
來源：貝殼社
