來源：BiG生物創(chuàng)新社
10月10日，晶泰科技旗下生物藥發(fā)現(xiàn)業(yè)務線Ailux Biologics與強生公司下屬Janssen Biotech, Inc.簽署授權(quán)協(xié)議，協(xié)議的中心是晶泰科技自有生物AI平臺。Ailux Biologics授權(quán)Jassen及其附屬公司可以使用XtalFold?平臺發(fā)現(xiàn)和工程化設計生物制劑。
XtalFold? 利用序列信息對生物分子之間的相互作用進行建模，而這些相互作用構(gòu)成了單克隆抗體等生物治療藥物的基礎。
今年，AI制藥賽道合作頻現(xiàn)，形式多樣。
10月7日，阿斯利康宣布牽手石藥集團，共同推進開發(fā)一款臨床前新型小分子脂蛋白(a) (Lp (a)) 抑制劑YS2302018。 根據(jù)協(xié)議，石藥集團將獲得阿斯利康1億美元的首付款并有權(quán)收取最高3.7億美元的潛在開發(fā)里程碑付款和最高15.5億美元的潛在銷售里程碑付款，總計20.2億美元，以及根據(jù)該產(chǎn)品的年度銷售凈額計算的分層銷售提成。阿斯利康將獲得全球范圍內(nèi)開發(fā)、制造及商業(yè)化該化合物及該產(chǎn)品的獨家授權(quán)。根據(jù)石藥集團的公告，YS2302018是由石藥集團AI驅(qū)動的小分子藥物設計平臺發(fā)現(xiàn)的。該平臺利用AI技術分析目標蛋白與現(xiàn)有化合物分子的結(jié)合模式，對成藥性進行針對性優(yōu)化，最終選出高效且具有優(yōu)良開發(fā)性的Lp (a) 小分子抑制劑。這筆交易告訴我們，不僅AI制藥公司可以對外授權(quán)，傳統(tǒng)藥企同樣可以深耕AI，獲得海外巨頭的認可。9月30日，銳格醫(yī)藥與基因泰克達成最終購買協(xié)議。基因泰克將購買銳格醫(yī)藥的下一代CDK抑制劑，用于乳腺癌治療，首付款為8.5億美元現(xiàn)金，同時，銳格醫(yī)藥有資格額外獲得未來開發(fā)、監(jiān)管和商業(yè)化里程碑現(xiàn)金付款。8.5億的首付款，刷新了國內(nèi)AI制藥對外授權(quán)的首付款記錄。1月4日，美納里尼集團及其全資子公司Stemline Therapeutics, Inc.與英矽智能簽訂全球獨家授權(quán)協(xié)議，協(xié)議的中心是新型KAT6抑制劑，用于潛在乳腺癌治療和其他腫瘤并發(fā)癥。Stemline獲得開發(fā)和商業(yè)化新型小分子KAT6A抑制劑的全球權(quán)利，該抑制劑是使用英矽智能AI平臺設計的。英矽智能獲得潛在總價值可達5億美元的首付款、里程碑付款和銷售分成。2024年，巨額融資寥寥無幾，但 Formation Bio 成功吸引到了3.72 億美元的 D 輪融資。此輪融資由a16z領投，賽諾菲等重量級投資者跟投。紅杉資本、Thrive Capital等投資機構(gòu)已經(jīng)參與了該公司數(shù)輪融資，而賽諾菲是此輪新加入的投資者。Formation Bio（前身是 TrialSpark）表示計劃利用這筆資金繼續(xù)從生物技術和制藥合作伙伴那里收購和獲得處于臨床階段資產(chǎn)的授權(quán)。 值得注意的是，就在融資前1個月，5月21日，賽諾菲剛與Formation Bio、OpenAI宣布將進行同類首創(chuàng)合作。三家公司將數(shù)據(jù)、軟件和經(jīng)過調(diào)整的模型匯于一處，共同開發(fā)貫穿藥物開發(fā)生命周期的定制專用方案，這是制藥和生命科學行業(yè)同類合作中的首次。隨著賽諾菲繼續(xù)向成為“首家大規(guī)模由人工智能驅(qū)動的生物制藥公司”的目標邁進，賽諾菲將利用這一合作關系，為開發(fā)AI模型提供專有數(shù)據(jù)的訪問途徑。又是合作又是投資，Formation Bio為何如此吸引賽諾菲？原因就在于這家公司的技術平臺可以加快臨床試驗的各個環(huán)節(jié)，同時提高質(zhì)量，包括研究啟動、患者招募以及數(shù)據(jù)的持續(xù)收集和驗證。眾所周知，臨床試驗是藥物開發(fā)流程中最費時費力費成本的環(huán)節(jié)，嚴重制約了藥物開發(fā)進度。傳統(tǒng)的患者招募和參與方法往往導致患者數(shù)據(jù)不完整、運營響應緩慢，最終延誤開發(fā)計劃。另外，傳統(tǒng)的臨床數(shù)據(jù)監(jiān)督和分析方法難以跟上日益增長的試驗數(shù)據(jù)量和復雜性，效率低下，存在盲點。Formation Bio的平臺可以自動攝取、調(diào)節(jié)和清理臨床數(shù)據(jù)，及早發(fā)現(xiàn)關鍵問題，更深入地了解每一個數(shù)據(jù)源，避免試驗讀出延遲，解鎖復雜的開發(fā)計劃和試驗設計，實現(xiàn)更快、更好的決策。作為AI的堅定支持者，4月17日，賽諾菲還宣布將與腫瘤學真實世界數(shù)據(jù) (RWD) 和分析的領導者Cota Healthcare合作，利用RWD和AI加速癌癥試驗，尤其關注多發(fā)性骨髓瘤。這一合作的目的是深入了解臨床結(jié)果，獲得寶貴的洞見，最終造福癌癥患者。雖然MNC普遍對AI在提高藥物開發(fā)效率中的潛力持積極態(tài)度，大膽試水，但是術業(yè)有專攻，MNC一般不會自己投入資源開發(fā)工具，除了通過股權(quán)投資切入AI賽道，還有一種途徑是利用專業(yè)AI技術公司現(xiàn)有的平臺。10月5日，AI biotech Owkin宣布與阿斯利康合作，為乳腺癌開發(fā)AI gBRCA預篩查方案。該方案利用 Owkin 的龐大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡和尖端AI，可以直接從數(shù)字化 H&E 病理切片中優(yōu)化乳腺癌 gBRCA 基因突變的預篩查，改進 gBRCA 鑒定，擴大獲得新型治療方案的機會。為了確保在多種實驗室環(huán)境下該工具都能發(fā)揮強大的性能，開發(fā)過程中將用到6,500多張全視野數(shù)字切片 (WSI) 的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這些切片來自約2,000名患者的切除術和活檢。其中半數(shù)患者存在gBRCA突變。通常，從最初的咨詢到出具檢測結(jié)果，患者檢測乳腺癌易感基因 (BRCA) 可能需要耗時數(shù)月，需要多名醫(yī)療工作者參與，嚴重影響患者的治療效果。gBRCA 預篩查方案有可能顯著提高識別BRCA 基因突變的效率。不到1小時，該方案就能利用H&E切片等現(xiàn)有材料，識別出攜帶gBRCA突變的高風險患者。這將極大簡化gBRCA檢測流程，使腫瘤醫(yī)師和遺傳咨詢師能夠加快高風險患者的gBRCA檢測流程，并及時將這些檢測結(jié)果納入治療方案。9月26日，阿斯利康宣布擴大與Immunai的合作，達成一項多年合作協(xié)議，旨在在阿斯利康的癌癥免疫療法臨床試驗設計中應用人工智能驅(qū)動的免疫細胞圖譜。雙方之前就有合作，基于免疫系統(tǒng)逐個細胞分析研究炎癥性腸炎的靶點。阿斯利康還曾借用Immunai的多組學技術開發(fā)CTLA-4和PD-L1雙抗volrustomig，該藥目前正在進行III期臨床試驗，適應癥是肺癌、宮頸癌和頭頸癌。Immunai的創(chuàng)始人是來自麻省理工學院、哈佛和斯坦福大學的研究人員和計算機工程師，總部在紐約，致力于記錄每種細胞類型的功能及其與人體和各類疾病的互動，繪制免疫系統(tǒng)的數(shù)字地圖。2021年末，這家創(chuàng)立于2018年的初創(chuàng)公司獲得了2.15億美元的巨額B輪融資。此前，同一年，Immunai獲得了6,000萬美元的A輪融資。這些資金助力Immunai通過自家的細胞圖譜和被稱為免疫動力學引擎或IDE的AI模型，從免疫腫瘤學擴展至自免、心血管和神經(jīng)疾病等更廣泛的研究領域。重新簽訂協(xié)議后，Immunai將在新項目的第一階段獲得1,800萬美元。Immunai表示，此次合作的核心是基于對患者免疫系統(tǒng)的描述和藥物的作用機制，識別最有可能對不同治療方法有反應的患者，涵蓋臨床決策、劑量選擇和生物標志物的識別。然后，阿斯利康可以選擇是否需要擴大雙方團隊的合作范圍。Immunai CEO Noam Solomon博士在申明中稱：“我們在腫瘤學和免疫學領域成功推進藥物開發(fā)，自然而然就發(fā)展至達成此項合作。將藥物推向市場極具挑戰(zhàn)、極其耗時且成本高昂。通過此次與阿斯利康的合作，我們很高興利用我們的AI引擎IDE提高藥物研發(fā)上市的效率，將潛在的新療法帶給患者。”9月24日，Genenerate: Biomedicine宣布與諾華達成多靶點合作，以生成式AI發(fā)現(xiàn)和開發(fā)蛋白質(zhì)療法。Generate自有的生成式AI平臺The Generate Platform融合了機器學習和高通量實驗驗證。此項合作結(jié)合了The Generate Platform和諾華在靶點生物學、生物制劑開發(fā)、臨床開發(fā)上的專業(yè)知識和能力，以創(chuàng)造新型療法，加快藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)。9月5日，禮來與RNA專業(yè)公司Genetic Leap達成了合作協(xié)議，研發(fā)AI藥物。Genetic Leap的技術基石是為發(fā)現(xiàn)RNA靶向藥物提供支持的AI模型。Genetic Leap旗下平臺的特色是發(fā)現(xiàn)新靶點、找到方法攻克已經(jīng)過驗證但是無成藥性的靶點。2022年，安斯泰來曾與Genetic Leap合作，利用該平臺針對一個未披露的腫瘤靶點尋找RNA靶向小分子藥物。如今，禮來也成為了Genetic Leap的合作伙伴。禮來將利用自己的RNA靶向AI平臺，針對選定的靶點生成候選基因藥物。禮來將在優(yōu)先級高的領域挑選靶點，Genetic Leap將針對這些靶點尋找寡核苷酸藥物。RNA是天然極化分子，結(jié)合口袋較淺，一度被認為不適合小分子。然而在過去10年中，一些新的biotech成立了，開始嘗試靶向RNA，Arrakis Therapeutics是一個，Genetic Leap也是一個。6月25日，禮來宣布與OpenAI合作，利用OpenAI的生成式AI，發(fā)明新型抗菌藥物，以對抗耐藥性病原體。抗菌素耐藥性 (AMR) 是全球健康領域最嚴重的公共衛(wèi)生和發(fā)展威脅之一。1月7日，諾華與Isomorphic簽署協(xié)議，后者將負責識別針對三款未披露靶點的小分子。Isomorphic平臺的基礎是Google DeepMind’s AlphaFold AI技術。Isomorphic表示，新迭代的AlphaFold正從蛋白質(zhì)預測擴展至小分子和核酸預測。Isomorphic的科學顧問里有4位諾貝爾獎得主：CRISPER科學家Jennifer Doudna博士、Sir David MacMillan博士、Sir Paul Nurse博士和Venki Ramakrishnan博士。同一天，Isomorphic也與禮來簽訂了類似的協(xié)議，無獨有偶，也是為幾款未披露的靶點發(fā)現(xiàn)小分子療法。作為積極擁抱AI的大型藥企，諾華早在2019年就與微軟合作，建立諾華AI創(chuàng)新實驗室，成為少有的自建AI實驗室的MNC藥企。實驗室有兩個核心目標：一、將諾華的海量數(shù)據(jù)集與微軟的先進AI解決方案結(jié)合，建立新的AI模型和應用，增強迎接下一波醫(yī)學挑戰(zhàn)的能力；二、將運用AI的力量從生成化學、圖像分割和分析療法的智慧和個性化交付開始，應對生命科學領域最困難的計算挑戰(zhàn)。如今，諾華的研究人員可以運用AI仔細梳理過去成千上萬次藥物開發(fā)實驗積累的實驗室數(shù)據(jù)寶庫，那些發(fā)現(xiàn)埋在PDF文件、Excel表格和之前對分子化學性質(zhì)的書面描述中。最終，諾華科學家的目標是使用計算機模型幫助預測哪些分子結(jié)構(gòu)有望成功，或揭示測試中哪些實驗會最有幫助，保證質(zhì)量的同時，縮短現(xiàn)在動輒花上數(shù)年的測試過程。
巴菲特說：“人生就像滾雪球，找到濕雪和長長的山坡，讓財富越滾越大”。然而，想要滾出大雪球，除了長坡和厚雪，還需要“不棄微末，久久為功”。任何形式的嘗試都值得鼓勵，任何方式的合作都創(chuàng)造價值。前進的每一步，都會邁向《禮記·大學》中“長坡厚雪，深澗草茂，山木茂盛，山水清澈”的美好前景。
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