在商业化上磕磕绊绊几十年的AI制药，终于让更多大药厂慷慨解囊了。
就在10月10日，百度CEO李彦宏创办的AI制药公司百图生科，首次官宣与跨国大药企的战略合作协议——双方将基于百图生科的生命科学大模型，共同开发生物治疗药物发现的模型。
在这一合作中，赛诺菲将支付百图生科1000万美元的预付款，加上多项有望近期支付的模型开发款、里程碑款等，交易总金额将超过10亿美元。
“本次合作是生命科学领域中基于基础模型的最大规模合作。”百图生科首席技术官宋乐博士如此评价道。
宋博士这一结语中，有一个关键的限定词，就是“基于基础大模型”。
近年来，AI与生命科学的合作越来越多、范围越来越广、规模逐年提高。
就在百图生科官宣此次和赛诺菲的合作以前，9月27日，诺和诺德中国宣布的一项与美国科技公司Valo Health的合作，就是要利用人工智能来发现和开发心脏病、中风、糖尿病等疾病新疗法的。这一合作总额不超过27亿美元，首付款和近期里程碑款总额6000万美元。5月31日，晶泰科技也官宣了与礼来一项总规模2.5亿美元的合作。此前艾伯维等全球知名药企也都在积极与AI制药企业合作。
根据生物技术市场研究机构Deep Pharma Intelligence的统计，2017年到2023年6累计的合作数量232起。其中巅峰数据是2022年，一年就达成合作66起。这些合作的预付款金额从几千万到上亿美元，这也是决心的体现。该组织的研究者更是认为，在研发模式转向“以数据为中心”的创新模式后，大药企对AI制药的态度已经从“怀疑和谨慎的兴趣”，转向认为AI应该发挥战略性作用。
此次赛诺菲与百图生科的合作，已延伸到了大模型研发的环节，标志着AI与制药的结合更加深入了。
事实上，AI制药作为投资界的宠儿，一直没能达到制药界的期待。尽管AI技术在小分子晶型预测、化合物筛查、密码子优化等方面，几乎是标配了，也确实可以达到降低成本，加速研发的作用，但是，这些都还是集中在临床前阶段，在花费巨大的临床试验阶段作用仍然有限，时至今日到底能将新药成功率提高多少还很难说。
在这种情况下，药企对AI的态度为什么变了？更多药企重视AI、增加投入，真的能帮助AI制药企业撕掉“不赚钱”的标签？在其背后，AI制药企业的发展趋势发生了怎样的变化？
2017年以来，AI制药企业与大药厂的合作情况。
来自：Deep Pharma Intelligence
生成式大模型带来新的可能性
药企越来越青睐AI制药，主要得益于大模型和大分子碰撞迸发出的火花。
“大分子药物的设计、大分子本身维度的困境，事实上是和生成式大模型最好的结合点。”智源研究院顾问、美国国家工程院（NAE）外籍院士张宏江院士在今年9月召开的“第二届中国生物计算大会”上公开表示。
长期以来，新药研发的过程一直是“靠天吃饭”。在小分子时代，新药研发的过程中，化合物筛选就占据了很大的工作量。从各种可能的分子空间中找到能够对特定靶点或基因起效，并且可以在人体内稳定发挥作用的分子，往往需要几个月，尽管这些分子还比较简单，一般由10到500个原子组成。
比如百济神州成功出海美国的泽布替尼（BTK抑制剂），其编号是BGB-3111，其寓意就是百济神州成立后合成出来的第3111个化合物，而为了找到这个分子，研究人员一共合成化合物的总数超过了1.5万个。
进入大分子时代，由于药物本身更加复杂，筛选的难度也在提升——一般蛋白质有几百个氨基酸，空间结构已经可以达到10的300次方个，如果再算上与靶点的结合，至少还要加上几十个数量级；过去两年在抗击新冠疫情中立功的mRNA疫苗，比蛋白质更加复杂，其序列可达10的600次方种之多。
数据量大的问题，在各种小分子与大分子、大分子与大分子的组合、偶联正逐渐成为新药研发主流的今天，变得更加严峻，数据量不仅超出了人类推理思考的极限，普通计算机的算力也逐渐难以支撑。
