什么样的AI药企更容易从投资者那儿拿到钱？

投资市场中，向来是两极分化严重。

AI制药领域尤其如此，一边是市场寒气说甚嚣尘上，一边是资本宠儿们盆满钵满。

此种情境下，初创公司们的早期审查变得更加严格，B轮要求提到A轮，A轮要求提到种子轮，要想拿到更多的融资，必须要了解投资者在不同阶段中分别看重什么。

今次，智药局从投资者的角度切入，以期了解他们的看法以及在尽职调查出现的常见问题。

对于种子轮阶段（<1500万美元），拥有数据护城河是关键。

来自Dimension的投资者Adam概述了他们公司从各个角度评估数据的方法：

共有哪些模式，是如何生成的？
数据团队是如何组建的，创始人是谁，团队的主要技能是什么？
基础设施构建，包括数据存储、共享、流水线、分析等。
如何使用数据来推动整个组织的决策，而不仅仅是在研发方面。

这些因素也贯穿了从种子轮到后期的整个融资过程，衡量这些因素的成熟度和复杂程度有助于投资者们了解为该投资阶段承保的技术和数据风险。

针对平台公司，主要在于平台验证。来自Hummingbird/KdT的投资者Pablo和Patrick都提到了平台验证和基准测试：

“平台的验证至少需要运行一次，而衡量成功的指标将取决于平台的目标。例如：如果是递送平台，则特定细胞类型的向性提高百分比，对小分子的亲和力提高%或生物利用度更好%。”

针对资产公司，主要在于线索和目标识别。Patrick指出了先导适应症和靶标的重要性：

“AI生成的临床前数据可以证明靶点参与疾病，以及调节靶标以改善疾病表型的能力，利用这种能力可以识别到开发目标。”

但事实上，在种子轮，需要挖掘的内容不多，主要还是在于创始人。

此阶段，投资者们是投公司，更是在投人，就像种菜之前得先找到一颗好种子。

而在A轮（3000万-5000万美元），针对平台公司，须了解其针对哪些适应症和价值。

Hummingbird的投资人Pablo指出，平台公司A轮融资与目标适应症的清晰度提高密切相关：

“我们希望有明确的迹象表明，至少有一些资产源于专有平台，并且找到新的资产是可复制的。”

此外，Patrick还强调了开始制药转化的重要性：

“我们正在寻找为制药合作伙伴提供新见解，并将一个试点转变为具有吸引力的经济性的大型合作伙伴关系。”

针对资产公司来说，开发候选药物、竞争和商业吸引力是投资者们关注的重点。

在B轮（6000万-1亿美元）阶段，平台公司的体内数据是首要吸引因素。

Pablo表示：“我们在后期阶段寻找的是在几种模型中具有体内数据的多个程序，其中至少有一个处于IND支持研究的最后阶段或IND阶段。”

其次是合作伙伴管道，KdT的Patrick认为，更成熟的融资阶段意味着对合伙交易规模和经济的预期更成熟：

“初创们至少应该有一个Biobucks合作伙伴关系，以及在后期谈判或试点中显示出其他合作伙伴管道，以扩大TAM的合作伙伴关系。”

对于资产公司，临床数据是核心。

Patrick：“整个过程都与临床数据的安全性和有效性相关。”

下列是智药局总结的尽调期常出现的四个问题：

数据不可访问和缺乏上下文：缺乏数据组织可能是筹款过程中的主要摩擦点。对数据可访问性缺乏深思熟虑，缺乏共享数据的意愿，或者缺乏数据背后的背景，都会产生问题。
发展和伙伴关系的优先次序：生物技术的最佳价值捕获机制是全资资产。投资者们在投资时希望看到临床前甚至临床数据。
技术风险简介：药物研究的不确定性和开发性可能会扼杀项目。
关于里程碑的分歧：Patrick认为，创始人应该了解不同的投资者如何看待技术里程碑：“生物科技和传统疗法投资者之间经常对里程碑存在分歧。显然，科技投资者倾向于更多的平台，而传统疗法则倾向于更多的内部项目。”

所谓知己知彼方能百战百胜，每个治疗投资者都是不同的。