超30笔！2023跨国药企在AI制药的重磅合作回顾

MNC一直是AI制药的重要参与者。对于AI药企而言，拿下一个标杆性客户意义重大。

它们不仅出手豪爽，能支付一定比例首付款，合作还能成为一项美谈，为企业后续的融资与合作增光添彩。

据智药局监测，2023年MNC在AI+药物研发领域达成超30项合作，已披露的总价值约100亿美元。

无论是赛诺菲的“All in AI”战略，还是高管们口中频频出现的人工智能，MNC在AI领域的合作起飞了吗？

大合作减少

相较于2022年，今年大型药企与AI公司合作显得有些平淡，很少有引人注目的天价合作。

‍

据智药局监测，2023年MNC与AI制药公司最大的一笔合作源自诺和诺德。

9月25日，诺和诺德与Valo Health宣布，双方已达成一项合作协议，将基于Valo公司庞大的人类数据集和AI计算能力，研究和开发针对心血管代谢疾病的新疗法。

根据协议条款，Valo将获得总额为6000万美元的预付款和潜在的近期里程碑付款，并有资格获得多达11个项目的里程碑付款，总额高达27亿美元，外加研发资金和潜在的特许权使用费。

对比2022年，赛诺菲宣布与AI药物研发公司Exscientia达成合作协议，开发基于15款肿瘤或免疫的小分子创新药物。赛诺菲支付1亿美元预付款、52亿美元里程碑金额，以及不超过21%的销售分成。

而2021年，罗氏旗下基因泰克牵手Recursion，共同开启多达40个项目。Recursion获得1.5亿美元的预付款，总潜在价值约为120亿美元。

这是否能能够说明跨国药企对AI开始失去兴趣了？显然不是。

今年6月，赛诺菲宣布“All in”人工智能和数据科学，目标是成为第一家大规模由人工智能驱动的制药公司，引发行业的激烈讨论。

2023 年第一季度的财报电话会议上，阿斯利康对人工智能的提及激增，应用于研发、临床研究、生产调度等方面。多家大药企都公开表示对于人工智能的关注和看好。

一方面，多家MNC本身已有多笔合作在前，它们期待有新技术和平台的公司；另一方面，智药局观测到，海内外多家公司与MNC开启了小型的试点合作，但并未开启大规模的合作协议。

另外还有药企并购AI公司的事件。

7月31日，BioNTech宣布完成对人工智能公司 InstaDeep的收购。该笔交易中，BioNtech向InstaDeep支付了包括约3.62亿英镑的现金和股份。根据InstaDeep未来的业绩表现，公司股东将有资格获得额外里程碑付款，最高可达约 2 亿英镑。

这也意味着，部分优秀的AI团队有可能被药企收购，实现退出。

与科技公司的合作加强

数字化正在同时影响制药和科技行业。谷歌、英伟达、AWS、微软正在快步进入医药领域，频频发布医疗+人工智能应用模型。

跨国药企和科技公司的合作正在加强，科技公司在人工智能模型和算力上有独到的见地，而制药公司则在药物研发上有深刻的积累。

双方的合作可以被视为强强联合，取长补短，探索值得结合的业务模式。

11月，罗氏旗下基因泰克宣布与英伟达开展多年战略研究合作，将基因泰克的人工智能能力、广泛的生物和分子数据集以及研究专长与英伟达世界领先的加速计算能力和人工智能相结合，加速药物发现和开发。

12月，勃林格殷格翰和IBM宣布达成协议，根据协议勃林格殷格翰将能够利用IBM的基础模型技术发现新的候选抗体，以开发高效治疗药物。

剧烈变革下，行业合作模式甚至出现了0到1的突破。

10月10日，赛诺菲宣布与百图生科达成大型战略合作，双方将基于百图生科的生命科学大模型，共同开发用于生物治疗药物发现的前沿模型。

作为协议的一部分，百图生科将获得1000万美元的预付款，和多项近期的模型开发付款、研发里程碑付款、销售里程碑付款等回报，总交易金额超过10亿美元。

与普遍以药物为基础的合作不同，此次是生命科学行业首次基于基础大模型的合作，并提出以模型开发而不是药物研发进展作为里程碑，为AI制药公司新商业模式开辟道路。

除此之外，量子计算强大的计算性能，也被MNC纳入前沿技术探索的考虑范围内。

量子计算能够高度精确计算候选药物与体内靶点之间的相互作用，帮助进行药物的开发、筛选和优化，从而降低时间和成本。

今年 4 月，Moderna和 IBM宣布达成一项新合作协议。根据协议条款，双方将探索包括量子计算和人工智能在内的下一代技术，以推进、加速mRNA研究。

6月，Alphabet的拆分公司SandboxAQ宣布和阿斯利康与赛诺菲合作，帮助生物制药和研究机构在癌症、阿尔茨海默氏症、帕金森氏症和其他疾病的治疗方面取得突破。

价值链开始拉长

药物发现过程有三个重要的主要阶段：临床前、临床和商业阶段。这些阶段中的每一个都有重要的子阶段，对药物的影响程度有轻重。

对药企而言，上市药物=选择正确的靶标/表型+获得低毒性和有效性的分子 + 选择正确的靶人群。药物越往临床后期推进，创造的价值越高。

而以往AI药企和跨国药企的合作主要面向早期研发的分子生成与优化阶段，近年来，这个价值链正在不断有延长。

往前推进，今年MNC明显加大了对于AI+靶点发现与验证的合作，实现真正的源头创新，包括赛诺菲、强生、阿斯利康和勃林格殷格翰都有布局。

今年9月， Intellomx与强生达成合作，评估治疗血液癌症的新生物靶点。此次合作将结合 Intellomx 的专有人工智能平台与杨森在数据科学、肿瘤学研究和开发方面的专业知识。Intellomx的平台集成了多组学数据和深度学习算法，以发现新的疾病机制和治疗机会。

同月，Verge Genomics宣布与阿斯利康罕见疾病部门Alexion建立为期四年的合作伙伴关系，针对罕见神经退行性疾病和神经肌肉疾病的新靶点发现和开发药物。

Verge Genomics建立专门针对神经退行性疾病的数据库，公司与与医院、学术中心和生物库等十几家机构建立了合作伙伴关系，构建了超过6800个人体组织样本的人体数据集，有望找到新的治疗靶点。

另外，大型制药公司也在将AI的价值链向后拓展，AI赋能临床研究的能力开始显现。

今年2月，美国生物统计学CRO公司Cytel与GSK签署协议，将算法与云计算能力相结合，临床开发团队可以使用AI软件快速生成数千个试验模型，用于针对大量临床试验的不确定性进行压力测试，包括治疗效果和入组率，并通过可视化的方式提供量化科学和商业权衡的能力。

10月，Saama宣布与阿斯利康签署了一项多年协议。利用Saama的人工智能技术平台来简化和增强阿斯利康的临床数据管理和医学审查流程，加速临床开发建立新标准。

统计显示，临床试验环节在整个研发周期中费用占比约80%。现阶段，MNC的合作仍然以小范围，轻量级的合作为主。

虽然人工智能尚未被广泛采用并应用于临床试验，但它有可能改变临床发展。

探索另一条路径

拿下big pharma的合作，对于初创公司成为一道价值背书，后续谈合作和融资都大有益处，因为MNC的背调非常细致。

但另一方面，合作也变成了一道围城：合同确认流程时间长，条款较为苛刻。如果要促成相关合作，需要牵扯大量的精力，有可能打乱公司的研发进度。

有公司告诉智药局，公司本来有机会和big pharma合作，但后者确认条款和背调的周期超过一年，因为疫情的影响，这项合作最终不了了之。

因此部分AI药企开始尝试另一条路径：通过快速产生IP，再通过对外授权的方式，实现商业化的成长。

这种情况下，AI药企能够自己掌握研发节奏，首付款和里程碑的天花板也更高。例如武田以40亿美元的首付款拿下Nimbus的TYK2抑制剂，还有20亿美元的里程碑付款。

放眼整个中国创新药，出海已经成为今年的主旋律，AI制药领域也有亮眼表现：

2023年9月12日，英矽智能与Exelixis达成合作协议，后者获得英矽智能USP1抑制剂ISM3091的全球权益。根据协议，Exelixis支付8000万美元预付款。

2023年11月21日，百济神州与Ensem Therapeutics达成合作协议，引进后者的差异化CDK2抑制剂ETX-197，交易总金额13.3亿美元，以及一定比例的销售分成，其中预付款未披露。该CDK2抑制剂目前处于准备申报IND的阶段。

无论是合作还是对外授权，期待AI技术能够在药物研发的多个节点、多个领域，施展出更大的空间。

附2022年十大合作回顾：

—The End—

推荐阅读