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當(dāng)一個(gè)企業(yè)打算做平臺(tái)時(shí)，它的領(lǐng)袖必然早已久經(jīng)沙場(chǎng)，看破整個(gè)行業(yè)的沉浮，又能從縫隙間發(fā)掘機(jī)遇。誰(shuí)能想到，在“AI+藥物研發(fā)”這一新賽道也能跑出制藥平臺(tái)——深度智耀正在將夢(mèng)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

今年10月9日，深度智耀獲得紅杉資本近1500萬(wàn)美元B輪融資。該輪融資距深度智耀成立僅一年有余，但在這期間，深度智耀已獲得三輪融資，投資者不乏真格基金這樣的優(yōu)質(zhì)投資機(jī)構(gòu)。是什么因素能帶給深度智耀如此迅捷的發(fā)展，我們不妨先從制藥說(shuō)起。

漫漫研發(fā)路，什么在阻礙我們發(fā)展？

眾所周知，藥物研發(fā)是一條漫漫長(zhǎng)路，無(wú)論是百年的跨國(guó)大藥企，還是新晉的醫(yī)藥新秀，因?yàn)檠邪l(fā)失敗而巨額虧損之事時(shí)常有之，對(duì)于國(guó)內(nèi)避險(xiǎn)趨利的大環(huán)境，90%的藥企為仿制藥企業(yè)也不足為怪。

對(duì)于深度智耀創(chuàng)始人兼CEO，曾多年就職于跨國(guó)藥企并參與藥物開(kāi)發(fā)的李星而言，這些苦果遙遙無(wú)期。直到AI的出現(xiàn)，如何提升藥物研發(fā)的成功率，縮短藥物的進(jìn)程，降低研發(fā)的成本，李星似乎找到了方法。

縱觀新藥研發(fā)全流程，總計(jì)近20個(gè)模塊，無(wú)論是早期過(guò)程中的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，還是臨床試驗(yàn)階段的患者試驗(yàn)，都是一個(gè)“時(shí)間+金錢(qián)”堆砌的過(guò)程，整個(gè)流程少至5-6年，多則10余年。

過(guò)長(zhǎng)的投資周期進(jìn)一步深化的風(fēng)險(xiǎn)與成本，不同流程之間企業(yè)內(nèi)部協(xié)調(diào)、復(fù)核難度加大導(dǎo)致很少有企業(yè)能夠完整的參與藥物研發(fā)全流程。這些問(wèn)題衍生出了CRO、CMO等創(chuàng)新外包方式，即將研發(fā)全過(guò)程的部分模塊交給專(zhuān)業(yè)公司，以達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、加快資金回流的目的。

此外，疾病的多樣性與藥物的特定性形成了錯(cuò)綜復(fù)雜的需求市場(chǎng)。一些常規(guī)疾病擁有足夠的信息，不僅研發(fā)難度低，研發(fā)費(fèi)用少，其產(chǎn)品需求量也大。反觀罕見(jiàn)病，整個(gè)市場(chǎng)規(guī)模雖大，但單一罕見(jiàn)病因?yàn)檠芯坑貌±∩?，因此研發(fā)難度大，且產(chǎn)品上市后市場(chǎng)大小有限，這也讓不少企業(yè)退而遠(yuǎn)之。

同時(shí)，病毒的特性、藥物的晶型都具有易變的特征，導(dǎo)致藥物研發(fā)完成后有時(shí)會(huì)面臨時(shí)滯、失效、失敗等問(wèn)題。雅培的Ritonavir就稱(chēng)在上市以后發(fā)生藥物晶型改變，至使其虧損2.51億美元。

輝瑞公司在帕金森病和阿爾茨海默病研究方面投入了大量資金，與葛蘭素史克公司和禮來(lái)公司等幾家制藥公司一起，聯(lián)合政府機(jī)構(gòu)在 2015 年共同建立了阿爾茨海默病研發(fā)基金，卻于2018年 1 月 7 日宣布逐步放棄開(kāi)發(fā)治療阿爾茨海默病和帕金森病的新藥。

最后，由于傳統(tǒng)的藥物研發(fā)成果來(lái)源于不斷的試錯(cuò)，那么當(dāng)企業(yè)打算加快研發(fā)進(jìn)度，盡快切入市場(chǎng)時(shí)，不可避免的是人力成本的飆升。

擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)運(yùn)算的人工智能如何解決上述問(wèn)題

在AI技術(shù)問(wèn)世之后，李星對(duì)這項(xiàng)技術(shù)產(chǎn)生了極大的興趣，并在工作之余開(kāi)始了AI的學(xué)習(xí)。2017年3月，將AI運(yùn)用于藥物研發(fā)的思路躍然紙上，李星從此一發(fā)不可收拾，開(kāi)始考慮AI技術(shù)將如何用于制藥。

李星告訴動(dòng)脈網(wǎng)記者，“AI+新藥”的核心就是利用人工智能算法大幅降低發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn)、構(gòu)建分子試錯(cuò)的成本，并通過(guò)信息化等優(yōu)勢(shì)縮短新藥研發(fā)全流程。經(jīng)動(dòng)脈網(wǎng)整理，可濃縮為以下三個(gè)方向。

1、更少的試驗(yàn)，更多的試錯(cuò)

研究人員通過(guò)AI對(duì)上億個(gè)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化注釋的生物學(xué)、藥理學(xué)和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以獲得候選藥物和生物標(biāo)記物，或在早期對(duì)影響藥物性質(zhì)的晶型特點(diǎn)做出比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，幫助藥企在早期遴選最容易成功的分子候選、晶型、固相以及研發(fā)路線，從而選擇風(fēng)險(xiǎn)最低的路徑，加速進(jìn)程。AI企業(yè)還可通過(guò)預(yù)測(cè)毒副作用以減少試驗(yàn)次數(shù)。對(duì)于單一結(jié)構(gòu)、海量的基因數(shù)據(jù)，AI能夠有效的從數(shù)據(jù)中挖掘到有價(jià)值的信息。

2、NLP對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行篩選

AI通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)的分析可以很好的改善原材料合成研發(fā)，升級(jí)的工藝可以減少后續(xù)試驗(yàn)的次數(shù)，有時(shí)還能降低原料成本。在獲得藥代動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)后，AI可以更精確的指導(dǎo)臨床研究，指導(dǎo)臨床時(shí)給藥的頻率和劑量。

3、云平臺(tái)鏈接數(shù)據(jù)與患者

通過(guò)臨床數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，企業(yè)幫助醫(yī)院和科室建立結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)庫(kù)，提高診斷、隨訪、科研等各環(huán)節(jié)的效率。在關(guān)聯(lián)如此眾多的信息后，AI可幫助醫(yī)生尋找臨床試驗(yàn)需要的患者，從臨床試驗(yàn)這一環(huán)節(jié)入手加快新藥研發(fā)。

讓天下沒(méi)有難做的新藥，為患者帶來(lái)希望之光

面對(duì)如此多的新藥研發(fā)流程，國(guó)內(nèi)制藥企業(yè)無(wú)法承擔(dān)高昂的研發(fā)成本等現(xiàn)狀，深度智耀由此出發(fā)，用先進(jìn)的人工智能技術(shù)賦能新藥開(kāi)發(fā)與申報(bào)全流程，幫助國(guó)內(nèi)乃至全球的藥企更快更好的研發(fā)新藥。

深度智耀以客戶需求為原則，運(yùn)用AI加速靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和臨床研究，為制藥企業(yè)制造基礎(chǔ)平臺(tái)。在這兩個(gè)環(huán)節(jié)上，深度智耀一比一的投入了大量員工。

基礎(chǔ)平臺(tái)的建設(shè)非一日之寒，其中知識(shí)圖譜的建立便需大量的時(shí)間。因此，深度智耀招攬了眾多翻譯人員對(duì)海外的文獻(xiàn)進(jìn)行翻譯，以求針對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)研發(fā)出更為符合用戶需求的產(chǎn)品。

如今，深度智耀已陸續(xù)推出了多個(gè)產(chǎn)品原型，包括AI驅(qū)動(dòng)的藥物合成、藥物設(shè)計(jì)、藥物活性預(yù)測(cè)；臨床研究階段包括AI驅(qū)動(dòng)的藥物警戒系統(tǒng)、注冊(cè)事務(wù)系統(tǒng)、翻譯平臺(tái)等，其成果覆蓋了新藥研發(fā)全流程上的一些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。其中的藥物警戒系統(tǒng)廣受用戶好評(píng)。

在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)方面，深度智耀目前主要聚焦于腫瘤與罕見(jiàn)病，李星透露：“我們可以根據(jù)客戶的需求量身定制算法?！?/p>

深度智耀新一代的人工智能藥物合成系統(tǒng)“菩提”可通過(guò)大量學(xué)習(xí)公開(kāi)的專(zhuān)利和論文數(shù)據(jù)庫(kù)，大幅提高化學(xué)家的工作效率：輸入一個(gè)化學(xué)結(jié)構(gòu)式，系統(tǒng)可以瞬間推送數(shù)條優(yōu)化的合成路線。支持這一算法的算力一部分來(lái)源于自建設(shè)備，一部分來(lái)源于公有云。通過(guò)這種模式，深度智耀能夠應(yīng)對(duì)多線任務(wù)并進(jìn)的情況，并可根據(jù)任務(wù)權(quán)重規(guī)派算力。

但即便有優(yōu)秀的化合物篩選算法，深度智耀也幾乎不主動(dòng)挖藥。李星談到“對(duì)于深度智耀而言，運(yùn)用算法去挖掘藥物可以有效提升效率和成功率，但這并不是一種可持續(xù)發(fā)展的模式。

我們或許可以在短時(shí)間獲得超常的收入，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我們做好自己的事，讓更多藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)和科學(xué)家能使用我們的技術(shù)，讓中國(guó)的技術(shù)走出國(guó)門(mén)，造福更多的患者，這才是最有意義的事?！?/p>

隨著數(shù)據(jù)的增加，深度智耀基礎(chǔ)平臺(tái)的效率將會(huì)越來(lái)越高，對(duì)于企業(yè)而言，進(jìn)行靶點(diǎn)篩選、臨床研究、審批上市純靠人工費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且成本高昂，這個(gè)時(shí)候，深度智耀便是一個(gè)很好的選擇。

苦旅

很多人都希望有一場(chǎng)說(shuō)走就走的旅行，但并非每個(gè)人都有這樣的勇氣。深度智耀的這一年，是一場(chǎng)由舍棄與重生組合而成的徹底的苦旅。

李星接受記者采訪時(shí)，是在會(huì)議間的午餐時(shí)間。近幾周是深度智耀的關(guān)鍵時(shí)刻，B輪融資方才結(jié)束，數(shù)家客戶便拋出了橄欖枝。作為CEO，李星不僅要應(yīng)對(duì)客戶的需求，公司自身的運(yùn)轉(zhuǎn)也自然不能落下。但時(shí)間是擠出來(lái)的，稀缺者發(fā)掘稀缺資源。

李星2006年獲得了北京大學(xué)藥劑學(xué)碩士學(xué)位，隨即開(kāi)啟了在輝瑞、賽諾菲、強(qiáng)生等跨國(guó)藥企長(zhǎng)達(dá)12年的藥物開(kāi)發(fā)生涯。隨著AlphaGO等事件的傳播，李星也深深為AI所吸引，嘗試自學(xué)AI技術(shù)。

2017年3月，她認(rèn)識(shí)到，這將是一條全新的賽道，足以顛覆藥物的研發(fā)。時(shí)至10月，她毅然決然的放棄了跨國(guó)藥企豐厚的薪資和舒適的環(huán)境，創(chuàng)辦了北京深度智耀科技有限公司。

人才組成企業(yè)有力的肌腱，而文化是企業(yè)不朽的靈魂。深度智耀發(fā)展至今，離不開(kāi)人才與文化的支撐。藥物研發(fā)流程涉及約20個(gè)功能模塊，即使是某個(gè)模塊的專(zhuān)家對(duì)其它模塊業(yè)務(wù)也只能了解大概，而制藥還是離IT和互聯(lián)網(wǎng)非常遠(yuǎn)的行業(yè)，這造成了AI醫(yī)藥研發(fā)賽道當(dāng)前的最大挑戰(zhàn)——醫(yī)藥專(zhuān)家和AI工程師的有效融合，或者說(shuō)“行業(yè)+技術(shù)”跨界人才的獲取。

深度智耀招攬一大批來(lái)自國(guó)內(nèi)頂尖互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的人才，又擁有一批來(lái)自于跨國(guó)藥企新藥研發(fā)部門(mén)的人才。兩類(lèi)人才之間的融合成為了李星當(dāng)下最大問(wèn)題。一流人才總有自己的風(fēng)骨——制藥人有制藥行業(yè)特有的謹(jǐn)慎，互聯(lián)網(wǎng)人有不懼一切的狼性。

對(duì)此，深度智耀展示了一種明確的商業(yè)模式，即以滿足客戶需求最大化與產(chǎn)品落地為目的。在這種模式的指導(dǎo)下，深度智耀的員工雖有獨(dú)立的意識(shí)，卻形成了一致的目標(biāo)，付出了共同的努力。李星表示：“深度智耀的人才結(jié)構(gòu)已十分完備，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的磨合，醫(yī)藥專(zhuān)家已有部分成功轉(zhuǎn)型為AI產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘工程師，或AI教練?！?/p>

今年7月，深度智耀尚僅有20余家客戶，不到半年時(shí)間，這一數(shù)量上升至50多家。這跟深度智耀的狼性文化是分不開(kāi)的。李星常常與員工共同工作至凌晨，同時(shí)也不忘參加各種研討會(huì)，在學(xué)習(xí)的同時(shí)宣傳深度智耀的產(chǎn)品。同時(shí)，產(chǎn)品的質(zhì)量是其銷(xiāo)售的保障，李星談到：“新藥研發(fā)這一領(lǐng)域市場(chǎng)環(huán)境相對(duì)單一，只要我們的產(chǎn)品能夠幫助企業(yè)提高效率，企業(yè)就會(huì)使用?！?/p>

如今，深度智耀的AI 藥物警戒系統(tǒng)和AI 自動(dòng)翻譯申報(bào)系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)較大規(guī)模商業(yè)化；AI 驅(qū)動(dòng)的早期藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)和AI 輔助有機(jī)合成系統(tǒng)（化學(xué)合成和工藝改善）即將進(jìn)入商業(yè)化階段。

未來(lái)，深度智耀將繼續(xù)深耕藥物研發(fā)，試圖通過(guò)自主研發(fā)推出更多劃時(shí)代的“AI+新藥研發(fā)”相關(guān)產(chǎn)品，以求更有效的提高藥物研發(fā)效率和成功率，更高效的推動(dòng)醫(yī)藥行業(yè)的發(fā)展。