曾几何，“AI+制药“关键词出现在某个公司的路演PPT，投资人会两眼发光，众星捧月。
在过去的一段时间里，首批由人工智能创造的少数几个分子在临床试验中失败或被降级处理。这些药物背后的AI公司曾满怀信心地将它们带入临床阶段，宣扬一个，新的药物发现时代即将到来，但在了解到医药研发过程艰难的旧有教训后，不得不低调地搁置了这些项目。BenevolentAI
BenevolentAI是2022年唯一一家上市的AI制药公司。该公司构建了一款专为发现新药和治疗疾病打造的生物科学机器大脑。这款独有的算法能在超过500亿条经过消化和情境化的事实基础上进行复杂推理，提取知识并生成对以往人类未能理解的疾病起因的深刻见解。
我就有个疑问：究竟何人将其所摄入的500亿条事实进行了情境化处理供其分析？生物医学事实置于适当情境所需的时间可能远不止每秒一条，就算一秒一条吧，也得1600年的时间，也可能是我比较孤陋寡闻。
BenevolentAI开发的BEN-2293是三种原肌球蛋白相关激酶 (Trk) 受体（TrkA、TrkB 和 TrkC）的选择性抑制剂，是一种Pan-Trk局部抑制剂，最为最中意的也是进展最快的，IIa期研究结果：该药物安全且耐受性良好，达到了主要目标，但在针对91名参与者的两项评分标准中，并未显著改善炎症和瘙痒症状。也就是说，临床失败了。
当然了这种特应性皮炎的主流靶点如TCS，TCI， JAK，为什么要选一个不主流的TRK呢？还要让AI给你设计优化？想不通。
目前该公司正在进行的前期研究涉及溃疡性结肠炎，期待BEN-8744的Ⅰ期临床试验结果吧。
Exscientia
同样位于英国的另一家历史悠久的AI制药公司，Exscientia公司成立于2012年，公司创始人也是在医药巨头如辉瑞，艾尔建担任管理层，经验是很丰富的。该公司的AI平台是用数据源和AI学习的方法，根据已有的实验数据，对特定的靶点自动生成上百万种小分子化合物，然后实验，得出数据输入平台，下一轮的优化，直到筛选出合适的候选分子。
12年前，Nature上发表了一篇论文，专门描述了Exscientia的人工智能药物研发平台，有兴趣的可以看一下。
十年前，日本住友制药和Exscientia达成合作，由AI开发一系列的小分子化合物，2020年，全球第一个由AI设计的化合物分子DSP-1181（用于治疗强迫症(OCD)的长效血清素5-HT1A受体激动剂）临床一期开展，住友制药盛赞该分子，寄予厚望，整个POC实验只用了不到一年的时间。后来临床I期的研究并未达到预期标准，终止了研究，宣告失败。
同年，Exscientia的另外一款候选药物EXS21546开始在英国进行1期临床试验，作为一种免疫肿瘤学疗法，用于治疗几种类型的肿瘤。EXS21546是一种腺苷A2a受体拮抗剂，用于治疗实体肿瘤。
Exscientia去年宣布，鉴于计划在今年年底之前敲定另一项合作交易，公司将调整内部研发管线，停止EXS21546针对实体瘤的临床试验，同时终止口服胶囊EXS21546与百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）的Opdivo联合用药的Ib/IIa期临床试验。
由于AI建模数据显示“EXS21546要达到合适的治疗指数具有挑战性”，故决定终止正在进行的Ⅰ/Ⅱ期研究。公司表示：这不是基于临床数据的决定，这是一个战略决策。
Recursion
去年获得英伟达5000万美元投资的Recursion生物科技公司在AI药物研发公司中独树一帜。不同于其他的AI制药公司，该公司以细胞图像为主要的数据源，通过分析细胞特征来评估疾病细胞药后反应结果，具体就是先造模，让健康的细胞生病，使其不正常，然后拍摄，让AI学习，记住和正常细胞的区别，然后给药，看是否可以让细胞回归正常。Recursion利用AI技术识别并改良现有化合物，而非为其早期管线设计全新药物。
YouTube截图
该生物科技公司已经取得了几项积极的Ⅰ期临床试验结果，重点关注药物的安全性和耐受性，例如最近一项针对艰难梭菌感染（C. diff）的药物在42名健康志愿者研究中成功过关，但是没有说清楚有效性的结果。
尽管Recursion尚未公开经历临床失败，但其药物开发计划也并非一帆风顺。该公司去年悄悄取消了一个罕见病药物的开发，原因是“效力波动”以及启动临床试验的延误。去年，公司对其另一种药物的一项正在进行的Ⅱ期研究进行了瘦身，撤销了安慰剂对照组并将预计的入组人数减少至37人。
Recursion预计在今年下半年会有两项Ⅱ期临床试验结果公布，可以关注一下。
该公司曾公开声明，其第一个十年的目标是在10年内发现100个临床阶段的候选药物。至今约10年后，Recursion的管线中有四个已进入临床阶段的分子药物。
这三个公司的市值跌的有点多。
随着更多AI公司的加入，相关策略也在不断进化发展。如Moderna的新冠疫苗或Nimbus Therapeutics的TYK2抑制剂等成功的项目在一定程度上也采用了AI技术。
提起，Nimbus Therapeutics应该是目前最为耀眼的AI制药公司，TYK2抑制剂NDI-034858以40亿美元首付+20亿美元潜在里程碑授予武田，目前进展到III期临床，成为药品的距离越来越近。
可但是，该分子真的是AI设计的？或者AI参与了吗？参与的程度是多少？不得而知。该分子实际上是薛定谔参考商业化的TYK2抑制剂分子（BMS），结合FEP（评价小分子和靶点结合亲和力的一种算法）得到的。本质上不同于像Exscientia、BenevolentAI和Recursion等公司将其方法定位为AI驱动或AI赋能的策略，属于AI血统不纯。
AI制药最容易展示的东西，比如速度和成本优势，特别是在临床前阶段，都已经做到了，但是最难的部分是：怎么从传统的制药成功率5%-10%提升到50%以上，这才是真正的颠覆行业。路漫漫其修远兮，AI制药仍需求索。
