Nature 旗下的生物医药商讯专刊发表文章，介绍人工智能（AI）驱动的生物医药研发公司近年来的增长趋势和未来方向。
      人工智能（AI）的进步，加上生物医学数据的更多可用性，正在彻底改变药物发现和开发。从最初专注于小分子药物设计和靶标识别的文献分析等领域，AI工具现在正在开发用于研发（R＆D）管线的所有阶段和多种治疗模式。蛋白质结构预测的 AlphaFold2 等突破为该领域增添了新动力，基础模型的进展正在打开跨数据领域的新可能性，包括图像、文本、组学和化学。
大型生物制药公司正在通过三种并行的方式建立在AI领域的能力。
      首先，在内部建立AI专业知识，包括通过与信息技术公司合作。例如， 2019年，诺华和微软宣布达成多年合作，利用诺华的数据集和微软的AI工具，发现、开发和商业化新药，并建立了一个AI创新实验室支持研究。
      其次，收购AI驱动的生物技术公司来迅速获得AI技术能力。例如罗氏在2021年收购了Prescient design（使用模型进行抗体设计的初创公司）；BioNTech最近则以3.62亿英镑预付款收购InstaDeep（通过深度学习和强化学习进行蛋白质设计的公司）。这些交易通常为生物制药公司提供具有生物信息学、数据科学和工程能力的资深员工，及访问专有数据库的权限。
      第三，生物制药公司正在与AI驱动的生物技术公司建立合作关系，以确定和共同开发候选药物。2021年12月，Recursion和Genentech/罗氏合作，使用Recursion基于AI的高通量筛选平台，识别神经科学和肿瘤学领域的新靶点和药物。Recursion公司获得了1.5亿美元的预付款，潜在的分期付款为每个项目3亿美元，最多可用于40个研究项目，潜在总付款可能高达120亿美元。2022年1月，Exscientia与赛诺菲达成协议，利用Exscientia基于AI的个性化医疗平台，在肿瘤和免疫学领域开发了多达15种候选药物。Exscientia获得了1亿美元的预付款，潜在的分期付款总额可能达到52亿美元。
      文章分析了约390家AI驱动的生物技术公司，其中约47%只专注于药物发现（drug discovery），约26%专注于药物开发（drug development），约27%专注于研发（R＆D）。从2010年到2018年，每年成立的AI驱动的生物技术公司数量稳步增长，2018年达到新成立61家的峰值，随后几年有所下降，部分原因可能是COVID-19大流行和相关资本市场低迷。
      从2017年到2021年，AI驱动生物技术领域的融资金额增长10倍，复合年增长率（CAGR）为71%，后期风险投资融资和IPO也有所加速。 例如，2021年有5家公司IPO，其中Recursion募资4.36亿美元，Exscientia募资5.1亿美元。 但最近该领域的公司在公开市场举步维艰，大多数公司在IPO后的市值在下降（在2023年第一季度下降15.6%）。
      融资总额排名前20的AI驱动的生物科技公司，通常将研究数据和临床开发数据结合起来，与生物制药公司合作。还有一些以AI为核心的公司，可识别药物靶点并将其纳入自己的研发管道。有些公司则会基于自己的技术和内部管线选择合作关系。
      AI驱动的生物技术领域已经开始产生了影响，一些公司已将候选药物推进到临床试验或与大型制药公司合作。例如，Insilico Medicine公司开始了其治疗特发性肺纤维化疾病的候选药物INS018-055的Ⅰ期临床试验；Exscientia和Relay分别与住友制药和Genentech/Roche合作开发候选药物。（信息来源：生物世界）