AI制藥一直是創(chuàng)新藥領(lǐng)域熱議不斷的話題，但時局易變，資本寒冬這一盆冷水險(xiǎn)些澆滅了AI的熱情，也讓AI賽道從最初的接踵而至變?yōu)楣路h(yuǎn)影。但今年，Chat GPT的出現(xiàn)為AI制藥這團(tuán)火新添了一把柴，藥企紛紛對AI制藥重拾信心，輝瑞、禮來等醫(yī)藥巨頭更是斥巨資進(jìn)軍。

       在這樣的浪潮之下，中國醫(yī)藥行業(yè)數(shù)字化的需求也變得越來越大，明度智云作為行業(yè)領(lǐng)先的全棧式產(chǎn)品服務(wù)商，能滿足藥企全生命周期數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。但在火熱的同時，也有不少企業(yè)懷有疑問：如今中國AI制藥進(jìn)程發(fā)展如何？國內(nèi)外差距具體體現(xiàn)在何處？AI制藥何時才能真正有成果落地？

       為了探索這些問題，本次藥智訪談專訪了明度智云首席運(yùn)營官王非先生，為我們深度剖析AI制藥現(xiàn)狀與未來發(fā)展方向。

       王 非

       明度智云首席運(yùn)營官

       中歐商學(xué)院 Global EMBA

       20年軟件領(lǐng)域從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，致力于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理工作?，F(xiàn)任明度智云首席運(yùn)營官，負(fù)責(zé)面向生命科學(xué)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的整體公司運(yùn)營工作。曾任醫(yī)藥SaaS軟件Veeva研發(fā)云中國區(qū)總監(jiān)和歐洲SaaS軟件nShift 中國區(qū)總經(jīng)理，負(fù)責(zé)從0到1的中國本地銷售、技術(shù)和交付團(tuán)隊(duì)建立。

       記者：據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全球已有超270家公司投身AI制藥中，其中不乏輝瑞、禮來等醫(yī)藥巨頭，投入金額更是高達(dá)百億，但合作也只是進(jìn)軍AI制藥的第一步。您認(rèn)為目前人工智能在制藥行業(yè)的應(yīng)用情況具體如何？

       王非：其實(shí)無論是從早期研發(fā)到臨床，或是生產(chǎn)階段，目前AI制藥還未達(dá)到商業(yè)化的水平，仍處于部分應(yīng)用場景的嘗試階段。像市場上主流的部分AIDD公司，他們確實(shí)能夠減輕一部分工作量，但無論是AI的應(yīng)用場景還是算力的應(yīng)用，目前仍處于相對初級的階段。未來發(fā)展方向與路線還不夠清晰，當(dāng)AI應(yīng)用出現(xiàn)非常明確的落地階段時，國內(nèi)必然會有突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，甚至快速追上國際化進(jìn)程。

       記者：針對未來規(guī)劃路線這個話題，您認(rèn)為國內(nèi)AI未來的路線應(yīng)該是朝什么方向來規(guī)劃？

       王非：從目前來講，部分領(lǐng)域在不同階段的發(fā)展目標(biāo)都是比較明確的，大家也都在諸如新藥研發(fā)中的分子、靶點(diǎn)等環(huán)節(jié)中投注資源，毋庸置疑的是這些環(huán)節(jié)利用AI的算力可以達(dá)到提速新藥研發(fā)進(jìn)程的效果，這恰恰也是海外的大藥企所去努力的方向。所以我認(rèn)為國內(nèi)AI制藥目前與國外的發(fā)展路線是比較相似的，只是距離成果的落地出現(xiàn)還有一段時間。

       記者：AI制藥雖然是當(dāng)下的火熱話題，但國內(nèi)仍有些企業(yè)站在門外，對新興技術(shù)持觀望態(tài)度。您認(rèn)為AI企業(yè)應(yīng)如何打消疑慮？

       王非：從AI企業(yè)的角度出發(fā)，可以看到制藥行業(yè)是非常具有特殊性的一個行業(yè)，他有自己的高度，有很強(qiáng)的合規(guī)性，有相對應(yīng)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，比如FDA、NMPA、EMA等，所以想要打消疑慮可以從這兩個方向入手。

       第一個是AI企業(yè)要思考我們的技術(shù)如何才能獲得FDA、NMPA等監(jiān)管機(jī)構(gòu)的認(rèn)同，能夠真正滿足合規(guī)的要求，這是藥企十分關(guān)注的一點(diǎn)，如果能真正保證合規(guī)性，那么就是一個非常大的突破。

       第二個是從制藥企業(yè)的角度來看，技術(shù)的應(yīng)用場景也十分重要。這個場景怎么才能證明比傳統(tǒng)模式更優(yōu)，能否100%達(dá)到最優(yōu)解效果，這一點(diǎn)也是AI企業(yè)需要去證明、突破的。

       記者：了解到明度智云的許多產(chǎn)品有應(yīng)用了AI技術(shù)，以明度科學(xué)平臺（MSP）舉例，為什么明度科學(xué)平臺被稱為藥物研發(fā)數(shù)字化加速器？

       王非：因?yàn)榫拖袂懊嫠岬降?，在Discovery階段、新藥研發(fā)階段其實(shí)是有很多實(shí)驗(yàn)室的場景和藥企的pipeline要進(jìn)行管理，這其中蘊(yùn)含著海量的知識。首先，針對于此明度智云搭建了MSP一體化平臺，基于這個平臺可以提供不同場景的APPs。比如實(shí)驗(yàn)室的場景、pipeline管理項(xiàng)目的場景、化合物注冊的場景等，均可在平臺上找到符合不同實(shí)驗(yàn)室場景的APP應(yīng)用，提供給對應(yīng)的實(shí)驗(yàn)室研究人員。

       其次，眾所周知不同藥物的研究技術(shù)各不相同，比如小分子、大分子、CAR-T、基因編輯等。這時候就突出了明度科學(xué)平臺的優(yōu)異性——可以做不同的裁剪和組合去匹配不同的藥物研究技術(shù)和應(yīng)用場景，這就與傳統(tǒng)的研發(fā)類軟件等工具有著革命性的變化。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的工具有局限性，一個平臺只能面向化合物或小分子這類相似場景，若想面向大分子的應(yīng)用場景還需要再花很大的時間、精力、金錢去開發(fā)重構(gòu)。但是對于明度智云來說，這些無效的精力消耗、成本支出都是可以通過前期產(chǎn)品架構(gòu)的設(shè)計(jì)規(guī)避的。

       第三，明度科學(xué)平臺可以提供分子結(jié)構(gòu)式識別功能。像是一些化學(xué)結(jié)構(gòu)式的圖片，MSP平臺可以支持用戶通過拖拽的形式上傳到軟件界面中，平臺能夠自動識別成可編輯的化學(xué)結(jié)構(gòu)式。通過自動化的識別和轉(zhuǎn)換，MSP平臺可以支持用戶生成合規(guī)的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，并且大幅減輕實(shí)驗(yàn)室人員手動繪制和查找結(jié)構(gòu)式的工作量，顯著提高實(shí)驗(yàn)室工作效率。

       第四，在明度科學(xué)平臺提供SaaS化應(yīng)用服務(wù)的同時，也在積累大量的知識庫數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這些數(shù)據(jù)可以支撐內(nèi)嵌式的AI應(yīng)用，他們可以大大減輕藥企在IND階段的壓力，將工作化繁為簡。比如，可以提供語音化的助手解放實(shí)驗(yàn)人員的雙手，在做記錄時完全不需要手寫或者敲鍵盤輸入，直接語音喚醒AI助手，將實(shí)驗(yàn)的過程有效記錄下來。當(dāng)然也可以檢索實(shí)驗(yàn)的具體數(shù)據(jù)，幫助實(shí)驗(yàn)人員調(diào)閱需要參考的文獻(xiàn)知識庫等。

       基于以上四點(diǎn)明度科學(xué)平臺可以有效提升研發(fā)企業(yè)的數(shù)字化管理水平，真正實(shí)現(xiàn)藥物研發(fā)加速。

       記者：據(jù)了解，明度智云近日開展了校企聯(lián)合行動，共同推進(jìn)醫(yī)藥行業(yè)產(chǎn)學(xué)研深度融合，請問此舉的規(guī)劃與愿景是什么？

       王非：從整個醫(yī)藥的數(shù)字化進(jìn)程來講，我們會發(fā)現(xiàn)醫(yī)藥市場上缺乏跨界或者復(fù)合型人才，現(xiàn)在大部分人才要么是專業(yè)IT背景，要么是傳統(tǒng)醫(yī)藥背景。明度智云希望攜手中國藥科大學(xué)來培育兼具傳統(tǒng)藥學(xué)和信息化知識、AI前沿技術(shù)的復(fù)合型人才，從而減輕人才供應(yīng)不足的現(xiàn)狀，讓醫(yī)藥行業(yè)數(shù)字化人才匹配的進(jìn)程大幅提高。

       另外，明度智云有專業(yè)的算法團(tuán)隊(duì)，通過校企聯(lián)合的方式，結(jié)合中國藥科大的專業(yè)資源，共同推動AI算法真正落地。而恰好中國藥科大其實(shí)也有非常多AI制藥的研究課題，明度可以根據(jù)自身數(shù)字化的專業(yè)背景，幫助學(xué)校把部分AI的相關(guān)課題或者數(shù)據(jù)的相關(guān)課題，轉(zhuǎn)化成商業(yè)化的、更好的、更領(lǐng)先的產(chǎn)品推向市場。雙方都希望能以此為制藥行業(yè)、為產(chǎn)學(xué)研深度融合做出一些貢獻(xiàn)，為中國的AI制藥進(jìn)程提供一些幫助。