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    IT&BT融合应用创新论坛:AI制药的商业化之路

    2023-06-29
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    IT&BT融合应用创新论坛:AI制药的商业化之路.jpg

    BT+IT,生物医药与信息技术,当今时代创新最活跃的两个万亿级产业。这两大技术的交叉融合,会碰撞出怎样的火花?

    2023年6月26日,由新一代人工智能产业技术创新战略联盟、苏州市人工智能协同创新中心主办、播禾创新中心承办的第五届“全球人工智能产品应用博览会”(Al Expo 2023)信息科技(IT)& 生物科技(BT)融合创新应用论坛于苏州国际博览中心火热开幕。

    张江AI新药联盟轮值主席、江南·体育(JN SPORTS)官方网站(以下简称“美迪西”)创始人&CEO陈春麟受邀出席此次盛会,并与AI、Biotech、MMC方行业领袖展开圆桌讨论,共同探讨AI制药的商业化之路。

    以下内容节选自微信号:播禾创新

    AI制药的商业化之路

    在一场以AI制药的的商业化之路圆桌讨论环节,众多嘉宾的探讨了“AI制药的商业化路径”,也从各个角度回答了一个核心问题:“AI赋能生物医药的未来是什么?”

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    从左向右依次为华深智药联席首席执行官、薄荷天使基金风险合伙人朱祯平、美迪西创始人、CEO陈春麟、礼来中国创新合作中心科学总监胡畏、ReviR Therapeutics(溪砾科技)VP刘阳、英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰、沃时科技联合创始人、副总裁徐志伟

    传统的医药研发生态里,创新企业的定位大致可以分为CRO和Biotech两类。但人工智能因为其信息技术的属性,也让AI赋能的药物研发公司开辟了一条新的路径AI SaaS,为企业输出高效的工业化软件。

    商业化路径没有对错,却有好坏之分,三条道路摆在面前,AI药企应该选择哪一条路?AI很多公司对于自身的定位也比较模糊,并未探索出属于自己的商业化模式。

    英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰(左二).jpg

    英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰(左二)

    英矽智能的联合首席执行官兼首席科学官任峰博士认为,SaaS软件国外已有公司布局,尽管渗透率很高,但软件业务天花板较低;为跨国药企提供服务的路径收入确认周期较长,而国内药企合作的要求较为苛刻,英矽智能更多地将自己定位为AI+biotech的公司,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。

    对于溪砾科技而言,商业化路径也较为清楚,公司不仅定位于AI+Biotech,还建立了BD的团队,积极和MMC达成交流和合作。同时内部也一直再洽谈管线的转让,已经和国内企业达成了较大的合作意向。

    沃时科技联合创始人、副总裁徐志伟认为,AI和商业化是有三个维度:一个是Timing(时机),即公司成立的时间节点;二是团队特性;三是商业模式,主要是围绕时机和团队,找到一个合适的场景并走通。

    沃时科技则将自己称为CRO中的AI赋能者。由于公司发力AI+逆合成与工艺优化场景,沃时科技的主要赋能对象为药物、CRO和CDMO企业,帮助这些公司更快更优异地合成分子并在合成工艺上进行优化,未来也将围绕这方面业务进行更多商业化探索。

    阻碍AI赋能药物研发的挑战之一还是营收,在资本寒冬下,整个医药行业无论是上市公司还是创业型公司,都面临着资金流的压力,公司面临着提前变现获取现金流的问题。第二个仍然是数据,数据仍然是困扰制约AI从弱智能变成强人工智能的核心因素。

    美迪西创始人&首席执行官陈春麟(左一).jpg

    美迪西创始人&首席执行官陈春麟(左一)

    美迪西创始人陈春麟博士呼吁大家一起共享数据,通过联合药企和AI公司,破除药物研发的数据孤岛问题,这不仅需要公司之间的打通,更需要一种全新的方式打破人们对于数据的顾虑,这也是做AI新药联盟的初心,共建生态链。

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    来中国创新合作中心总监胡畏(左二)

    谈及未来3-5年AI药物研发的展望,礼来中国创新合作中心科学总监胡畏称,当前的AI制药还是人工智能和人的智能的结合,AI更多的作为一个辅助性工具存在,相信不久的未来人工智能应用在药物早期发现所占的比例会越来越高。

    尽管AI在生物医药也面临着传统制药变现难,研发难度大的情况,但嘉宾们认为,随着算法、算力以及数据能力的增长,伴随对生物机制的深入了解,未来有望为行业带来更大的变革。

    活力与信心,仍然是IT&BT产业不断融合的关键,也是以ChatGPT为代表的大模型浪潮下,新一轮的创新源泉。

    论坛中,既谈到了在资本寒冬下药物利润率不足,对于AI破局的重要性,也提到了最新大模型下未来生命科学的新发展,也聊到了赛诺菲宣布“All in AI”的最新新闻。

    此次在苏州举办的IT&BT融合应用创新论坛,既是对过去一段时间人工智能在生命科学的讨论与总结,也是希望汇集业内的所思所想,洞见生物医药产业的未来,激活合作以及创新能量。

    坚信长期主义的力量,在AI+生命科学这个新兴交叉产业尤为重要。

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