过去一年,中国乃至全球的生物医药公司都经历了一道压力测试:新冠红利不在,市场需求变化,投资热点转移,都在拷问着公司的抉择。
2023,人工智能因为ChatGPT而爆火,AI制药由于行业的交叉属性也永远不缺话题,人们的看法也在不断变化。
关于2024年,无论是唱多还是唱空,很多时候是情绪先行,问题总是还得面对。
有句话说的好,人生在世,本就是各自下雪,各有各的隐晦和皎洁。
市场千变万化,只好盲人摸象地做出猜想和预测,当然前提是有一颗不怕被打脸的心。
海外AI制药一、二级市场开始回暖
国内市场仍处于谨慎期
过去两年,美国生物技术公司公开募股的数量从2021年的近100家减少到2023年的10多家,已上市的AI制药企业也巨幅下跌。
2023年底,美股生物医药随着加息周期的停止开始回暖,美股XBI(生物科技指数)也触底反弹,给市场打了一剂强心针。
进入2024年,美股生物科技IPO也迎来辞旧迎新地气象,溶瘤病毒龙头公司CG Oncology、ArriVent均在开盘首日走出良好的走势。此外还有CAR-T疗法领军者Kyverna Therapeutics、AI+基因编辑公司Metagenomic冲刺美股。
IPO市场对生物制药至关重要,因此我们预计2024年海外AI制药上市公司将停止整体下跌趋势,股价缓慢得到提升,同时IPO的公司也将增加。
一级市场融资情况来看,尽管2023年海内外AI制药融资均出现不同比例的下降,但国内下降幅度仍然高于海外市场,体现出美国市场的成熟度。
结合A股市场表现和IPO渠道显著收窄,国内生物医药投融资仍然处于谨慎态度,未来国内AI制药赛道的一二级市场形势仍然不明朗。
FDA、EMA相关政策及监管落地
2023年,FDA和EMA对AI+生物医药监管表现出了浓厚的兴趣,原因是过去几年中使用 AI/ML 软件提交的化学药和生物药申请数量显着增加。
2023年5月,FDA就AI在药物研发和生物制品中的应用发表了一份31页的讨论文件,文件展示了Al在许多方面增强药物开发的作用和示例,也表达了对Al技术潜在风险的担忧,并就如何帮助确保在药物开发中负责任地使用 Al技术分享初步考虑和征求反馈。
除美国外,AI在制药领域的影响也引来其他国家和地区药品管理部门的关注。2023年7月,欧洲药品管理局(EMA)发布了一份关于使用人工智能(AI)支持安全有效的药物开发、监管和使用的反思文件草案。
从文件中可以了解到,FDA与EMA对于相关问题的讨论,已经从最开始的“什么是AI+药物研发与制造”走到了如何“如何监管AI+药物研发与制造”。
2023年,FDA也就相关问题和业内专家和公司举办了多场讨论会,基于AI技术在医药领域的安全性、数据隐私等考量,我们预计AI制药的监管框架将进一步完善,各国相关的法规和引导政策将逐步落地。
中国首个AI制药上市公司将出现
2023年,中国AI制药行业的“双子星”——英矽智能和晶泰科技先后向港交所递交招股书,冲刺IPO。晶泰科技业成为首家以港股18C规则冲刺上市的AI+生物医药公司,也成为中国AI制药公司的探路者。
随着公司和财务状况的公开,也引发市场对于AI制药新一轮的讨论,猜测谁会成为
2023年年底,英矽智能港股招股书失效,也将晶泰科技和英矽智能的上市进程拉到了同一起跑线上。
IPO的进程是公司、行业和宏观市场环境三重影响下的结果,尤其港股A股并没有AI药企上市的先例,先行者的闯关之路料定不会太顺畅。
但随着两家公司对招股书的优化以及战略调整,我们预计2024年我们将迎来首家上市的中国AI制药公司。
AI赋能的临床管线数量迎来爆发
2020年1月,英国AI制药公司Exscientia宣布第一个由人工智能设计的分子进入I期临床试验,迄今为止已经过去了3年。
根据智药局统计,AI辅助的临床管线已经从2022年的50条,增长到当前的102条,这还仅仅是统计的AI制药公司的管线情况。
跨国药企也在内部和外部的建设中进一步使用人工智能,例如强生聘用超过6000名数据科学和计算科学专家。阿斯利康曾经提到,公司50%的小分子开发项目目前使用AI辅助。
我们预计,早期研发阶段将会有越来越多的分子受益于人工智能,制药业与人工智能公司之间的关系日益密切,并且已经取得了巨大的进展。
当然,更大的目标是由AI设计的分子宣布II期管线成功,AI设计并进入III期临床的分子也将尽快出现。
AI制药收购整合事件将越发频繁
由于Biotech的估值来到了合理区间,2023年大型制药对生物技术收购量接近创纪录水平,预计2024年将继续保持高并购量。
同样,业内有关AI药企的并购事件也在2023年出现。
2023年8月,mRNA疫苗巨头BioNTech完成对人工智能新锐InstaDeep的收购,补充AI 驱动的药物发现和开发下一代免疫疗法和疫苗的能力,以解决医疗需求未得到满足的疾病。
同样,上市公司Recursion收购2家AI制药初创公司:Cyclica 和 Valence,此次收购预计将增加60名员工,增强公司AI+药物发现平台。
随着企业估值下探到合理区间,不少药企对并购的兴趣激增,出于对研发平台创新力的需求,以及研发管线和产品的补充,今年可能会出现多笔AI+生物医药并购事件。
国内AI制药公司进入出清阶段
自2021年下半年以来,受美联储加息带来的流动性紧缩影响,加之相关产品临床进展不顺,AI制药上市公司的股价下跌,全球AI制药融资金额也呈逐渐下降趋势。
现金流告急的AI制药公司频频传来裁员消息:今年5月,BenevolentAI宣布裁员180人,比例接近50%;8月,BioXcel Therapeutics 宣布将把员工人数从190人减少到80人,比例高达60%。
国内情况也不容乐观,已有多家公司面临两年及以上的融资空窗期并没有达成任何商业合作。根据智药局监测,2023年中国仅有32家AI药企拿到新一轮融资,多家公司面临现金流危机。
统计显示,美国Biotech生存率不超过5年的占比约29%,5~10年占比约36%,能存活10年以上的公司也不超过36%。
行业洗牌、挤出泡沫,将成为未来一段时间内AI制药行业的主旋律。
更强大的AI+生物医药整合工具产生
AlphaFold2横空出世已经两年多,很少有类似颠覆性的模型出现,引领行业又一波浪潮。
是不是表示对AI赋能药物研发的技术祛魅了?
当然,AlphaFold2建立在过去几十年科学家对蛋白质结构的解析和规则总结,业内想要复制“下一个AlphaFold”已经非常难。
但AlphaFold的成功极大地激励了人工智能和药物化学、结构生物学等学科的交叉发展,更好的分子表征方式、更好的对接方式、更好的评分函数等。
关于AI技术与蛋白组学、核酸药物、细胞疗法和基因疗法、微生物组学等新兴疗法和技术的结合备受关注。人工智能能够探索巨大的序列空间和结构空间,包括设计自然界中不存在的蛋白质,为相关新型疗法药物带来新的可能。
例如2023年10月,DeepMind发布新一代AlphaFold,该模型预测蛋白质结构的基础上,可以对配体、蛋白质、核酸和翻译后修饰进行高度精确的结构预测。
AI制药的商业闭环亟待解决,但技术的发展永不会停滞,期待2024年会出现更好的AI+生物医药整合工具。
更多BD和出海
2023年,中国生物医药不断被刷新的跨国管线授权,如同一束暖光,驱散了冬日里的一些寒意。
虽然大多数振奋人心的交易没AI药企什么事,但盘点下来也有不少出海和BD交易。百图生科与赛诺菲关于生物医药大模型的交易,英矽智能两笔对外license-out,ENSEM(昂胜制药)对百济神州关于CDK2抑制剂的授权,都表明了市场开始接受AI药企以技术/药物分子的形式对外输出。
与多位业内人士交流后,我了解到不少企业寄希望于用AI辅助加快产生药物,再以对外授权的方式完成商业的闭环,能够帮助公司在寒冬下获得现金流,也让真正有价值的产品管线可以推进。
尽管这并不是比IPO上市更加平坦的道路,并且对外授权和跨国交易的成本很高,也考验企业的立项和研发能力,但预计会有更多的出海和BD好消息出现。
总结:质疑和追捧中进行
在JPM上,英伟达的宣讲会场人头攒动,或许也反应了整个行业的现状:人们并没有走掉,只是观望的人变多了。
也就是说,大家仍然对人工智能辅助药物研发的技术抱有期待。
只是情况顺利的时候,人人都能拿到钱。只有在逆境中,一切才能见分晓。
比起噱头和炒作,脚踏实地地位行业做出成绩更加重要。对于企业而言,要做好穿越周期的准备,在千百次的试验和模型迭代中,找到方向。
祝福所有公司活下去,并且还活得好。智药局也将持续观察和书写这个行业。