在全球醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)變革的浪潮中，AI制藥正以不可阻擋之勢成為資本追逐的焦點(diǎn)。數(shù)據(jù)顯示，今年上半年，全球范圍內(nèi)近百億美元的資金涌入這一賽道，彰顯了市場對其前景的高度認(rèn)可。

　　國內(nèi)市場上，AI制藥企業(yè)的融資成績單尤為亮眼。英矽智能完成的約1.23億美元E輪融資，不僅超額完成既定目標(biāo)，更折射出資本市場對中國AI制藥企業(yè)技術(shù)實(shí)力的信任。這家以人工智能驅(qū)動藥物研發(fā)的企業(yè)，憑借其在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的創(chuàng)新成果，成為國內(nèi)AI制藥賽道的代表性企業(yè)之一。事實(shí)上，英矽智能的融資成功并非個例，近年來，隨著國內(nèi)AI技術(shù)的快速發(fā)展以及醫(yī)藥研發(fā)需求的日益增長，一批具有潛力的AI制藥企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)，它們在資本的助力下，不斷加快技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，推動著中國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)向智能化、高效化方向轉(zhuǎn)型。

　　與此同時，跨國公司與中國本土企業(yè)在AI制藥領(lǐng)域的合作授權(quán)大額交易頻現(xiàn)，成為行業(yè)發(fā)展的另一大亮點(diǎn)。今年6月，阿斯利康與石藥集團(tuán)達(dá)成的≤53億美元合作，無疑是其中的典型代表。此次合作中，石藥集團(tuán)的AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺成為雙方合作的核心支撐。據(jù)介紹，該平臺能夠?qū)⑿滤幵缙诎l(fā)現(xiàn)時間縮短超過30%，研發(fā)成本降低近一半，候選化合物篩選準(zhǔn)確率提高近3倍，目前已實(shí)現(xiàn)3項(xiàng)對外授權(quán)。這樣的成果不僅展現(xiàn)了中國本土AI制藥平臺的強(qiáng)大實(shí)力，也為跨國藥企與中國企業(yè)的深度合作提供了范例。

　　無獨(dú)有偶，同在6月，國內(nèi)AI制藥頭部企業(yè)晶泰控股與美國醫(yī)藥投資人Gregory Verdine創(chuàng)立的Dove Tree公司簽署了數(shù)十億美元管線授權(quán)合作意向書，進(jìn)一步印證了中國AI制藥企業(yè)在全球市場上的競爭力與影響力。這些合作不僅為中國企業(yè)帶來了資金、技術(shù)和市場資源，也為全球醫(yī)藥研發(fā)注入了新的活力，推動著AI制藥技術(shù)在更廣泛的領(lǐng)域得到應(yīng)用。

　　在全球范圍內(nèi)，AI制藥領(lǐng)域的資本動作同樣精彩紛呈。今年上半年，諾和諾德與AI制藥公司Deep Apple Therapeutics達(dá)成的超過8億美元合作，以及賽諾菲以最高5.45億歐元的價格獲得AI制藥公司Formation Bio子公司一款口服雙重JAK/SYK抑制劑的交易，都充分說明了跨國藥企對AI制藥技術(shù)的高度重視。

　　這些合作與并購交易，不僅是資本層面的布局，更是技術(shù)與資源的整合，有助于加速AI制藥技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向臨床，為患者帶來更多創(chuàng)新藥物。

　　然而，在資本的狂歡與合作的喧囂背后，AI制藥領(lǐng)域仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。展望下一階段的發(fā)展，如何將AI發(fā)現(xiàn)的藥物從一期臨床推進(jìn)至二期及后期臨床，成為擺在企業(yè)面前的重要課題。藥物研發(fā)是一個復(fù)雜而漫長的過程，一期臨床主要關(guān)注藥物的安全性，而二期及后期臨床則需要更全面地評估藥物的有效性、安全性以及劑量等關(guān)鍵因素。AI技術(shù)在藥物早期發(fā)現(xiàn)階段展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢，但在臨床階段，由于人體生理系統(tǒng)的復(fù)雜性以及臨床試驗(yàn)的嚴(yán)格要求，AI模型的預(yù)測能力面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。如何提高AI模型在臨床階段的準(zhǔn)確性和可靠性，如何更好地將AI技術(shù)與臨床試驗(yàn)相結(jié)合，是企業(yè)需要不斷探索和突破的方向。

　　此外，AI制藥的數(shù)據(jù)瓶頸也亟待破解。AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化需要大量高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)支持，然而，在醫(yī)藥領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的獲取、共享和利用面臨著諸多障礙。一方面，醫(yī)藥數(shù)據(jù)往往涉及患者隱私和商業(yè)機(jī)密，數(shù)據(jù)共享存在較大的法律和倫理風(fēng)險(xiǎn);另一方面，不同機(jī)構(gòu)、不同研究的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，難以形成有效的數(shù)據(jù)資源庫。這些問題嚴(yán)重制約了AI制藥技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

　　業(yè)內(nèi)認(rèn)為，未來，加快推進(jìn)數(shù)據(jù)共享、標(biāo)準(zhǔn)制定與稀疏數(shù)據(jù)建模算法，強(qiáng)化多模態(tài)融合以提升模型泛化能力與生物系統(tǒng)理解等方面，將是AI制藥領(lǐng)域重要的突破方向。只有打破數(shù)據(jù)壁壘，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)出更先進(jìn)的算法模型，才能充分發(fā)揮AI技術(shù)在藥物研發(fā)中的潛力，推動AI制藥行業(yè)向更高水平發(fā)展。