同日，两项AI药物研发领域的重磅交易引发了业内的关注。首先，艾伯维和Anima Biotech（简称“Anima”）宣布，共同开发用于肿瘤学和免疫学三个靶点的mRNA调节剂；Anima是一家mRNA公司，利用其专有的mRNA Lightning平台，在活体mRNA生物学中进行自动化的大规模表型筛选，使用人工智能（“AI”）来阐明活性分子作用机制的MOAi技术。无独有偶，BioNTech宣布将收购人工智能和机器学习领域的全球领先技术公司InstaDeep。
两项交易均达成了较高的成交额，是企业在新药研发上的重拳出击。新药研发是一个漫长且高投入的过程，通过AI深度学习技术快速发现药物与疾病，以及疾病与基因间的连接关系，进而缩短靶点发现周期，是未来药物研发的重要趋势。
交易一 艾伯维和Anima共同开发用于肿瘤学和免疫学的mRNA调节剂
10日，艾伯维（“
abbVie”）和Anima宣布，共同开发用于肿瘤学和免疫学三个靶点的mRNA调节剂。Anima将使用其mRNA Lightning平台，针对合作目标发现新型mRNA生物学调节剂，为AbbVie提供许可和进一步开发和商业化程序的独家权利。根据协议条款，Anima将获得4200万美元的预付款，并可能有资格获得三个药物总计高达5.4亿美元的期权费和研发里程碑，进一步实现商业里程碑以及净销售额的阶梯特许权使用费；艾伯维可以选择在初始条款下扩大合作，最多增加三个项目。
Anima正在推进mRNA Lightning，一个发现小分子mRNA药物及其作用机制的新平台。公司通过差异化方法结合大规模表型筛选，可自动进行数百万次活mRNA生物学实验，而MOAi技术则使用AI阐明活性分子的作用机制。
公司借助MOAi技术，能够快速确定已发现分子的MOA，并在mRNA生物调节剂的新靶空间中识别其分子靶标。在不到一年的时间内，公司利用平台发现了六种不同分子的MOA，能够从项目发现阶段开始就降低风险。
Anima拥有的全资管道项目包括纤维化（胶原蛋白I mRNA生物学调节剂），肿瘤学（c-Myc mRNA生物学调节剂和突变无关的mKras mRNA生物学调节剂）和神经科学（Tau-阿尔茨海默病和疼痛-Nav1.7 mRNA生物学调节剂）领域药物；除此以外，还与制药公司建立了合作伙伴关系，包括与礼来、武田和艾伯维。
交易二 BioNTech收购InstaDeep，加强在AI药物发现、设计和开发领域地位
10日，BioNTech和InstaDeep共同宣布，双方已达成协议，BioNTech约以3.62亿英镑的现金，收购InstaDeep剩余100%的股份，不包括BioNTech已经拥有的股份。此外，InstaDeep股东将有资格获得额外的基于绩效的未来里程碑付款，最高可达约2亿英镑。该交易预计将于2023年上半年完成，但须满足惯例成交条件和监管部门的批准。交易完成后，InstaDeep将作为BioNTech在英国的全球子公司运营。
InstaDeep于2014年在北非成立，凭借在机器智能研究和具体业务部署方面的专业知识，利用其在GPU加速计算，深度学习和强化学习方面的广泛专业知识，InstaDeep已构建了产品，例如其新颖的DeepChain蛋白设计平台，可以应对众多行业中最复杂的挑战。
通过收购InstaDeep，BioNTech计划将基于AI和ML的模型嵌入BioNTech的发现平台，并通过InstaDeep的DeepChain平台连接到集成的自动化实验室基础设施，实现大规模新型候选药物的高通量设计和测试。
关于AI药物研发
新药研发拥有“三高一长”的突出特点， 即高技术、高投入、高风险、长周期。根据《Nature》提供的数据：一款新药的研发成本大约是26亿美元， 耗时约10年，成功率不到十分之一。新药从研发到上市大致要经过这几个环节：药物发现、临床前研究（包括临床前动物实验） 、临床试验、药物审批。药物发现是目前AI
应用得最多也最成熟的环节。据统计，使用AI 技术能够将药物发现时间缩短40%，药物临床试验时间节约50%至60%，进而达到节省药物研发成本的目的。
AI 和传统药物研发优势对比
目前，在研AI 项目涉及的领域包括抗肿瘤、呼吸系统、抗感染、精神障碍、免疫系统、眼科、心血管、消化系统、内分泌系统、药物副作用研究等。在疫情驱动下，头部药企均开始积极与AI 制药创企建立合作，在新药研发上取得实质性突破；其中，英国AI 制药创企Exscientia已与拜耳、赛诺菲、葛兰素史克等知名药企达成合作，而英矽智能也与辉瑞、安斯泰来、强生公司旗下杨森制药、大正制药等多家一流生物医药公司达成合作。纵观国内，晶泰科技、冰洲石生物、赛恪科技、深度智耀等优秀的AI 制药企业，共同推动行业规模化商业落地进程。
据灼识咨询报道，2021年，全球AI药物研发企业约343家，其中超过50%的公司集中在美国，英国和欧盟分别占据12.5%和13.4%，亚洲大约12.8%，其中中国占据约4.7%。据不完全统计，2022 年，国内AI药物发现企业共发生融资39起。
2022年AI药物发现企业融资情况
根据互联网数据开云电子链接 网（BCC）数据，AI在医疗健康产业所有应用场景中，新药发现的市场规模与增长速度均占据第一位，预计2024年市场规模将达到31.17亿美元，年均复合增长率（CAGR）为40.7%；根据大观研究（Grand View Research）的最新报告，到2027 年，全球AI+药物发现的市场规模预计将达到35亿美元，CAGR为28.8%。
数据来源：BCC与Grand View Research
