投入26.3億美元研發一款產品，成功率只有3.5%。若想研發一款first-in-class產品，這一數值還要再下降到1.2%。這是傳統制藥行業如今研發一款新藥的成本。
隨著AI技術不斷加速落地，AI+制藥似乎也成為了一個高分答案：融資火熱、創企眾多、臨床前藥物出現，巨額“deal”完成。舉例來說，今年年初，賽諾菲與AI制藥企業Exscientia達成了52億美元（約合人民幣372億元）的合作，創歷史新高。國內亦有恒瑞醫藥、復星醫藥等大型藥企開始為AI“買單”。
近兩年，國內的資本已將AI+制藥捧上神壇，砸錢直接堆高了整個賽道的成長空間。問題也隨之而來，這些公司講著算法和算力的故事而被熱錢環繞，但現在資本的泡沫有了出清的跡象，曾經的明星公司也面臨著融不到錢、撐不下去的境況；另一面，國內有買單意愿和能力的藥企委實不多，AI制藥也到了自證技術實力和商業化能力的過渡期。
非典型技術派創業者
在這個特殊時期，如何找到賽道的最優解？致力于通過AI+多組學解碼免疫的煥一生物給出了自己的一套獨特解法。
煥一生物的不同首先體現在團隊上。與生物醫藥領域典型的科班博士/科學家創業不同，煥一生物創始人兼CEO文雯出生于醫學世家，父親曾任職于醫院體系，母親是一名腫瘤藥理學家，從小在醫藥文化的熏陶下長大。但過來人的“苦”讓文雯沒有選擇走父輩的老路，而是遵從建議學了金融，并走上了投資這條路。
在文雯做投資的那幾年，她觀察到，彼時中國的醫療離創新很遠，“都是仿制藥和仿制器械”；但互聯網已經開始顛覆不同行業，相比之下醫藥行業明顯處于滯后狀態，但同時又是一個存在剛性需求、規模巨大的藍海市場。據了解，全世界目前有超過60%的疾病沒有有效藥物，無數患者在“無藥可治”的懸崖邊掙扎。
她認為，在生物醫藥研發領域，中國缺少“具有國際性競爭力”的“源頭性創新”公司，恰逢國內相關產業基礎設施逐漸成熟穩定，又有成本優勢、數據優勢等加持，結合AI數字化技術，中國的Biotech公司有極大機會實現彎道超車。在投資和互聯網行業干了幾年之后，文雯還是依然選擇了踏入醫學的“坑”，期望通過AI等創新技術來顛覆醫藥行業。兜兜轉轉與父輩殊途同歸。
不過，AI制藥本身即是一門高壁壘、跨學科科學，對從業者有著極高的要求，其也被稱為AI跨學科的巔峰難度賽道之一。非技術背景出身的文雯似乎在典型的技術型創業者畫像中顯得格格不入。對此，文雯表示，“恰恰因為我不是技術創始人，才能組成一個如此優秀的團隊，因為技術創始人往往容易成為一個公司的技術天花板。”
目前煥一生物的團隊，請到了師承系統生物學鼻祖、美國工程院院士B. Palsson教授的UCSD系統生物學家擔任首席科學家，另外還包括具備多年跨國藥企商務戰略與數據解決方案設計與執行經驗的資深專家主導公司戰略，以及多位來自頂級研究機構和院校的專家級人才。在2022年上半年，煥一生物的5位不同學科的專家發表論文8篇，平均IF高達9.52，從組學技術到AI數據處理、系統生物學建模、到神經退行性疾病以及自體免疫疾病，團隊的跨學科科研水平在人才濟濟的行業中仍然非常突出。
在談及學科融合所面臨的困難時，文雯表示，作為創始人，核心要扮演好“翻譯者”的角色，“一個生物領域的工作者和一個AI領域的工作者，以及一個臨床醫學專家和一個實驗室研究人員之間，大家看問題的角度、說的話會完全不一樣，有時甚至于完全聽不懂對方在說什么。這就需要有人能從宏觀的角度出發，去提煉出核心邏輯，促成有效的溝通，這恰恰是我做投資多年特別擅長的一件事。”
多年的投資經歷也讓文雯成為了一名特別務實，非常注重ROI以及資金利用效率的創業者，對煥一生物的要求是“每花一塊錢要做到同行花十塊錢的回報”。秉持著“首先要活下來，還要活得好”這一觀念，煥一生物特別注重自身造血能力：首先是制定了產品和服務雙驅動的戰略模式，聚焦于Early Discovery階段的研發工作，商業模式包括聯合研發，在服務端選擇了一些更容易規?；募毞汁h節，譬如實驗室服務以及計算生物數據解決方案的輸出；其次，為獲取數據反哺算法的優化和迭代，搭建了醫學檢驗實驗室，具備穩定的造血能力。通過以上的綜合商業模式布局，煥一生物具備的收入和利潤，可以去支持長期的研發投入和價值的釋放。
她坦言，投資人做的是錦上添花的事，企業要在好的時候融資，“而不是在什么都沒做出來時依賴外部融資續命”。尤其是在資本普遍趨于冷靜的當下，有一個可持續的商業模式，活下來還能不斷發展，把東西做出來的玩家將會是最后的贏家。
“要做就做最有價值的環節”
AI制藥如何解決藥企的研發之痛呢？現有大部分AI制藥公司們專注于分子篩選或者設計環節，但是在漫長的產業鏈條里，分子設計環節的提效對于藥物臨床試驗的成功是否有意義具有極大的不確定性。對藥企而言，他們更需要亮眼的臨床數據，尤其是臨床實驗成功率的提升。
文雯認為，近年來國內新藥研發回報率低下的一個核心原因，是大批企業都在有限的靶點上展開激烈的同質化競爭，國外在復雜疾病領域，臨床試驗的成功率并沒有隨著研發投入成本上升而上升，這一期根源都是對疾病的生物學機制理解不足，“生物學機制恰恰是最有價值的環節”。
以此為基礎，煥一生物想要探索一條彌補臨床前實驗（動物實驗）和臨床實驗（人體實驗）之間gap（“臨床前的動物模型到人的轉化成功率只有不到10%”）的技術和產業化路線，即利用大量多組學數據建立比動物模型更擬人的人體數字化模型，快速揭開復雜的人體生物學本質，實現更大概率的成功研發。
不過她也坦言，大家不能對AI有過高的期待，希望僅憑AI把研發成功率由10%變成100%。“如果可以提高到20%是30%，其實就已經是非常大的提升了，整個產業都在早期階段，后續將通過迭代和積累去持續提升。”
在細分方向選擇上，文雯認為，在創新藥市場中要獲得成功，不需要做得廣或大而全，在某一些疾病領域做得更深、獲得真正的更有針對性的突破其實非常有價值。而煥一生物選擇了聚焦免疫的生物學機制分析。因為免疫是一個龐大的調控網絡，與大多數疾病都有著緊密的聯系。但免疫又異常復雜，現有的體外和動物模型無法模擬整個免疫系統與疾病和藥物的互作機制，這時候AI就有了很大的優勢。
而且這個方向上的各家企業間也并非零和博弈，而是互利互惠。據悉，煥一生物目前已合作西湖歐米、未知君、劑泰醫藥等AI制藥同一賽道的玩家，共同探索免疫疾病領域的精準診療解決方案。
至于適應癥的探索，文雯表示，煥一生物目前都聚焦在臨床痛點明顯、市場相對空白、商業價值潛力巨大的疾病領域，譬如偏罕見的免疫性疾病、代謝疾病、神經退行性疾病等。這些領域大多基礎研究薄弱。“我們通過產學研合作和自建實驗室正在生產和構建一些全世界獨一無二的多組學數據以及模型，加速這些領域的insight生成和前沿探索。”
走，去海外！
其實在“出海”這件事上，近年來國內的藥企和Biotech公司們表現出了出奇的一致性。究其原因，2017年中國加入ICH（國際人用藥品注冊技術協調會），國內的生物醫藥企業可以做“全球性生意”，加之因國內支付問題帶來的市場規模有限等問題，大家紛紛選擇出海。
但在這點上，煥一生物表現出了超前的意識。前文提及，我國醫藥企業過去基本以仿制藥研發為主，近兩年才開始發力創新藥研發，早期科研人員的儲備與人才投入遠低于國際平均水平。在公司成立之初，文雯在尋找系統生物和計算生物專家時，在國內也幾乎找不到合適的人和團隊，便將目光投向海外，并利用自己國際化背景的優勢，成立了海外業務，現有的數字化解決方案的客戶幾乎都是海外的客戶。
一是人才，二是市場前景。文雯堅定地認為，“一定要去做全球市場才有錢賺，否則就只能在國內競爭me too市場了，這不是我們的優勢，也不是我們想走的路。”她指出，創新藥的終端市場和研發服務市場，有90%以上的商業化落地都在海外，這是一個基本盤。
文雯表示，在國際化布局上，中國公司往往更具有成本和速度優勢。“當AI或數字化技術進入醫藥行業，中國很容易以臨床數據和患者數量優勢彎道超車，實現源頭創新，這會是一個很好的機會。”據她透露，目前用同樣的預算在國內國外同時開展研發，國內相較國外能做到幾倍甚至10倍以上的價值輸出，這都得益于中國的成本紅利。
另外，目前，國內大藥企大多對所謂的源頭性創新沒有強訴求，對即便有價值的AI買單意愿也很低。據悉，一筆200萬元的訂單在業內已是高價，而絕大多數AI制藥企業一年接到的訂單也屈指可數。從某種程度來看，全球化發展也是一條不得不走的路。
結語
施一公曾將人工智能定義為生命科學領域的方法革命。借助這種全新的工具，學者們希望可以突破人類自身已有的知識和思維限制，藥物研發者們希望可以從更廣闊的空間中發現和設計新藥，解決先前工具尚未攻克的疾病。
但在1到N之前，還需要一個0到1的技術突破?，F階段的AI，還停留在概念里、裹挾在泡沫中。對于創業公司們而言，最現實的問題是，手中的資金，能不能支撐公司持續發展到黎明到來的那一天。煥一生物無疑選擇了一條穩健且切實可行的路。
至于什么時間能實現規模化的“10倍增長”，文雯認為，隨著項目的進展以及為合作伙伴不斷創造的價值，公司的價值在未來的1-2年中也將逐步兌現，遠期價值在數萬億的藍海中將難以估量。
