獲谷歌投資的晶泰科技，是如何利用AI技術幫助葯企加快藥物研發的？

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谷歌、騰訊、紅杉資本中國、真格基金、峰瑞資本，這個堪稱豪華的投資陣容，是由一家成立僅三年的創業公司聚齊的。

2018年1月24日，AI製藥企業晶泰科技宣布完成約1500萬美金B輪融資，由紅杉資本中國基金領投、谷歌跟投，A輪投資方騰訊繼續追加投資。這是繼Mobvoi、觸手後，谷歌在中國的第三筆投資。

「谷歌的投資決策很快，前後不到一個月時間。」談及B輪融資，晶泰科技創始人溫書豪向鈦媒體透露，國內所有主流機構基本都接觸過。「我們是AI、雲計算和醫藥結合的公司。紅杉資本中國更多是代表醫藥產業資源，谷歌和騰訊分別代表的是AI和雲計算。「

與多數AI創業公司不同，晶泰科技的前兩輪融資反而避開了人工智慧最火熱的那兩年。

2015年，晶泰科技獲得騰訊、真格基金、峰瑞資本數千萬元A輪投資。峰瑞資本創始人李豐曾在一次公開分享中提起過這次融資，彼時李豐剛剛離開IDG資本，峰瑞資本的新基金還沒做起來，晶泰科技成了峰瑞資本在AI醫療領域的第一筆投資。

幫助葯企找到「金剛石」

晶泰科技於2014年成立，彼時，溫書豪、馬健、賴力鵬三位創始成員都還在MIT（麻省理工學院）攻讀博士後，因為身處藥物研發重鎮波士頓，創業開始時，三人琢磨著從藥品的方向切入，發展過程中，團隊發現對於小分子藥物來說，晶體是很好的切入點，於是便聚焦於藥物晶形預測這一方向。

藥物分子不同的排列方式構成了不同晶型，一種藥物可以有多種晶型，但不同晶型在體內的溶解和吸收可能不同，也會影響製劑的溶出和釋放，進而影響臨床療效和安全性。

正如石墨和金剛石，同樣是碳原子構成，但金剛石因其穩定的結構也更具商業價值，晶泰科技做的事情便是，幫助葯企找到「金剛石」。

輝瑞藥物科學部材料科學首席科學家Geoffrey Wood曾提到過藥物晶體的重要性，「晶體的多態性能夠決定化合物特性，包括了熔點、溶解度、物理和化學穩定性等，我們想要知道，如果它是更加穩定的一個形態，我們怎樣能夠找到它。」

在鈦媒體記者此前的報道中曾提到過，新葯研發的鏈條分為研發靶標的確立、臨床前研究、申請臨床試驗（從實驗室推到動物、推到臨床）、新葯申請、上市及檢測等幾個階段。整個過程長達十年甚至更久，而每個階段都是一場殘酷的「淘汰賽」，這意味著，創新葯研發的成功率隨著鏈條的向後延伸而愈來愈低。

雖然藥物晶型主要涉及藥物研發前半部分，周期長達6—8年，但更大的考驗在於，研髮結果的不確定性。「葯晶體以前關注的人不多，但小分子藥物要變成真正產品的話，這是沒辦法繞過去的環節。」溫書豪坦言，藥物晶型研究的最終目標是要獲得固體化學藥物的「優勢藥物晶型」，這是一個涉及到化學、物理學、生物學及分析學等多個交叉學科的難題。

利用深度學習和演算法實現的晶體結構預測能如何幫助藥物研發呢？Geoffrey Wood認為其優勢在於，「我們可以通過結構優化的過程，使時間非常緊張的情況下，設計出很好的藥品。」

目前晶泰科技專註於對晶體研究演算法效率的提升，比如通過人工智慧來預測ADMET (藥物的吸收、分配、代謝、排泄和毒性）等藥物開發信息。「這個領域不是說只有一個AI背景、智能演算法就容易進入，更多的既要人工智慧的演算法又需要物理的、包括醫藥的。「溫書豪坦言，涉及到的多個學科，讓這件事兒的門檻變得更高。

但這也意味著，一旦做出來會很實際地幫到葯企，「如果在這個地方能幫到他們的話，相當於演算法在一個關鍵環節落地了。」

落地

2016年，是晶泰科技的關鍵節點。

那一年，晶泰科技獲得了輝瑞的晶型預測盲測機會，與參與盲測的多家知名機構與技術隊伍相比，晶泰科技還只是一家初露鋒芒的創企，此前，創始團隊「關起門」做了一年多時間卻發現，「原來我們花了一年多時間，自認為做的很好，但真正接觸葯企的時候會發現，第一，並沒有解決問題；第二，並沒有達到葯企的質量標準。」

幸運的是，晶泰科技從盲測隊伍中脫穎而出，獲得了與輝瑞的合作。Geoffrey Wood則在2017年一次公開演講中透露了晶泰科技脫穎而出的原因，「我們有三個不同的化合物，讓晶泰科技預測一下它的晶體結構，將傳統的工作流程時間和晶泰科技幫我們做的時間對比發現，時間縮短了，而且準確性提高了。我們可以把晶體預測的時間從一個月、兩個月，縮短到一兩天，同時我們還可以去想怎樣優化我們的分子結構。」

這次盲測讓溫書豪意識到，「外部的驅動力很重要。葯企會從他們的角度來看我們的演算法和應用場景，這種結合對我們幫助很大，這種客戶不是簡簡單單的客戶，更多是戰略合作夥伴，人工智慧落地是工業需求引領的。」

目前晶泰產品的受眾以葯企為主，推出了「藥物固相高精度篩選與設計雲平台」與「AtomPai」這兩個平台。

「藥物固相高精度篩選與設計雲平台」這一部分的演算法更多是以SaaS模式給到葯企，結合AI的同時利用雲計算和化學相關的方法來進行計算。AtomPai則有兩個版本，一個是AtomPai Zero，主要面向更廣泛的科研機構和企業，另一個是AtomPai renova版本，主要面對葯企，針對藥物早期發現、藥物設計等方面的需求。

AtomPai Zero是以雲計算平台作為支撐，把日常分析所需要的數據和演算法提前部署在上面，不論是醫院的醫生，還是葯企的數據分析人員，或者是學術界做研究的老師，不寫一行代碼，就可以用到人工智慧演算法進行輔助研究。

AI演算法到了藥物研發領域需要高度定製化，並非放之四海而皆準，對於不同研究領域和方向，都需要各種參數調整和比較特殊的演算法定製化，這便是AtomPai renova誕生的前提，目前這種基於項目上的合作，已經能實現針對葯活性的預測、ADMET (藥物的吸收、分配、代謝、排泄和毒性）等影響藥物在後期走到市場上的二十多種問題。

把演算法賦能給葯企、幫助葯企提升研發效率，這是溫書豪認為AI創企的機會，而晶泰科技的這些演算法全部基於其在騰訊雲和阿里雲上的布局，晶泰科技聯合創始人賴力鵬透露，目前在雲平台上可以調用超過一百萬個CPU，「依賴於這種龐大集散資源的支持，我們才有現在的發展。」

現在是諸侯混戰開始階段

溫書豪也有著同樣的看法，「AI熱潮的湧起源自於硬體方面的突破，近幾年數據量又有所爆發，AI醫藥可能帶來一些新的爆發點和機會。」

這種看法來自於晶泰科技的客戶，雖然目前晶泰科技的客戶以美國葯企為主，但在接觸國內外葯企時，溫書豪感覺到幾乎100%的葯企對這個方向報以極大的興趣，而且公司高層都會在這個方向投入很多經費。他對此很樂觀，「人工智慧技術的發展確實很快，又有葯企的推動，如果樂觀估計，2-3年肯定會看到這個技術在行業內落地開花。」

但據鈦媒體潛在投資統計，目前全球範圍內致力於早期階段藥物研發的人工智慧企業僅有十家，多分布在美國地區，目前只有兩家進入中期融資階段。

為何這類創新公司在中國發展相對緩慢？2017年10月，在晶泰科技聯合輝瑞、騰訊共同舉辦的人工智慧醫藥大會上曾有過相關的討論，科輝創新董事長趙春林認為，人工智慧醫藥創新型公司在中國快速發展面臨最大的挑戰是，中國的新葯研發很少；啟明創投合伙人葉冠泰的擔憂卻是，「有一個比較平衡的基因，稍微懂得商業化，又懂得醫療，又懂得IT的公司是非常少的。」

與此同時，全球創業公司面臨的共同問題是如何獲取高質量數據。雖然目前晶泰科技的數據來源有三個方向：公共數據、自身研發數據以及葯企合作數據，但溫書豪仍有兩個擔心，「1、怎麼保證高質量數據，因為數據海量產生，但只有專業機構里有非常嚴格標準的流程，才能獲得這些高質量數據，如果無法獲得高質量數據，是無法獲得真正有效的AI模型的；2、數據的私密性和安全性也是另外一個問題，因為好的數據對每個葯企公司都是非常重要的數據資產，怎麼能夠以什麼方式共享出數據呢？」

數據問題並非一家可以解決，溫書豪認為需要葯企、創業公司與政府共同推動，「這是比較複雜的多方問題綜合決定的情況。」

「只要真正落地到企業，或者能幫助到這些Scientist，讓他們看到效率提升的話，應該會更快。」但同時，溫書豪又提出了另一個問題，「你和別人的差別到底有多大？你也是做人工智慧，別人也是在做人工智慧，雖然數據裡邊相差的小數點或者數值不大，但是否真正幫助葯企解決了問題？」

藥物研發的周期長達十年甚至更久，利用AI技術產出藥品沒辦法較快看到結果時，溫書豪認為更關鍵的在於，「產品的應用場景、演算法是不是真正幫助葯企解決實際問題。」

目前，晶泰科技還嘗試和波士頓地區製藥領域的科學家合作，通過跟他們交流來發現葯工業領域的應用場景，比如和科學家們共同組建公司，或者直接合作開發產品。

「我們肯定會在晶體這個領域做到極致。」晶泰科技基於晶型預測演算法積累了底層技術，在此基礎上，公司也會在藥物研發的各個環節，比如早期藥物發現、臨床影像、藥材動力學、製劑等領域有所嘗試，「一些已經在推進，今年下半年應該會逐漸看到在不同環節演算法落地的情況。」溫書豪坦言，「人工智慧和醫藥的結合，現在已經是諸侯混戰的開始階段了。」（本文首發鈦媒體，記者／付夢雯）

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