当某个概念,在短时间形成的共识,所有人都认为是件大事,对于创业者来说,这可能是个危险信号。某种程度上来说,AI制药就是如此。
过去几年间,全球大大小小的药企都在拥抱AI。它们的目的非常明确:通过AI技术的赋能,优化创新药的发现时间、增加药物研发的成功率。
目前看,AI赋能药物研发未尝不可。只是,作为卖水人,AI制药企业的崛起可能还需要时间。
尤其是在寒冬中,AI制药热潮逐渐散去,挑战不断来袭。在过去一年多里,人工智能创造的第一批分子可谓死伤一大片,有的直接被暂停研发,有的被降低了临床试验优先级。
AI制药企业不得不开始寻找出路。8月8日,AI制药界最大的并购案诞生了:Recursion和Exscientia宣布已达成最终协议合并。
合并背后,最根本的原因莫过于,它们至今都没有亮眼的临床数据读出,这种合并更像是在抱团取暖。
并购会是好的出路吗?至少在Recursion联合创始人看来,这是非常互补的选择,“感觉我们才刚刚开始”。
但作为AI制药领域的明星公司,Exscientia在合并后,将不复存在。12年一梦,Exscientia成了AI制药领域爆发、泡沫破裂的一个注脚。
某种程度上,傅盛对于大模型泡沫的反思,也适用于AI制药。“我错在把手段当目的,觉得自己是天之骄子,做出了很牛X的企业,那是我给自己的幻想。”
当然,在生物科技产业,这样的现象,可能也不止在AI制药领域上演。
一、合并=抱团取暖
行业艰难与变革之际,并购总是被寄予厚望。
Recursion和Excientia的合并,是AI制药领域近期最大的一笔并购案。尽管两家公司尚未正式披露交易金额,但路透社报道称交易金额为6.88亿美元。
根据协议,新公司将保留Recursion的名称,总部设立在美国犹他州盐湖城。Recursion现有股东最终将持有约74%的股份,其余26%由Exscientia股东持有。
也就是说,Exscientia这家成立于2012年,几乎是全球最早的一批AI+药物研发公司将不复存在。
不过,这也不难理解。截至一季度,Exscientia账上只有1.78亿美元,而去年一年公司就亏掉了1.46亿美元。去年以来,其更是经历了不小的动荡,管线失利、创始人因行为不端被辞退、裁员……
当然,Recursion的情况也只能说是略胜一筹。
作为英伟达力挺的AI制药公司,Recursion一面构建大型生物分子生成式AI模型,一面推进横跨多个治疗领域的庞大管线组合临床。出于平台扩张的需求,Recursion开始并购小型AI制药公司。去年5月8日,Recursion以8750万美元的总价收购了Cyclica 、Valence。
多线作战,也导致其去年亏损额高达3.28亿美元。截至二季度,Recursion账上只有4.74亿美元,现金流压力不小。
更重要的是,Exscientia、Recursion均尚未拿出亮眼的临床数据。为了活下去,它们选择抱团取暖,预计合并后每年将节省约1亿美元,现金流能延长至2027年。
一方面,它们手握AI制药领域最大的两笔合作。2021年底,Recursion与基因泰克达成潜在总价值达120亿美元的合作;2022年初,Exscientia与赛诺菲达成总额约52亿美元的合作。在未来两年,有可能产生约2亿美元的里程碑付款。
另一方面,它们的药物管线并不重合,计划在未来18个月内进行10次临床数据读出。面对临床试验的检验,是所有AI药物分子面对质疑与炒作必须迈出的一步。如果成功,势必会进一步提振市场信心。
那么,并购会是好的出路吗?
至少在当事人看来,这是非常互补的选择。
Recursion联合创始人Chris Gibson表示:“Exscientia的精密化学工具和能力,包括其新投入使用的自动化小分子合成平台,将增强我们的技术支持生物和化学探索、hit发现和转化能力。我很高兴能继续打造下一代生物技术公司的最佳典范。感觉我们才刚刚开始。”
二、创收能力不及预期
曾几何时,AI制药概念风靡,第一批先驱们希望可以利用人工智能技术、更短的时间、更低的成本创造出质量更高的药物。
但如今,第一批进入临床的AI设计药物接连受挫,所有AI制药公司都面临市场的质疑:盈利模式何时跑通?
那么,AI制药该如何盈利呢,目前的商业模式有三种:
一种是为药物研发公司提供外包服务的AI-CRO模式,共同推进管线的开发;
一种是以提供软件平台服务为主的SaaS供应商;
一种是与Biotech一样,自己进行新药研发。
Exscientia是第一种模式的典型代表。其主要通过合作的形式与大量外部企业共同推进管线的开发,利用广泛合作沉淀更多的数据支持其算法模型进行优化和迭代。
2021年,Exscientia将全球首个由AI设计的新药DSP-1181推进临床,但次年合作方住友选择停止开发;2023年10月初,Exscientia停止EXS-21546的I / II期研究,原因是药物没有达到预期的疗效。
尽管Exscientia与许多药企达成了合作,有AI武器加持,但创新药的研发依然挑战重重。
Recursion的商业模式则可以概括为3点,一是拿出部分资金用于自研产品管线;二是,与药企合作,利用AI进行药物发现;三是,通过交易获得许可授权,扩大在研资产。
2023年上半年,公司创始人Chris Gibson表示未来将更多地专注于自有管线的研发推进。但到了年底,其认为平台公司未来将拥有更多机会,因为同时支持平台和管线需要的资金规模太大了。
与此同时,他还表示正在探索新的模式,希望能像老牌公司薛定谔(Schrodinger)一样,向药企授权其软件用于自己的项目和数据。
换言之,Recursion眼下更希望建立的商业模式是卖软件和卖服务。有意思的是,薛定谔则正在加速推进自研管线布局。
表面看,不管是卖软件还是卖服务都是好模式。
因为,AI制药公司相当于扮演CRO/平台的角色,也就是“卖水人”。但在这种模式下,AI制药公司的天花板能有多高,还是一个未知数。
以卖软件为例,虽然全球TOP前20的制药公司,都是薛定谔的客户,1250个学术机构的研究人员也用了它的药物发现软件,但2021~2023年,卖软件产品为薛定谔带来的营收分别为1.13亿美元、1.36亿美元、1.59亿美元。
很明显,如果商业化之路局限在销售软件,薛定谔很难赚到大钱。这也是为什么它布局创新药研发。
说到底,市场早已看透,AI制药带来的只是一种提高成功概率的可能性。至于是否真实可行,还需要后续的动物实验、临床试验等一系列研究去验证。
而目前,Exscientia等先驱们并未拿出亮眼的临床数据,并没有真正帮药企实现降本增效。
至于第三种模式,自己下场研发创新药,最终依靠商业化变现或对外授权赚取里程碑款。这样一来,AI制药公司与biotech便没有什么区别。
但一不小心,AI公司和创新药公司的缺点,就会集中在一起。比如BenevolentAI,其AI开发的用于治疗特应性皮炎的局部泛Trk抑制剂BEN-2293的IIa期临床试验,无法治疗患者病情,而这是公司唯一一条临床管线,也是它上市的倚仗。
临床失败后,BenevolentAI不得不大裁员、重组。
三、逃离AI制药
AI制药的前景早就已经得到了充分渲染。
比如,摩根士丹利在一份报告中指出,AI制药的全球市场规模短期已达500亿美元,并有可能继续上探。
不过,这只能解释AI制药市场已经进入完全启动状态,并不代表市场信任其商业模式一定有产出。正如前文所说,由于模式尚未跑通,几乎所有的AI制药企业都在经历前所未有的压力和磨难。
AI制药卷起的泡沫已被打碎。不仅是各家公司股价腰斩再腰斩,更重要的是,局中人也开始了“逃离”。
这次并购的主角Recursion,将自己定位为TechBio(科技生物公司),用计算工具和新兴的机器学习/人工智能工具来理解数据。去年收购Cyclica和Valence Discovery,也是为了增强其数字化学、机器学习和生成式AI的能力。
用Recursion的话来说,公司正领导着生物技术(BioTech)向科技生物(TechBio)的转变,500多名员工(Recursionauts)组成的团队中35%是生命科学背景,40%是计算和技术背景。这也是Recursion将自身定义为TechBio公司的一个重要因素。
而早在去年初,面对AI制药的前景广阔,薛定谔就在试图与AI划清界限。当听到分析师将薛定谔称为一家AI制药公司后,公司CFO杰弗里·波格斯立马打断对方,并表示薛定谔不是一家人工智能公司,而是一家拥有专有软件的制药公司。
薛定谔的CEO则表示:“对我而言,被描述为一家AI公司,就像是把自己描述成一家使用Office软件的公司一样。”
在其官网,最新的介绍已经改为:薛定谔的计算平台由物理学提供支持,正在改变疗法和材料的发现方式。这种材料科学研发的应用领域,包括石油与天然气、航空,也包括汽车、消费品等领域。
如果将自己困在AI里,薛定谔的天花板极为有限,但若是撕掉标签,跳脱到制药业甚至制造业中,事情或许就不一样了。
从AI制药到AI制造,绝对是一个更广阔,更充满想象力的市场。但经历过这一轮的泡沫破裂后,所有人都应当清楚,在这个充满希望与变革的领域,当下要做的应该是:戒掉幻想、祛魅神话、做出选择。
至于商业模式,到底是选择为他人做嫁衣,还是选择更远大的商业理想?
或许,只有在一轮又一轮的淘汰中才能得到最初的答案。
本文来自微信公众号:氨基观察,作者:张曦
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda