▍AI設計的藥物時代已來臨
近年來，AI科技突飛猛進的發展已改變了許多產業的運作模式，而與我們健康息息相關的生物醫藥領域，也悄然地迎來一場劃時代的技術革命。傳統藥物開發是一個耗時、昂貴且充滿不確定性的過程，從藥物發現到最終上市，通常需要費時十年以上，耗資數十億美元，使得在這波AI浪潮下，人們對AI在醫療領域的應用寄予了厚望，期待它能為藥物開發的各個環節帶來質的飛躍。
AIDD英文全名有人稱AI-driven Drug Design、AI-driven Drug Discovery，或是AI in Drug Discovery，無論英文全名是哪一個，亦指運用AI技術進行藥物發現與開發，人們期望可以透過AI處理海量數據，快速篩選出潛在的藥物分子，大幅縮短初期的藥物發現時間，此外，還能夠模擬並預測分子結構的活性與安全性，幫助開發者更精準地設計實驗，避免不必要的投入。自2012年開始，AIDD公司這新興的行業漸漸擠進生物醫藥產業供應鏈裡，尤其是在上游的開發端。
我們認為，從公眾利益的角度來看，AI的技術優勢加速了藥物上市的進程，使患者能夠更快獲得更新的治療方法與藥物，尤其是在癌症和罕見疾病的治療領域，AI更能針對特定靶點進行藥物設計，滿足過去無法被滿足的醫療需求，實為患者的一大福音。
而對於藥物開發者來說，AI技術的價值，除了能夠縮短整體藥物開發的時程，外，還能藉由其預測能力降低試驗失敗風險，節省研發成本。另外一方面，藥物開發時程的縮短，也意謂著擁有更長的藥物專利期所帶來的市場紅利。在如此開源節流的雙重效應下，AI技術將讓開發者，從研發端到市場端的投資價值得以最大化。
▍行業商業模式與市場規模
在進入細究AIDD的市場規模以前，個人認為應先盤點與釐清此「行業」的商業模式，定義出該行業具體的商業活動，才能從而推敲可能的市場收益規模。綜覽目前行業中發展較具規模的AIDD公司，例如Recursion Pharmaceutical, Exscientia，以及Insilico Medicine等，其常見的商業模式可以歸類為以下三種：
1. 對外授權該公司的AI藥物開發平台篩選出來的候選藥物(Pipeline)：
AIDD公司透過自身AI藥物開發平台開發出候選藥物後，準備完整的資料提交IND，通過IND審查後，便會將候選藥物往臨床試驗階段推進。透過這樣的過程，漸漸建構起AIDD公司內部的pipeline項目，每個項目的進展階段各有不同，通常在通過IND審查後，或進入到臨床試驗階段時，較容易有買家(通常是大藥廠)出現。買家通常取得該化合物地域性的獨家專屬權，並負責後續臨床、監管機關(例如USFDA)送審，以及核准上市後的商業化活動；AIDD公司本身則負責技術支持和知識轉移的工作。
AIDD公司在此合作模式下，通常向買家收取費用的項目包括：
- 獨家授權的預付款(upfront fee): 通常於簽約後1-2個月內約定的日期內付款。
- 里程碑付款(milestone payments):此收款通常與合作項目的進展相互掛勾，在不同的開發階段，包括臨床試驗階段第一、二、三期，美國FDA或其他監管機構提交審查資料，或取得該監管機構的核准時，可收取該階段相應的里程碑付款。
- 商業化和銷售目標：除了預付款和里程碑付款外，如果合作項目成功上市，未來AIDD公司還能依據該合作藥物的淨銷售額獲得分級權利金(tiered royalties)。
2. 利用該公司的AI藥物開發平台與大藥廠進行策略性合作
除了內部開發Pipeline項目外，AIDD公司可依據客戶需求，利用其AI藥物開發平台，提供客制化的解決方案來進行策略性合作。通常AIDD公司會與合作方簽屬合作協議，約定好預計要開發的靶點項目數量，以及各項目達成各約定的發展階段時所需支付的費用，獲利架構如下，與前項pipeline項目對外授權模式類似：
- 預付款：通常於簽約後1-2個月內約定的日期內付款。合作方通常可取得AI藥物開發平台的使用權。
- 里程碑付款：AIDD公司可在達成開發的不同階段或商業化目標時，向合作方收取各別的款項，例如靶點識別與化合物優化、通過IND審查、各期臨床試驗、監管機關資料提交，以及取得核准上市等。
- 分級權利金：AIDD公司可根據該商業化的產品，獲得銷售上的分級權利金。
3. AI藥物開發平台的客製化訂閱服務：
此項目就比較容易理解，如同我們想使用ChatGPT Plus 或Perplexity Pro，每個月需要被收取訂閱費用一樣，AIDD公司則提供軟體解決方案服務，向客戶收取使用其AI藥物開發平台的訂閱費用。
承上，我們可以理解，針對AIDD行業的市場規模，應該先定義其「服務」所能觸及的商業範圍，亦即評估由上述這些商業模式所能建構的經濟規模，而暫不考慮研究項目商業化後的市場銷售。然而，有需求，才有市場，AIDD的市場規模可說大受行業各公司pipeline進入臨床階段項目的數量多寡影響，為什麼這麼說呢？ 因為這數量具體驗證了藥物開發平台的實質效益，牽動著大藥廠與AIDD公司策略開發、授權合作，以及訂閱平台的意願，AIDD公司如果能在速度和臨床試驗程成果各方面，驗證AI藥物開發平台超越傳統藥物開發路徑的實力，才能真正激發生物醫藥產業各環節的需求，受到各大藥廠的重視，擴大整體經濟規模。因此，對於這潛在需求尚未被完全喚醒的行業，進行市場規模的預估有失準確性，因此本篇暫不作無意義的推敲，反而建議讀者可以參考本站此篇針對Insilico Medcine所解析上述各商業模式的內容，可以對該行業上述商業模式協議的市場行情有概略的了解。
▍AIDD行業發展現況
以目前蒐集的資料觀察，運用AI技術於藥物開發上並以此為主要業務核心的公司，從2012年開始錄陸續出現，累計至目前十年的光景，至少有30家以上，每家公司大小規模不一，有些業務範疇涵蓋drug discovery到臨床試驗，有些則是單純提供drug discovery的服務。個人認為，這類AIDD公司最大的價值體現，莫過於pipeline進入臨床試驗的數量了，畢竟在尚未有任何產品商業化的現況下，這數字是唯一能具體呈現藥物開發平台實質效益的證據。目前全世界尚未有一個完全由AI設計開發的藥物上市，誰能搶下第一，市值屆時必定扶搖直上，衝上雲端。
筆者查閱了AIDD行業裡的大部分公司，可能有些公司漏掉，不在我的名單裡，但相信應該涵蓋有8-9成以上，從中篩選出目前已有開發項目進入臨床階段的AIDD公司，包括Insilico Medicine, Recursion Pharmaceuticals, Exscientia (已於2024年被Recursion)併購、Pharos iBio, Verge Genomics, Auransa, Frontier Medicines, Healx等，並將其已進入臨床的項目整理羅列如下表：
在上表所羅列的這些公司中，在項目進展速度和數量表現上最為突出的，以Insilico Medicine和Recursion Pharmaceuticals為代表。Insilico正在開發一種針對特發性肺纖維化（Idiopathic Pulmonary Fibrosis, IPF）的試驗藥物ISM001-055（INS018_055）。雖然該藥物計劃於2024年2月在美國展開二期臨床試驗，預計需執行兩年，但其在中國的二期臨床試驗已於2024年8月提前完成，並且試驗結果符合預期。相信不久將會公布其三期臨床試驗的相關訊息。
而另一方面，Recursion所開發的候選藥物REC-2282用於治療神經纖維瘤病第二型（Neurofibromatosis Type 2），已獲得FDA的快速通道（Fast Track）審查指定。該藥物自2022年起便開始進行二期與三期合併的臨床試驗，預計將於2027年7月完成。
Insilico和Recursion兩家公司在競爭全球首支由AI設計並成功上市的藥物方面可謂勢均力敵，誰能搶下這名號，就等於簽下與大藥廠們合作的MOU。
▍機會留給準備好挑戰的人
透過上述資料的分析，我們發現大部分AIDD公司，其AI平台或系統在數據來源與算法方法上雖然各有千秋，但在Drug Discovery階段各展現了不錯的能力，尤其在縮短藥物發現階段所需時間上，例如Insilico Medicine針對特發性肺纖維化研發的候選藥物ISM001-055，從靶點識別到進入一期臨床試驗僅耗時30個月，不到傳統開發方式所需時間的一半，猶如在人們對AI加速藥物開發上市的冀望注入了強心針。
然而，我們也觀察到了，無論AIDD公司的Drug Discovery的能力有多扎實，再具潛力的候選藥物最終仍需經過臨床試驗來驗證其有效性與安全性。目前，AIDD公司AI技術的應用仍高度集中於Drug Discovery，而進入臨床試驗階段後，項目則大多遵循現行的臨床試驗流程。雖然Insilico Medicine的inClinico平台能預測二期試驗進入三期試驗的成功率，但其在縮短臨床試驗時程上的貢獻尚無具體數據。
目前，我們尚未觀察到任何一家AIDD公司能夠憑藉AI技術顯著縮短臨床試驗時程。因此，我們認為，AIDD行業未來的關鍵決勝點，將是推動AI技術深度應用於臨床試驗階段。誰能率先開發出能有效縮短臨床試驗時間的AI平台，將有望在整體醫藥產業中佔據主導地位。
▍本篇思路
Thinking Map & Takeaways
