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专访BAI资本侯晓林:中国有望在医疗科技领域弯道超车

2021-12-02 23:50      点击次数:

2016-2022年中国渣浆泵行业分析与投资潜力分析报告 , 米家毛球修剪器来了:众筹价369元包邮 ,的比例超越了英国以色列等传统科技强国,成为了该领域继美国之后最大的新兴市

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  据健康界统计,目前全球AI新药研发初创企业共有240家,国内企业占近20家,融资轮次集中在B轮之前。2020年全年,国内AI制药的投融资额同比增长近7倍,2021年1-10月累计融资额超过81亿元。各路下场选手中除了顶级机构,还出现了药明康德、恒瑞医药等行业龙头的身影。

  但AI制药赛道仍具有较大的未知性。截至目前,全球并无利用AI技术实现新药上市的成功案例,绝大多数AI制药企业仍处在药物研发的发现和临床前研究的早期阶段。据《八点健闻》报道,现在绝大多数国内AI制药企业一年接到的订单仍屈指可数,一笔200万元的订单在业内已是高价。

  数据之困是AI制药公司普遍面临的挑战,BAI资本的投资副总裁侯晓林则告诉界面新闻,在中国其实更容易进行AI制药的原始数据积累。美国在医疗数据板块的监管相对严格,数据的成本和数量远远达不到目前国内的水平,在AI制药这个相对崭新的领域,现阶段国内公司有望在全新的靶点实现弯道超车。

  侯晓林此前就职于软银中国资本,参与投资了叮当快药、快仓等公司,更早在百度负责移动互联网生态研究。在AI制药领域,BAI资本布局了星药科技、星亢原neoX、康迈迪森等明星公司。

  侯晓林对界面新闻表示,她从互联网科技投资人逐步涉足到医疗领域投资,选择切入的角度就是AI制药。在她看来,未来新型的医药公司都会是人工智能技术与新药研发相结合的。

  侯晓林:我选择以“互联网&科技+医疗”为切入点,关注互联网、创新技术带来的医疗产业链各个环节的效率提升,用互联网的理念改变和重塑产业链。

  不同于其他产业,医疗领域因为涉及安全性,所以相对更加保守,强政策监管;此外由于中间环节多,利益方众多,互联网的革新是一点点的渗透的,但是可变革的空间是非常大的。

  我会重点关注有互联网属性、抑或像人工智能这些创新技术在医疗领域的应用,会更加大胆的想象,尝试复用在其他行业已验证的互联网模式,抑或是交叉学科的创新技术,在医疗场景未来的广泛应用。我对风险的理解,相比传统的医疗投资人,会相对没有那么保守。我以互联网&科技切入医疗投资的一个角度就是人工智能技术在制药领域的应用(AI制药)。

  界面新闻:AI应用于药物研发之后发展路径一直坎坷,为什么会选择AI制药领域切入?

  医疗是政策导向的强监管的行业,早在2017年,国务院就印发了我国第一个人工智能规划,力争到2030年把我国建设成为世界主要人工智能创新中心;近年来,国家不断出台政策鼓励药品创新,伴随带量采购,仿制药进入微利时代,高技术壁垒的创新药是大势所趋。

  从市场模来看,2020年全球药物研发市场达1915亿美元,预计快速增长,到2023年达到2168亿美元;中国药物研发市场规模2020年达270亿美元,预计2023年达到493亿美元。万亿级市场规模,孕育了市值庞大的制药公司,未来新型的医药公司都会是人工智能技术与新药研发相结合的。

  侯晓林:AI制药公司终极商业模式,不论是新型的制药公司(创新产品模式),还是AI赋能新药研发的服务平台(AI+ CRO服务模式),我对这两种模式都看好。

  首先说新型制药公司(创新产品模式),以创新药为主的全球TOP10药企的平均净利润率高达20%,制药和银行业在美国五大行业中边际利润率并列第一;随着AI参与研发的创新药管线陆续报批IND,进入临床实验,完成NDA申报,上市销售,AI制药公司的价值毋庸置疑。

  其次,AI赋能服务平台(服务模式)也是极有价值的,尤其在临床前CRO领域:AI深度学习算法和大数据计算的介入,应用于蛋白质结构的解析、化合物分子的设计、药效动力学的优化,可以减少大量的试错和返工时间,节省研发成本,缩短研发周期;AI技术的自动化、标准化和可解释性,也使得AI赋能的服务模式可延展为规模化复制的超高效率平台。

  侯晓林:在AI制药领域,我们先后下注了星亢原neoX,星药科技和康迈迪森三家公司。三家公司都是基于生物体系和药物作用可计算的底层逻辑,通过深入研究生物物理、计算化学、人工智能、高通量实验,来打造的计算驱动的创新药物研发设计平台。

  一方面,各家AI制药公司凭借且自身在计算化学、人工智能和药物研发领域的优势,建立起独特的竞争壁垒,短时间很难被其他企业取代;另一方面,由于药物的专一性和特异性,很难出现赢者通吃的药企巨无霸。康迈迪森有国内乃至国际计算化学和CADD领域最强的团队,科学顾问委员会主席黄牛博士是北京生命科学研究所高级研究员,是计算化学顶级专家,擅长超大规模分子对接技术。

  星亢原这家公司在AI制药企业中略显特别,它选择了少数人的那条路径——通过深入研究和表征蛋白质之间相互作用的强大力量,重点布局生物大分子和多特异性分子药物。由于生物大分子和多特异性分子的创新药物的数据量还不大,在创始人陈航博士和刘帆博士带领下的交叉学科背景的星亢原,将AI和生物物理相结合,弥补了数据量的不足;积累数据的同时,也建立了新药模式研发的理性设计标准,形成了独有的竞争壁垒。

  星药科技则基于原研的AI算法,结合药物化学、计算化学和生物学,建立起了自研AI药物发现平台Pyxir,这个平台在与多家跨国药企、生物科技公司的合作中得到了界面验证并取得阶段性进展。

  界面新闻:现在整个医疗行业的数字化行至哪个阶段了,比你预想的早了还是晚了?

  侯晓林:移动互联网时代,医疗行业的数字化相对于其他行业的垂直应用程度尚浅,我认为数字化的改造会由浅入深,会形成新型高效闭环生态系统。

  近年来,“4+7带量采购”、“一致性评价”以及“医保控费”极大的压缩了仿制药的利润空间,而新药研发上市的审批速度明显加快,药企不得不走上独立研发创新药的道路,回归药的价值本源。而传统的“带金销售”模式随着医药代表的备案制的推广而难以为继,市场逐渐熵减,更加有序化、规范化。新型的医药代表需要教育宣贯普通医生创新药的适应症、用法用量、不良反应等,把创新科研成果转化应用到临床实践,这对专业能力要求极高。

  传统线下的销售代表模式已经远远无法满足药企降低成本、提升效率、扩大覆盖、规范合规的需求,从而催生出了新型的数字化医药销售模式。因为参与方众多,药企的数字化转型是一个漫长的过程,需要不断通过用户的数据反馈去调整策略。返回搜狐,查看更多

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