又一家公司宣布确认PCC，AI制药全面迎来技术验证新阶段

今天，星药科技宣布利用自主研发的的人工智能药物发现平台Pyxir^®确定了一种新型的治疗自身免疫性疾病的临床前候选化合物（PCC），以此验证了其以AI为核心，技术驱动药物发现能力的闭环。

成立于2019年的星药科技（Galixir），是一家AI小分子制药企业，目前已完成五轮融资。

“一旦完成了技术闭环，诸如里程碑的达成、药企合作达成等成果也会迅速增多。”星药科技创始人兼CEO李成涛对动脉新医药表示，“我觉得对于任何一家公司来讲，这样一个技术闭环的关键节点，是它准备好起飞的时候。”

AI在医疗领域从来不缺少颠覆、破局的神话，但是像李成涛这样的创业者已经越来越清楚，AI制药是一场渐进式的变革，更是一个结果导向的行业。企业最重要的是，自证技术实力。随着AlphaFold2等AI技术的发展，各AI制药企业技术积累和平台搭建逐渐完成，AI制药终于走到了流程和技术验证的新阶段。

有别于大多数AI制药公司创始人的背景，李成涛是学计算机AI出身。2014年，李成涛以优秀毕业生身份从清华姚班毕业，2019年初在MIT获得计算机博士学位。同年，他创办了星药科技。

MIT、波士顿创业氛围很浓，有很多创业组织，李成涛深受影响，他也是新一代创业者的代表：他们很早就有了创业的想法，创业目标明确，更是和全世界同领域创业者走在同一起跑线上。

同医药行业其它细分领域的创始人背景不同，AI制药公司的很多创始人都是技术背景出身。但实际上，AI制药赛道属于计算机、生物、化学等诸多学科的交叉领域，再加上越来越多AI制药企业开始从CRO模式转向Biotech模式，行业对复合型人才的需求越来越旺。

李成涛虽然主攻AI领域，但他非常注重自己在医药知识方面的学习和积累，团队成员也覆盖多个领域，不仅具有将多个药物研发项目推动至临床的经验，还拥有谷歌、苹果、微软等头部互联网企业的机器学习落地经验。

“以往大家都不太了解AI制药领域时，几乎没有人往这个方向走。现在清华、北大、复旦、浙大、交大等高校其实都在开设AI制药方向的项目或人才培养方案。”李成涛认为，随着大家对AI制药领域认知的提升，再加上系统化教育的逐渐拓展，复合型人才将越来越多。

在创业前，李成涛做了很多和创业相关的准备工作，不仅仅是知识、技术、实践和创业人脉的积累，当时作为MIT-CHIEF（麻省理工学院中国创新与创业论坛）的主席，2018年，因为负责波士顿创业团队中国行相关工作，他频繁往返中美两地。进一步了解到了国内行业大环境。

为深入了解药物研发领域的最新进展，以及业内人士对AI的看法，李成涛曾集中利用3个月的时间，通过LinkedIn和将近100位业内人士进行介绍和沟通。“跟他们聊过之后，我发现实际上大多数人，不管是业内做药的、做AI的、还是做投资的，对这件事情其实并不认可。”

李成涛认识到，不认可的背后，主要有两方面原因。一方面是因为大家对AI+药物交叉知识的不了解；另一方面是由于当时AI技术并没有取得突破，很多AI公司，发展了很长时间，融了很多钱。但实际上算法没法落地，更没法赚钱。

医药行业经历过了多次技术革命，很多技术来了就走了，真正能产生价值的留下来的技术少之又少，AI在“革命”制药行业前，摆在面前的最现实的问题，仍是先把药物推上临床。

大家对AI制药的认知需要一段时间去培养和提高。这是李成涛创业初期，“遇到的最大的困难。”

改变认知，需要尖端的技术突破。2018年和2020年，两代AlphaFold算法解决了生物学界长达50年的蛋白质空间结构预测难题，直接引爆了整个行业，AI制药的潜力开始真正显露出来。

但是整个行业是结果导向，技术即使说的天花乱坠，结果才是硬道理。而技术实力只能通过一个个管线来体现，“从一开始的靶点选择，到设计、优化、筛选、合成、检测，最后迭代出来临床前候选药物，其实是对于自己的技术，对整个行业技术的一个最好的证明。”

在和跨国药企，以及国内大型药企的合作的过程中，李成涛了解到大药企对AI制药公司真正的需求：首先AI制药公司能否做到药企能做的事，且能做得更好；其次AI制药公司能否做到药企难以做到的事，例如能否为难成药、未成药靶点进行小分子候选药物的理性设计。

星药科技最新的临床前化合物由AI生成、筛选并参与迭代，不仅具有全新的骨架结构和独立的IP空间，在药效、药代动力学、安全性等方面表现优异，且在体外和体内临床前研究中都显示出颇有前景的结果。

可以说，AI制药行业正从技术革命迈入技术验证阶段，越来越多的AI制药企业推出候选化合物，甚至已经把候选管线推上临床。据《量子位AI制药深度产业报告》，在2021年前全球公开进入临床阶段的AI制药管线产品仅有3个，2021年增加到了14个。

星药科技正在推进十多个药物研发管线项目。同时，也于近期披露了最新的研发进展。

在AlphaFold等算法解决蛋白质结构预测难题后，分子与蛋白质的相互作用预测成为了AI赋能药物设计的最后一块拼图。如果能够解决这个问题，就能够打通整个路径，将靶点选择、结构解析、蛋白特征提取、理性设计等环节串起来，从而实现药物设计的技术闭环。

4月，星药科技与阿斯利康全球研发中心联合发布了基于结构的深度亲和力预测模型STAMP-DPI后，又联合复旦大学、中山大学研究人员，最新发布了基于三体深度神经网络(Trigonometry Aware Neural NetworK)的TBind v1.0.1，专攻小分子配体-蛋白质复合物三维结构预测。

“这是全球首个能同时预测小分子和靶蛋白三维结合构象和结合亲和力的深度表征学习框架，大幅超越现有方法的结果，特别是很多现有方法是存在了很多年的行业标准。”李成涛说，“我们非常激动，能够由我们这边把最后一块拼图拼上，我觉得对行业来讲，其实是一个很重要的事情。”

从整个行业来看，AI制药正逐渐获得认可。据动脉网不完全统计，2021年国内AI制药领域34起融资事件涉及融资总金额为83亿。

不仅资本愿意砸钱，药企对AI制药公司的合作态度也越来越开放，达成了赛诺菲与Exscientia、恒瑞医药与法国Iktos、复星医药与英矽智能等众多合作，甚至出现了MELLODDY、MLDPS等由传统药企和高校主导的大型AI制药联盟。

AI制药行业何时将迎来爆发期？李成涛给出了他的回答：“我觉得快到了。在完成了第一轮技术革命后，现在迎来了第二轮技术验证，一旦验证了整个流程和技术，其实就到了做规模化扩张的时候。”

星药科技刚将药物设计的拼图拼完，技术已经形成闭环。短期内，李成涛希望能够拿到更多PCC项目，同时希望跟国内外更多药企达成深入合作。

长期，他希望未来能够挑战更具挑战性和创新性的靶点，尤其是未成药、难成药靶点的开发。实际上，星药科技已经启动了相关研究，包括最近的双靶点PCC、无序蛋白质（IDPs）靶点，并取得了不错的结果。