第二证券|国内IPO独角兽,生成式AI或能重塑新药产业生态

在招股书中,英矽智能详尽地披露了公司的财务数据、解决方案及在研管线。笔者认为,作为首家申请IPO的AI制药公司,其核心价值并不完全体现在在研管线的未来市场潜力,而更多体现在利用AI技术赋能创新药产研生态,开拓全新商业化路径及重塑市场竞争格局。因此,欲衡量公司的价值与发展前景,首先要对AI制药这一基本概念进行诠释。

AI制药(AIDD,即AI drug discovery)是指运用能够生成新数据的能力的生成式AI(经培训后可根据输入数据生成新数据)算法,识别以往未被考虑过的疾病治疗靶点,并针对该等治疗靶点生成具有优化特性的新药物分子或生物制剂。

由于生成式AI能够从头生成全新的候选药物,并非简单地优化现有药物,因此其作为一种解决未满足医疗需求的工具,具有巨大的潜力。需要注意的是,在AIDD出现之前,计算机技术就已经在以CADD(Computer-aided Drug Discovery,计算机辅助药物发现)的形式参与药物研发。

因此,为更好的衡量AIDD为药物研发产业带来的价值增量,应当将传统制药方法、AIDD、CADD在药物研发环节中的表现进行对比,进而得出AIDD是否具备更优潜力,这里我们只对比AIDD与CADD的差异。

狭义的CADD本质上是计算化学,通常是基于物理规则和一些药化学家依据经验归纳出的化学反应规则,利用计算对现有的组合库进行虚拟筛选。在这一范式下,化学搜索空间有限,CADD的虚拟筛选极度受制于组合库的大小。而AIDD本质是通过数据提取和学习,发现既有化合物背后隐含的结构构成规则,为药物发现打破了常规的结构壁垒。

此外,AIDD还可用于设计、重新设计小分子和具有优化特性的抗体,可用于筛选蛋白质组来预测蛋白质结构并识别蛋白质与药物的对接相互作用进而促进苗头化合物的鉴定,可通过已知蛋白质配体相互作用的大数据集的培训预测新候选药物如何与标靶蛋白结合(即虚拟筛选),可用于识别出一组具有明显不同化学结构但具有特定功能的分子等。

从技术原理来看,AIDD不仅能够辅助、优化传统制药的高通量筛选、生成设计环节,更是能做到“think out of the box”,为新药研发的技术路径提供了全新的可能,是继CADD后药物研发产业的又一次技术革新。资料显示,AIDD能节省20-30%临床前部分的开发成本并大幅缩短研发时间。

而英矽智能作为AI制药赛道国内首家提交IPO申请的企业,占据了先发优势,得益于资本的加持无疑将有更大的本钱去占领这一广阔蓝海。同时,从公司目前已取得的成绩来看,英矽智能已有3款自研管线进入临床阶段,技术实力已得到初步论证。

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