药物发现的过程是一个错综复杂的过程，涉及到新的药物靶点的鉴定、化合物的设计和合成以及对其疗效和安全性的评价。从历史上看，药物发现是一项费力且昂贵的工作，通常跨越10-15年，每种药物需要花费数十亿美元。人工智能 (AI) 的最新进展有可能彻底改变药物发现领域，为提高效率和降低成本提供机会。
在药物发现过程的各个阶段，AI为其应用带来了巨大的希望，包括靶标识别、先导物生成和优化。机器学习算法具有分析广泛数据集的能力，便于识别潜在的药物靶标和预测化合物活性。此外，先导化合物可以通过 AI 辅助进行优化，准确预测其理化性质和毒性。这种有价值的能力有助于提高临床试验成功的可能性。
近年来，AI已成为药物发现和开发中的有力工具。AI 算法可以分析广泛的数据集，能够识别新的药物靶标，优化药物开发过程，并预测候选药物的特性和成功可能性。AI 可进一步用于设计更有效的临床试验，从而大幅减少新药上市相关的时间和成本。
人工智能在药物发现和开发中的机遇和挑战
新一代技术工具
拓宽药物发现边界
AI 驱动的计算工具已经成为新药发现临床前研究领域的游戏规则改变者。这些创新工具利用 AI 的力量和计算方法加速和增强临床前研究的各个方面。
靶标鉴定：通过复杂的 AI 算法，这些工具可以分析广阔而复杂的生物数据集，如基因组和蛋白质组数据，以鉴定潜在的药物靶标。
虚拟筛选： AI在临床前研究中的关键应用之一是虚拟筛选。通过采用分子对接和药效团建模，这些工具有效地筛选了广泛的化合物数据库，以预测候选药物与靶蛋白的结合亲和力。
预测药物疗效和安全性：AI把握度模型能够预测潜在候选药物的疗效和安全性特征。
药代动力学和药效学预测：AI算法可以预测候选药物如何与身体相互作用，包括其吸收、分布、代谢和排泄（药代动力学）以及其与靶蛋白的相互作用以产生治疗效果（药效学）。这些预测有助于优化药物设计和给药方案。
药物再利用：AI驱动的计算工具在探索药物再利用方面越来越有价值，在药物再利用中，现有药物被评估可能用于治疗不同的疾病。
数据整合和分析：AI擅长整合来自不同来源的数据，包括生物医学文献、临床试验和电子健康记录。这种综合方法提供了对疾病机制和潜在药物靶点更深入的理解，增强了临床前研究的效率和准确性。
个性化医疗：AI驱动的工具处于个性化医疗倡议的前沿。通过分析个体患者数据，包括遗传信息和生活方式因素，这些工具旨在为每名患者确定最适合的治疗方法，可能导致更量身定制和有效的疗法。
AI 通过提高效率、准确性和速度正在彻底改变药物发现。AI 工具通过识别目标、优化设计和预测疗效来减少时间和成本。挑战包括最初的高成本和伦理考虑等方面。尽管如此，AI加速药物开发，提高精确度，培育创新。合作努力将推动 AI 对药物发现的变革性影响，开创有效、更安全用药的新纪元。
AI赋能新药研发
助力新药研发降本增效
近年来，我国政府为推动AI行业以及AI新药研发的发展，发布一系列政策法规。如2022年1月，九部门联合印发的【「十四五」医药工业发展规划】中就提出，以新一代信息技术赋能医药研发。探索人工智能、云计算、大数据等技术在研发领域的应用，通过对生物学数据挖掘分析、模拟计算，提升新靶点和新药物的发现效率。在实验动物模型构建、药物设计、药理药效研究、临床试验、数据分析等环节加强信息技术应用，缩短研发周期、降低研发成本。推进健康医疗大数据的开发应用和整合共享，探索建立统一的临床大数据平台，为创新药研发及临床研究提供有力支撑。
「2010年到2021年，全球由AI参与的药物研发项目从最初的6个增长到158个。最近的一项调查研究显示，由AI参与的药物研发管线，无论是新靶点、新机制的First-in- class（首创新药）药物研发，已知靶点的Best-in- class（同类最佳）药物研发，还是Drug Repurposing（老药新用）的研发，AI均可以很大程度地加速药物研发流程，降低药物研发整体成本。」全球健康药物研发中心数据科学部负责人郭晋疆博士表示，AI可以参与药物研发的每一个环节，包括疾病关键靶蛋白的确立和验证，小分子/疫苗/抗体的设计与优化、中后期的毒性和安全性评估等各个环节，AI都可以赋能和协助加速药物研发进程。
中商产业研究院研报分析指出，AI技术如今主要用于药物研发阶段，随着技术的不断突破和发展，AI技术参与制药的环节将增多，新药研发效率也将提升。据Research And Markets数据显示，2022年全球AI制药市场规模为10.4亿美元，预计2026年市场规模将达到29.94亿美元。从AI制药公司主攻适应症分布情况来看，肿瘤、免疫学及神经病学领域占比最大。
另据DPI统计数据，全球700多家AI制药公司主要布局6大环节，早期药物开发最多，有392家，数据处理、临床开发分别有235家、149家，端到端药物开发、临床前发展及药物再利用则均未超过100家。
国内的AI制药企业已有近80家，包括腾迈医药、英矽智能、晶泰科技、亿药科技、星药科技等企业，该细分领域也成为医疗领域的热门投资赛道之一。2022年，全球AI制药赛道相关融资总事件达144起，同比增长87%，总金额为62.02亿美元，同比增长36%。其中，中国43起。
腾迈医药TandemViz™ 2.0全球首发
创新工具开拓药物发现新路径
2023年7月12日，腾迈医药TandemViz™ 2.0产品发布会在苏州成功举办，在腾迈医药联合创始人、CEO何骑、CTO Albert Pan、软件工程负责人李慧林、用户交互界面开发负责人Fred Parsons以及Chief of Staff黄静琳的共同见证下，提供一站式药物发现的在线协作平台TandemViz™ 2.0正式发布。
TandemViz™ 2.0部署了腾迈自主研发的TandemFEP引擎基于高阶的采样方法和基于量子力学计算的定制化小分子力场，能够准确预测小分子化合物和靶蛋白的结合力，并在不同的药物靶标类别和客户项目上已经得到了充分的验证，既适用于R-group的变化的计算，也适用于化合物骨架跃迁。
斯道资本执行董事黄滔认为，腾迈医药正在重塑药物发现的基础设施，对于行业来讲，意义重大。奥博资本投资董事耿然表示，行之有效的计算工具一方面需要利用好物理模型，另一方面也离不开AI工具的加持。启明创投合伙人陈侃认为，未来的一个机会点在于AI与组学数据的相互赋能，只有不断挖掘更新颖的靶点，才能摘取药物发现的「高垂果实」，找到真正具有临床意义的药物。鼎晖投资基金高级/管理合伙人柳丹表示，AI的重心正逐渐从对理化性质的预测转到对生化性质的预测，他期待AI在临床试验中的应用能真正缩短临床试验的进程和成本。
腾迈医药成立于2021年10月，于同年年底完成由成为资本和奥博资本投资的2500万美金种子轮和Pre-A轮融资，后于2023年3月完成3500万美金，由启明创投领投，奥博资本、斯道资本、F-Prime跟投的A轮融资。
公司设立至今在纽约、波士顿、上海、苏州已拥有员工超过350人，化学生物实验室近15,000平米，已累计为国内外70余家知名生物科技公司提供优质服务，客户数量和项目数正持续增长。2023年公司荣登「中国创新数字医疗榜TOP100」、「福布斯亚洲2023最值得关注企业100强」等榜单。去年，公司宣布正式入驻罗氏中国加速器，腾迈医药将通过其自主部署的先进计算技术为加速器成员企业提供新一代「干湿结合」的新药研发服务。
腾迈医药致力于成为药物发现基础设施的重塑者，去年，公司宣布正式入驻罗氏中国加速器，腾迈医药将通过其自主部署的先进计算技术为加速器成员企业提供新一代「干湿结合」的新药研发服务。
公司将专有的基于量子力学及人工智能驱动的高性能计算平台与规模化高效湿实验室无缝衔接，自主部署了新一代网页版图形用户界面TandemViz™，持续推出包括高通量虚拟筛选、双靶向小分子、骨架跃迁、隐蔽口袋搜索 、QuickCycle™等创新工作流，实现高效「干湿实验室」的深度集成，帮助客户在靶点验证、苗头化合物发现及优化、先导化合物优化等阶段极大地提升研发效率，扩展化合物探索空间，切实攻克新药研发的核心痛点。
