因“减肥神药”司美格鲁肽而名声大躁的诺和诺德公司又有了新的动向——诺和诺德与美国科技公司Valo Health达成合作协议，寻求利用人类数据和人工智能技术研发心脏代谢疾病（CMD）的新疗法。
根据协议条款，Valo Health将获得预付款和潜在的近期里程碑付款，总额为6000万美元，并有资格获得最多11个项目的里程碑付款，总额可达27亿美元。诺和诺德执行副总裁兼首席科学官Marcus Schindler表示：“人工智能和机器学习有望对药物开发产生积极影响。”
“Valo的技术不仅强大，且具有差异化。这项技术能够基于现实中的人类数据研究，并将其转化为潜在的治疗方法，从而造福患有心脏代谢疾病的患者。”Schindler补充道。
Valo Health创立于2019年，总部位于波士顿，是一家基于机器学习和患者数据集支持的药物发现平台。公司致力于利用机器学习、云计算和大数据等技术实现药物发现，以加快药物的发现和开发，同时降低药物发现的成本，时间和失败率，主要关注的领域有心血管疾病、神经退行性疾病和肿瘤领域等。自主研发的Opal Computational Platform是一个完全集成的，组件化的端到端药物开发平台，提供独特的治疗开发方法，使其在心血管疾病，肿瘤学和神经退行性疾病方面发现和开发候选药物。重要的是，Opal能够使用人类数据研究，而不是小白鼠数据。
Valo首席执行官David Berry博士表示，此次与诺和诺德的合作将为大规模部署Opal平台创造“一个独特的机会”。
加速新药研发进程 AI制药已成为重要的应用场景
近年来，药企与科技公司合作案例频现，AI制药优势逐渐显现。
传统的药物研发研发周期长、资金投入大、研发风险高。通常，新药研发通常投入超10亿美元、周期超10年。如何通过大数据、人工智能等科学技术加速新药研发进程、平衡研发投入与成果产出之间的关系，成为了医药公司在数字化改革道路上的重点之一。
业内人士认为，利用AI技术，可以缩短新药研发周期、节省成本，显著提升药物研发效率和企业竞争力。
比尔·盖茨曾在演讲中表示，坚信包括AI在内的技术进步将在卫生保健和教育等领域带来快速突破，使更多人能够获得拯救生命的工具和更好的发展机会。
AI芯片巨头英伟达CEO创始人兼CEO黄仁勋也曾明确指出，在开发新药和新的疗法方面，生成式AI是一种革命性的工具。据了解，英伟达此前以私募股权的形式向另一AI制药企业Recursion投资5000万美元。
“2020年之后，随着国内外一些AI药物管线进入临床二期进行有效性验证，整个AI制药行业也迎来一个关键性阶段：如果有药物能够验证成功，那么就意味着在新药研发流程中，从靶点发现到临床试验，AI制药已能够实现闭环。”英矽智能联合首席执行官及首席科学官任峰在接受《每日经济新闻》记者专访时，如此阐述AI制药的发展趋势。
国内药企布局热情高涨
值得关注的是，国内亦有多家药企携手AI科技公司，加快创新转型。
近年来，泓博医药、皓元医药、美迪西、成都先导等国内知名CRO（药物研发外包服务）公司与AI科技公司合作较为频繁。此类合作有助于国内CRO公司在激烈的竞争中保持成本及响应速度方面的优势。对于以算法、算力为核心优势的科技公司而言，亦是技术验证与价值转化的机遇。
泓博医药在2023年半年报中显示，截至报告期末，公司CADD/AIDD（计算机辅助药物设计/人工智能辅助药物设计）技术平台已累计为52个新药项目提供技术支持。同时，PR-GPT项目进展顺利，新订购的服务器及GPU已到货，目前正在进行大型语言模型（LLM）的本地部署工作。
泓博医药透露，公司与深势科技建立了战略合作关系，深势科技的Hermite平台叠加阿里云高性能计算集群，大幅提升了平台的分子模拟效率。
在近期发布的投资者关系活动记录表中，美迪西表示，公司已与多家AI制药企业达成战略合作，充分整合外部技术资源和内部研发能力，实现双向赋能。
三生国健表示，AI技术在制药领域的应用将成为趋势。公司非常重视新技术领域的发展，已经成立GPT小组，研究并探索新技术带来的无限可能。
上海AI制药公司布局自动化实验室
8月，英矽智能科技(上海)有限公司利用其自主研发的人工智能临床试验结果预测引擎inClinico，高度准确地预测了多项临床试验Ⅱ期至Ⅲ期的转化结果，研究成果已发表在《中国临床药理学与治疗学》期刊上。这意味着生成式人工智能引擎离成功预测临床试验结果又近了一步，也进一步开拓了AI在药物研发链条中的可能性。
人工智能正在给新药研发带来更多的可能。上海，正在其中抢占先机。
根据上海市人工智能行业协会的一项统计，目前全市有34家企业涉及AI制药，共推进了51个临床前研究和14个临床试验项目，在全国占比分别高达60%和47%。“中国是未来生物医药发展的快速增长点，上海则是生物医药产业高地。”英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰感慨。
一些上海的AI制药公司已经开始布局自动化实验室。“自动化的工作站集群，本身就是为了生产数据，这也是当时设计的一个很重要的初衷。”晶泰科技副总裁王明泰表示，自动化实验可以全程记录标准化、可追溯的过程数据和正负结果数据，供人工智能算法模型学习迭代，形成人工智能、自动化实验、数据的互相正反馈。
对于新药研发来说，药物创新以临床价值为导向，临床数据其实是直接的经验材料。作为全国的医疗高地，上海在临床数据上有着先天优势。
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