2024年8月16日，BioPharma Dealmakers杂志发表文章Generative AI platforms drive drug discovery dealmaking。

Biopharma Dealmakers是Springer Nature旗下发布全球生命科学、生物制药领域有关合作活动信息和分析的期刊。

2022年，随着大型语言模型ChatGPT的出色文本生成能力，生成式人工智能跃上了公众舞台。现在，生成式人工智能模型在加速候选药物设计方面的潜力，似乎将会促进以人工智能为重点的公司的融资，并推动相关合作的发生（图1和表1，使用DealForma提供的数据编制）。

图1 从事人工智能/机器学习药物发现和开发的公司的交易和风险投资趋势

一个典型的例子是Xaira Therapeutics，该公司今年4月获得了10亿美元的承诺资金——这是有史以来规模最大的生物技术初轮融资之一，并拥有一支备受瞩目的管理团队。该公司的愿景是在药物研发中端到端地应用AI工具，包括一类称为扩散模型的生成式AI工具，用于设计抗体等生物药物。Flagship Pioneering于2018年创立的Generate : Biomedicines也正在将这类工具应用于抗体设计，该公司至今已融资约7.5亿美元。

在交易方面，利用生成式人工智能工具为膜蛋白等具有挑战性的靶点设计抗体，或为已知靶点确定具有best-in-class特性的候选药物的潜力，一直吸引着大型生物制药公司与专注于人工智能的公司合作。去年11月，Almirall宣布与Absci建立价值高达6.5亿美元的合作关系，利用其人工智能生成平台为皮肤病学的两个治疗靶点确定抗体（表1）。接下来的一个月，Absci又与阿斯利康达成了另一项合作，为一个肿瘤靶点设计抗体候选药物。根据交易条款，Absci最多可获得2.47亿美元。 

表1 最近侧重于将人工智能应用于药物发现的合作活动

Absci也在开发自己的候选药物，其第一个候选药物是人工智能设计的针对炎症性疾病靶点肿瘤坏死因子样细胞因子1A（TL1A）的抗体。在过去一年多的时间里，默克、赛诺菲和罗氏这三家大型制药公司都签署了收购或授权临床开发中的TL1A抑制剂的重要协议。2023年5月，默克斥资108亿美元收购了Prometheus Biosciences及其已进入3期的TL1A靶向抗体PRA023。随后，在 2023年10月，赛诺菲和梯瓦宣布了一项交易，围绕梯瓦正在进行2期试验的TL1A靶向抗体TEV-'574 ，赛诺菲将向梯瓦支付5亿美元的预付款和高达10亿美元的里程碑费用。同月晚些时候，罗氏也加入了这一行列，同意支付71亿美元的预付款和1.5亿美元的近期里程碑付款，收购Telavant及其已进入3期临床的TL1A靶向抗体RVT-3101。

最近参与重大交易的其他人工智能公司还包括BigHat Biosciences，该公司与艾伯维（AbbVie）达成了一项价值3.55亿美元的合作协议，将于2023年12月开发用于肿瘤学和神经科学应用的治疗性抗体（表1）。去年10月，BioMap与赛诺菲宣布了一项价值可能超过10亿美元的交易，两家公司将合作开发人工智能模型，以实现生物制剂的设计和开发，例如BioMap的xTrimo，这是一种用于蛋白质结构预测的大型语言模型。

12月，赛诺菲还与Aqemia签署了一项协议，将生成式人工智能应用于小分子药物研发。根据协议，Aqemia有资格获得高达1.4亿美元的预付款和里程碑付款，它将与赛诺菲合作，利用其基于生成式人工智能和“深度物理学”的平台，在多个治疗领域确定小分子候选药物（表1）。

另一家参与最近两笔人工智能相关交易的公司是Isomorphic Labs，它们于今年1月的同一天在摩根大通会议上宣布了这两笔交易。该公司于2021年从谷歌 DeepMind子公司分离出来，致力于AlphaFold的药物发现应用，AlphaFold是一款基于人工智能的蛋白质结构预测工具，该工具于2021年发布后在该领域掀起了一场风暴。在一项交易中，礼来同意支付4500万美元的预付款和高达17亿美元的里程碑费用，以应用Isomorphic的技术为多个未公开的靶点发现小分子候选药物。在另一项交易中，Isomorphic收到了3750万美元的预付款，并有资格从诺华获得高达12亿美元的里程碑付款，用于开发三个未公开靶点的候选药物。

9月份，默克与两家专注于人工智能的公司Exscientia和BenevolentAI在同一天宣布了两项与人工智能相关的合作（表1）。与Exscientia的合作主要是应用该公司基于人工智能的药物设计能力，确定肿瘤学、免疫学和神经炎症领域的小分子候选药物，合作条款包括向Exscientia支付2000万美元的预付款和高达6.74亿美元的里程碑付款，以及成果产品的潜在特许权使用费。与BenevolentAI的合作旨在应用其平台，为肿瘤学、免疫学和神经学领域的三个靶点发现候选药物。在这种情况下，交易的潜在价值可能高达5.94亿美元，包括向BenevolentAI支付一笔未披露的预付款和里程碑付款。此外，还将支付商业化产品的销售特许权使用费。

Insilico Medicine是将生成式人工智能应用于小分子药物发现的先驱之一，在过去12个月里也签署了几项重要交易（表1）。2023年9月，该公司同意以8000万美元的预付款向Exelixis授权一种IND就绪的抗癌靶点小分子抑制剂--去泛素蛋白酶泛素羧基末端水解酶1（USP1）。Insilico Medicine还有资格获得里程碑付款和未来销售的特许权使用费。随后，该公司于2024年1月与Stemline Therapeutics达成了另一项抗癌靶点临床前小分子抑制剂的交易，这次是组蛋白乙酰转移酶KAT6A。这笔交易对Insilico Medicine的潜在总价值可能超过5亿美元，其中包括1200万美元的预付款。 

Insilico Medicine今年还发布了有关其主要候选药物INS018_055的新闻，这是一种新型抗纤维化靶点TRAF2- 和NCK交互激酶 (TNIK) 的小分子抑制剂，该靶点也是利用公司的端到端平台确定的。该化合物目前正处于特发性肺纤维化的2期临床试验阶段--特发性肺纤维化亟需新疗法，而药物开发历来多以失败告终。

虽然人工智能设计的抗体尚未进入临床，但我们将密切关注INS018_055等小分子药物的试验结果，以了解人工智能是否不仅能加速候选药物的发现，还能识别出那些能够在临床上取得成功的候选药物。

参考资料：

https://doi.org/10.1038/d43747-024-00084-w