2024-10-03
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ai(인공지능) 의약품 분야에서 '죽음의 계곡'으로 불리는 2a상 임상시험 단계가 첫 번째 돌파에 성공한 기업을 맞이했다.
9월 18일, 인실리콘 인텔리전트는 회사의 파이프라인 ism001-055가 2a상 임상 시험에서 긍정적인 예비 결과를 달성했다고 발표했습니다. 이 약물은 특발성 폐섬유증(ipf) 치료를 위해 tnik(traf2/nck 상호작용 키나제)를 표적으로 하는 약물 발견 및 설계 과정에서 생성적 ai에 의해 구동되는 '세계 최초' 소분자 억제제이다.
정리해고와 통합설이 잦은 ai 제약업계에는 반가운 소식이다. 하지만 현재 전 세계적으로 임상 3상 단계에 진입한 ai 약물은 없으며, 아직 비즈니스 모델도 모색해야 한다. . yingsi intelligent의 최고 과학 책임자이자 약물 연구 개발 책임자인 ren feng은 최근 'daily economic news' 기자와의 인터뷰에서 ai 제약이 '스토리텔링'에만 의존하는 시대에 유치할 것이라고 말했습니다. 앞으로의 싸움은 파이프라인 진행과 라이센스 수입에 관한 것입니다.
2013년부터 계산하면 ai 제약산업은 10년 동안 발전해왔지만 살아남은 ai 약물은 거의 없다.2단계임상 시험. 엑스사이언티아(exscientia), 베네볼런트ai(benevolent ai), 리커전 파마슈티컬스(recursion pharmaceuticals) 등 ai 제약스타 기업들이 모두 참여했다.2단계또는Ⅱa상 임상에서는 기대했던 약효 목표를 달성하지 못하며 주가 변동을 겪었다.
이에 세계 최초로 ai 기반 신약이 개발돼 임상 2a상 유효성 검증을 마친 ism001-055는 2013년 노벨 화학상 수상자 마이클 레빗(michael levitt)으로부터 “새로운 ai 시대의 진정한 미래를 상징한다. 약물 발견을 주도했습니다."
ren feng에 따르면, ipf는 폐 기능의 점진적이고 돌이킬 수 없는 저하를 특징으로 하는 만성 흉터성 폐 질환입니다. 현재의 항섬유화제는 질병의 진행을 늦출 수 있지만 질병 과정을 멈추거나 역전시킬 수는 없다고 일반적으로 믿어지고 있습니다. 약물을 투여하는 임상실습 약물의 효과를 보기까지는 6개월에서 1년 이상이 소요되지만, ism001-055의 3개월간 진행된 iia상 연구에서 환자들은 '강제 폐활량(fvc)의 용량 관련 개선'을 보였다. (fvc는 ipf 약물의 척도) 효능의 최적 기준), ism001-055가 ipd의 질병 과정을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 입증했습니다.
이번 결과는 연구팀의 기대를 뛰어넘는 것으로, 연구 시간이 짧고 피험자 수가 적어 추가적인 검증이 필요하지만, 생성 ai가 초기 신약 개발의 효율성과 혁신을 높일 수 있다는 점에는 의심의 여지가 없다.
ren feng은 ism001-055가 초기 표적 발견부터 전임상 후보 화합물 식별까지 개발하는 데 18개월이 걸렸으며 총 r&d 투자액은 260만 달러라고 말했습니다. 관련 문헌에 따르면 업계 평균에 따르면 유사한 r&d 프로세스를 완료하는 데 일반적으로 4년 반이 걸리고 수천만 달러의 투자가 필요합니다. 즉, ai를 추가하면 r&d 시간이 2/3 단축되고, r&d 비용이 업계 평균의 1/10로 줄어들며, r&d 효율성이 크게 향상되고, r&d 비용이 절감됩니다.
또한 생성 ai는 약물 혁신에 중요한 역할을 합니다. "먼저 생성 ai를 사용하여 새로운 목표를 찾은 다음 생성 ai를 사용하여 목표 구조를 목표로 처음부터 새로운 작은 분자를 생성합니다. 이러한 종류의 작은 분자는 매우 혁신적이며 현재 우리는 세계에서 유일한 것입니다." 펑이 말했다.
기자는 yingsi intelligent의 공식 웹사이트에 현재 개발 중인 파이프라인이 18개 있다고 밝혔습니다. 개발 중인 파이프라인은 광범위한 적응증을 포괄하며, 이는 특정 질병 분야에 초점을 맞춘 생명공학 회사와는 분명히 다릅니다. 이와 관련하여 ren feng은 ai 기반 신약 연구 개발 프로젝트가 질병 분야에 의해 제한되지 않는다고 말했습니다. 충분한 공개 데이터가 있는 한 약물 연구 개발은 다양한 수준에서 권한을 부여받을 수 있습니다. 데이터 정리 요구 사항 회사의 데이터 정리 팀은 연중 20~40명 규모를 유지합니다.
인실리콘 인텔리전트는 올해 3월 27일 홍콩증권거래소에 투자설명서를 제출해 홍콩 메인보드 ipo에 상장할 계획이었다. 투자설명서에 따르면 회사의 수익은 '약물 발견 및 파이프라인 개발 서비스'와 '소프트웨어 솔루션 서비스' 두 부분으로 구성되어 있으며, 전자는 2023년 매출의 최대 93.4%를 차지할 것이며 자회사인 '파이프라인 의약품 개발'은 두 부분으로 구성됩니다. 총 수익의 76.2%를 차지하는 39억 220만 달러의 수익을 달성하게 됩니다.
이 중요한 사업에서 발생하는 수입에는 연구개발, 회사 내부에서 개발한 파이프라인 후보물질에 대한 시판허가 후 상업화, 회사가 관련 지적재산권을 독점적으로 보유하는 특정 파이프라인 후보물질의 외부 라이선싱 등이 포함됩니다.
이를 바탕으로 ren feng은 yingsi intelligent의 세 가지 주요 비즈니스 모델을 요약했습니다. 첫째, ai 플랫폼 상용 소프트웨어의 외부 라이선스, 둘째, 약물 연구 개발 프로젝트의 외부 라이선스, 셋째, 계약금부터 시작하는 대형 제약회사와의 전략적 협력입니다. , 마일스톤 지급 수입을 기다리고 있습니다.
ren feng은 세 가지 비즈니스 모델 중에서 소프트웨어 라이선싱의 수입 "상한선"이 상대적으로 낮다고 생각합니다. 전략적 협력은 파트너의 전략에 따라 상대적으로 수동적입니다. 그러나 약물 연구 및 개발 프로젝트는 외부 라이선싱에서 더 높은 자율성을 갖습니다. 파이프라인은 특정 단계에서 완료될 수 있으며, 계약금, 마일스톤 지급 및 판매 지분을 받을 수 있습니다. 이는 회사의 주요 비즈니스 모델일 뿐만 아니라 ai에서 가장 널리 사용되는 비즈니스 모델이기도 합니다. 제약 산업. 현재 이러한 ai 의약품에 대한 비용을 지불하려는 대부분의 고객은 해외 고객입니다.
"ai 제약에 대한 스토리텔링 시대는 지나갔습니다. 이제 ai 제약 회사에 대한 모든 사람의 요구 사항은 두 가지입니다. 하나는 파이프라인의 진행 상황을 살펴보는 것이고, 다른 하나는 라이선스 및 라이선스 수입을 살펴보는 것입니다." 글로벌로 출시된 ai로 제약회사와 비교해 올해 상반기 매출은 5000만 달러 이상으로 지난해를 넘어섰다. 비즈니스 모델은 아직 완전히 개발되지 않았으며, 여러 검증이 필요합니다. 따라서 향후 회사의 두 가지 주요 개발 방향은 파이프라인을 빠르게 발전시키고 수익을 확대 및 늘리는 것입니다.
"ai 플랫폼은 초기 단계의 약물 개발에 중점을 둡니다. 이후 대규모 임상 및 상용화는 회사의 강점이 아닙니다. 따라서 파이프라인이 특정 단계로 발전하면 파트너를 찾아야 한다고 ren feng은 예측합니다." ai 제약회사는 2~3개의 프로젝트를 이전할 수 있어 전체 비즈니스 모델을 '지속가능하게' 구현할 수 있다. yingsi intelligent의 경우 향후 2년 이내에 손익분기점에 도달할 것으로 예상됩니다.
2023년 4월, 영국 ai 제약회사 베네볼런트 ai(benevolent ai)는 아토피성 피부염 치료를 위한 국소 범트르크 억제제 ben-2293의 2a상 임상시험이 2차 유효성 평가변수를 충족하지 못했다고 발표했습니다. 올해 8월 미국 ai 제약회사 리커션(recursion)과 영국 ai 제약회사 엑스사이언티아(exscientia)가 최종 합병 합의에 이르렀다고 발표해, 합병 회사 이름은 리커션(recursion)이 될 예정이다.
ai제약사들의 해고·합병 소식이 늘어나면서 업계를 가렸던 후광은 사라지기 시작했고, 시장 투자심리는 광신에서 벗어나 차분한 분위기로 돌아섰다. ren feng의 관찰에 따르면 업계는 현재 적자생존 단계에 있습니다. 미래에는 일부 회사는 합병되고 일부 회사는 살아남지 못할 것이며 일부 회사는 변화를 선택하고 일부 회사는 계속해서 열심히 일할 것입니다. ai 의약품 분야에서
그렇다면 ai 제약회사가 좋은지 나쁜지를 어떻게 판단할 수 있을까? ren feng은 파이프라인과 수익이 두 가지 명시적인 지표라고 말했습니다. 전자는 ai 플랫폼의 프로젝트 홍보 능력을 반영하고 후자는 기업에 대한 업계의 인식을 반영합니다. 또 ai 기술에 대한 평가도 중요하지만 판단이 더 복잡하고 어렵다.
ren feng은 "0에서 1까지"의 원래 혁신과 비교할 때 중국 제약 회사가 "1에서 100까지" 혁신을 더 잘 따르기 때문에 adc(항체 약물 접합체)와 같은 더 많은 엔지니어링 제약 분야에서 이점을 가지고 있다고 믿습니다. pd-1, glp-1 등 새로운 약물 타깃 발굴에 상대적으로 뒤처져 있다. ai는 중국 제약사의 본래 단점을 보완하고, 국내외 혁신 신약 연구개발 격차를 줄일 것으로 기대된다.
ai 의약품이 약물 연구 및 개발에 힘을 실어주는 것이 업계의 합의가 되면서 선도적인 제약회사들은 계속해서 레이아웃 움직임을 보이고 있습니다. 예를 들어, 다국적 제약회사인 sanofi는 2023년 6월 glaxosmithkline에서 인공지능과 데이터 사이언스 '올인(all in)'을 발표했습니다. 존슨앤드존슨(johnson & johnson), 화이자(pfizer), 바이엘(bayer) 등 다국적 제약회사들은 ai 제약 스타트업과의 협력, 내부 연구개발 또는 투자를 통해 ai 기술을 신약 발굴 및 개발 과정에 통합해 왔다. 그러나 현재까지 ai가 개발한 신약은 전 세계적으로 마케팅 승인을 받은 사례는 없다.
"ai(제약)가 실패하거나 성공할 것이라고 생각하지 마십시오. 이것은 역설입니다." ren feng은 기자들에게 ai 지원 없이는 신약 개발 파이프라인의 성공률이 일반적으로 5% 미만이라고 말했습니다. 이 숫자를 3~5배 늘리는 것 자체는 엄청난 개선이지만 결코 성공률을 100%로 높이지는 못합니다.
"모든 사람은 ai 의약품에 대해 합리적인 기대를 가져야 합니다. 그렇다고 ai의 축복으로 모든 것이 성공해야 한다는 의미는 아닙니다. 대부분은 여전히 실패할 수 있습니다."
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