医药行业有三高，高投入、高风险、高回报；事实上多数人认为只有两高，新药临床失败率极高，故而导致高回报基本为“假”。近年来新药研发成功率逐年下降，据悉，当前新药研发临床失败率高达92%，并且一款新药研发平均投入资金更是达到26亿美元，2018年FDA仅批准了59个新药上市。由此可见，医药行业为典型的高投入、高风险行业。这样的行业对于技术革新的强烈诉求应运而生。
“2019中国医药健康产业发展大会暨第四届中国医药研发?创新峰会”（PDI大会）上晶泰科技（Xtalpi）联合创始人兼CEO马健博士作了《人工智能在药物研发中的应用》的报告，全方位剖析AI技术与新药研发融合，助力新药研发的高效能发展。
近年来多元化的人工智能技术已融入到新药研发的各个环节，从靶点的发现、靶点的确认、先导化合物的设计、临床的研究，甚至是临床研究后期偏重于计算的，如新药设计传统的计算化学结合人工智能新的算法，以及偏生物信息的早期靶点挖掘和推荐等等。
不完全统计，目前全球范围内AI技术公司有125家，中国近两年才开始拥有AI技术公司，且不超过10家企业。前沿高科技技术一直是时代的宠儿，引领社会及行业的发展。具有发展眼光的投资者自然不会放过任何一个潜力股，据悉，预计到2024年，每年全球在AI大健康领域的投入将超100亿美元，且每年在AI药物发展领域的投入也将超40亿美元。
抓住机遇，晶泰科技顺势而生
“网络搜索晶泰科技，可能大家认为晶泰科技仅仅是做晶型预测的一家公司，从药物研发流程来讲研究面确实比较窄，其实晶泰科技不仅是做晶型预测，还做空间排列的晶体结构，和化合物的物质结构等。”马健博士说道，“晶泰科技的核心技术基于量子化学和物理学，运用人工智能和机器学习算法，进行大规模高性能的云计算，对药物晶型进行预测计算理论分析并结合实验对其进行筛选、工艺放大，贯穿药物研发的整个生命过程。目前为止晶泰科技是全球范围内晶型研发方面最完备的公司。”
晶泰科技于2014年创立于麻省理工学院校园，创业团队是一群学习物理化学的人才，2015年获第一单业务，与罗氏（上海）合作；经过两年多的研发，2016年通过全球范围内的评估，晶泰科技获“创富中国”总决赛第一名，包揽专项奖；随后辉瑞成为最重要的客户。截止目前凭借团队的技术优势与项目广阔的市场空间，晶泰科技在美国、欧洲日本和中国共计拥有44家客户，并已获得腾讯、真格基金、峰瑞资本数千万元的A轮投资，以及来自国寿大健康基金、红杉资本中国基金、Google、腾讯、SIG（海纳亚洲）、雅亿资本的数千万美金B轮融资，成为全球AI+制药领域获得融资最高的创业公司之一。
药物晶型研究新模式：计算+实验
药物的晶型具有非常多的价值。药物晶型研究可能是一个不被看中的环节，但对于完整药物研发过程来看，我们关注的是最后患者的药效，晶型是药物化合物的载体和固体形态，对药物的药效扮演了关键的角色；在药物研发中，中国创新药管线愈发丰富，尤其是4+7带量采购之后，仿制药工作逐渐向创新药看齐，晶型研究对于新药研发是非常标准、常规的工作，一定要进行完备的研究筛选，进而才能保证药物的质量与疗效，提高研发效率，减少生产成本，并延长药品生命线，加速药品上市。
药物的晶型从界定层面上讲是最容易识别的，因为晶型是物理性质，物质结构，不像复杂的工艺流程可以调节，晶型是一个固定形态，唯一不可变。物理性质和物质结构对于创新药研发至关重要，换句话说，晶型的研究在创新药研发过程中是一个非常关键的环节。
这里问题就非常突出了，如果药物的设计中还有理性设计成分在里边，晶型就是其中之一。全新药物晶型研究像一门手艺，像炒菜一样跟个人经验绑定很深。药物晶型研究比药物设计更加传统更加偏工业，它的矛盾存在于研发过程中的时间和质量。例如，三个月的时间能不能得出化合物最稳定的晶体结构，保证制剂到临床1期、临床2期药物不会发生转晶，保证没有风险，能不能从物理上给一个完备的评估？三个月时间，将近30个临床体系计算，大部分实验和预测的结果吻合一致，占比约70%；另外30%左右还需要进一步的研究。这里看出平衡时间和质量关键上预测是非常重要的。
过去的几年把实验和计算，理论和实验结合在一起，有效地提高药物晶型研究整个过程的研究质量和效率。众所周知，药物研究早期阶段，一是原料药少；二是处于盲目筛选阶段，缺少针对性；三是短期难以确定药物的相对稳定性，难以确定微观结构，无法申报；四是进一步表征分析的样品量不足，如何解决实验痛点？这就体现了计算的优势，不消耗实际原料和样品，短时间内大规模并行全面理论筛选，准确获得微观结构，从理论层面解释实现现象，从而提高决策质量，缩短决策周期，降低决策风险。
国内某新药研发企业，希望在2个月内明确药用晶型，控制晶型风险。项目时间紧，要求高，传统实验已经不能满足客户需求。晶泰通过实验+计算的新模式，新一代晶型预测平台很好的解决了客户问题，加速药用晶型决策。
人工智能+高清度计算的药物设计
人工智能和高清度计算的药物设计，能不能做出新药来？实际上多数AI药物研发公司集中在早期药物设计，尤其是先导化合物的识别和先导化合物的优化，帮助药物化学家更快的确定并优化一个临床前的化合物。AI的算法应用到药物分子结构的设计，逻辑上很直接，分子结构画出来是2D的图，大家可以拿到很多化合物，逐一识别各个位点跟蛋白，将其进行计算和结合，这是其中一个路径。
第二，AI和药物研发的关系上来讲更多的处在早期合作阶段，目前除了晶型方面是标准化服务之外，没有一家企业变成一个完整的正式服务，早期药物设计阶段都是摸索和探索。晶泰科技基于量子化学基础，结合计算机运用软件，对药物晶型进行预测，帮助药企进行药物设计。另外是AI的算法，在晶泰科技内部项目上最关键的一个表现是相当于一下晶泰科技多了20和30个药物化学家，设计一些结构或者做一些改造，快速产生合理的甚至有效的分子结构的引擎，充分的提供了补充。
如果说太多的AI，可能会有点过分夸大成分，有很多的泡沫存在，目前从科学发展角度来讲，AI技术还在逐渐改良中，而且必须在这个过程中去尽量找数据多的地方，找数据标准化容易获得的地方。纯粹实验合成不行，要从定制合成，要从中间的计算结果出发把这个环节衔接起来，逐步使得它能够不被取代。相信人工智能药物研发，将助推更多的药物设计分子结构的产生，并作为用户友好的工具，促发药物新引擎，帮助和提升药物研究开发工作，使得三高当中最后一个高，高回报能够快速的得到实现。
