出品｜虎嗅醫療組

作者｜陳廣晶

題圖｜視覺中國

李彥宏的AI“黑馬”終于闖進醫藥圈了？

中秋節前，百度CEO李彥宏牽頭創辦的百圖生科，在北京舉辦了北京中心實驗室開業儀式，同時首次正式對外披露了其基于生物計算引擎de novo設計的免疫機器人（“ImmuBot”），後者目标是實現對免疫系統的精準重編程，治療上百種免疫相關疾病。

所謂的免疫機器人，就是一種新型蛋白質藥物，由多個免疫功能彈頭、組織導航彈頭、微環境傳感器、可編程控制器等構件組裝而成，可以實現傳統抗體藥物無法實現的複雜作用機制。

可以理解它是一類通過調節免疫系統起效的多靶點生物藥。此次啟動的作為 “高通量免疫實驗系統”核心基地的北京中心實驗室、和已經啟用的蘇州實驗室，都是助力其研發的關鍵力量。

經過近2年的摸索，百圖生科在定位上希望強化其“藥企”的屬性。他們研發的目标也直接錨定在“first-in-class”（全球新）藥物。“我們是造藥新勢力，對标的基因泰克。”百圖生科CEO劉維強調。當前Biotech（生物科技）主導新藥研發的局面，就是從基因泰克開始的。

抛開其他的不說，就隻是專注研發“first-in-class”藥物一條，就足以讓百圖生科超越一衆AI 制藥企業和大多數專注研發的中國創新藥企了。畢竟，目前中國大多數新藥研發仍然停留在“跟随”階段，還遠遠做不到“原創”。

因此，百圖生科的“對免疫系統精準重編程”目标一旦成功，影響或更加深遠。

李彥宏在醫、藥領域的野心由來已久。百度早在2015年就創辦了醫療事業部，後來雖然裁撤了醫療事業部，但是仍然在相關領域投資，并上線了百科醫典。與大多數科技巨頭類似，他們也沒能真正殺入醫療領域。近年來，投資重點逐漸轉向了制藥領域。

李彥宏對百圖生科非常看重。早在百圖生科正式運營之前，已有報道透露，李彥宏計劃3年内融資20億美元，用于生物藥研發。他個人前期投入的資金就達百億元人民币。他手下“虎将”百度風投原CEO劉維，不僅是聯合創始人，還直接下場全面操盤。

為了擺脫“互聯網公司的慣性”，李彥宏和劉維撇開了百度，用個人資金投資。

事實上，作為跨界進入制藥行業、毫無新藥研發經驗的初創公司，百圖生科一心隻做first-in-class藥品，還是有冒進之嫌的。

據接近百圖生科的人士向虎嗅透露，公司内部也曾有人認為可以對外提供一些CRO服務，這樣會有現金收入、更加務實。“不過，李彥宏不願意做這個（CRO）。”

李彥宏開發的創新藥是什麼？是什麼令他如此堅持？新模式将怎樣影響中國創新藥行業，又面臨怎樣的挑戰？

最終目标：人造免疫系統？

百圖生科的藥品研發模式與以往大不相同。

“我們努力搭建一套高通量（可理解為：可同時對大量樣本進行操作）的免疫試驗系統，最主要就是要以複雜來駕馭複雜。”百圖生科CEO劉維表示。

第一個“複雜”，是指複雜的藥物作用機理。免疫機器人就是基于這類機理誕生的“武器”。

百圖生科認為，人體的免疫系統内已經有很多天然的“免疫機器人”，它們在免疫系統内有很強的感知能力、條件觸發能力，也攜帶着多個“彈頭”，針對多個靶點起效，對各種情況做出反應。而它們一旦失靈，也就出現了各種健康問題。

百圖生科模拟自然狀态設計出來的免疫機器人，就是要通過調控，甚至是修複這些失靈的免疫系統來治療疾病。

第二個“複雜”，就是指複雜的免疫相關疾病。免疫系統不僅組成是複雜的，每個細胞都有上萬個蛋白在起作用，而且它們之間的相互調節還更加複雜。至今仍然有包括自身免疫疾病在内的諸多難題沒有被解碼。

而現在的藥往往是以“簡單駕馭複雜”，也就是用作用在單一蛋白上的藥物，去解決複雜的免疫問題，常常會“按下葫蘆又起瓢”，容易出現免疫逃逸、免疫耐藥等，造成藥品有效性和安全性上的問題。

“要對付這麼複雜的免疫系統，就需要更複雜的MOA（藥物的作用機制）去駕馭。”劉維解釋說，需要幾個免疫細胞的序貫激活。

這也就是所謂“以複雜駕馭複雜”的關鍵所在。

“就像樂高積木。”他比喻這種機器人說。這是一種“下一代複雜蛋白質藥物”多彈頭的組合，可以讓藥物擁有更好的免疫功能。“一個蛋白調控不了，我們用兩個蛋白、三個蛋白去調控它。”

這個原理不算複雜，實現的過程卻是浩大的工程。其中，尋找“彈頭”，賦予這些“彈頭”敏銳感知環境，并對特定環境做出特定反應等，都需要借助新的技術。

以往要找出某種具有特異性的蛋白，研究者隻能靠生物實驗一輪一輪的篩選，可能要篩選幾萬、幾十萬種蛋白，篩選成本高。而現在生物計算的方式，在虛拟空間内可以完成這種篩選。

再給這些“彈頭”加上“傳感器”“邏輯門”等，就可以敏銳感知微環境，并在特定環境，比如腫瘤微環境中觸發。

這不僅可以用于腫瘤藥開發，在罕見病等小病種藥物開發領域也有應用的空間。高通量模拟實驗室，作為驗證體系，使這種“複雜駕馭複雜”體系形成了閉環。

在此基礎上，百圖生科正在構建一個大型的創新藥物資産組合，包括10餘類自主靶點挖掘項目、30餘個構件研發項目、10餘個自主和合作藥物研發項目，涉及中國高發的胃癌、肝癌等大批腫瘤和自免疾病。

據透露，百圖生科的第一批新藥預計将在明年進入臨床。這或許也是他們高調喊出“對标基因泰克”的底氣所在吧。

具有4大特點免疫機器人。百圖生科提供。

而百圖生科之所以能夠這麼快做出成果，也得益于百度長期對生物制藥的關注。

據劉維介紹，百度的風險投資已經投了多家AI藥物設計公司、做生物傳感器的公司，以及其他多種前沿生物技術。“做百圖生科很大的原因，也是希望能有機會把這些單點技術充分整合在一起，再跟AI技術、具體的藥物研發等問題形成閉環。”

整個體系的驅動力量，就是“AI大模型驅動的高通量幹濕閉環生物計算引擎”。它囊括了萬億關系的多組學免疫圖譜、千億參數的蛋白質/免疫計算大模型、億級數據生産量的高通量免疫模拟實驗系統等關鍵技術，以及由此形成的高效的幹濕閉環。

其中，大模型xTrimo免疫大腦是全世界最大的生物預訓練模型；剛剛啟動的北京中心實驗室，将承載全球首創的大規模類免疫系統的一部分功能。

背靠這個巨大引擎，免疫機器人隻是算是一個“中期報告”，他們有更大的野心——解碼複雜免疫系統。

“最終我們要人造免疫系統。”劉維說。

這個野心是不是太大了？

中國創新藥彎道超車的機會來了？

醫療和醫藥都是相對保守的行業，在模式創新上，很少有振奮人心的好故事。上一個好故事就是百圖生科要對标的基因泰克——它開創了Biotech的時代，是新藥研發領域的一個傳奇。

1976年創辦的基因泰克，采用當時全新的基因工程技術研發新藥。原本科學家們認為，基因工程技術能夠服務制藥行業至少還需要很多年，大型制藥公司也并沒有認真對待這一新技術。而基因泰克憑借這一技術先後研發成功了生長激素、重組胰島素等具有開創意義的新藥。

從成立到1980年IPO上市之時，該公司的價值也實現了指數級的增長——從最初不到200萬美元，激增到了7億美元以上。

基因泰克的成功帶動了Biotech的興起。結合新藥研發難度加大，投入增加、成功率降低等新的特點，更加靈活、機動的Biotech公司，也逐漸取代傳統的制藥巨頭成立為研發的主力軍。

根據IQVIA數據，到2018年，全球在研産品管線中已有72%來自Biotech。在中國這個比例更是高達83%。

百圖生科如此類比，實際上也是想在醫藥領域開創一個新的時代。

“這不是一個零和競争。”劉維指出，基因泰克用的不是上一代的主流技術，是靠基因工程驅動發展的，是引擎級的變革。但是主流藥企并沒有因此失去市場，化學藥、小分子藥也在發展演進。同樣的，百圖生科的新技術，也并不會替代或颠覆已有的技術路徑。

“大量的疾病等在那裡。醫藥行業組團打免疫疾病，都還遠遠打不過。”劉維認為，在這個共識之下，無論是創新藥企、主流藥企，還是像百圖生科“下一代複雜蛋白質藥物”等“造藥新勢力”的加盟，也都應該是合作的關系。

百圖生科也希望他們的類免疫系統，不僅服務于自身的模型訓練，還可以為“很多藥物研發夥伴提供有益的幫助”。

百圖生科CEO劉維。百圖生科提供。

AI技術殺入創新藥研發似乎終于到了一個水到渠成的節點。

近年來，随着低垂的果實采摘殆盡，創新藥研發越來越難，燒錢動辄十幾億美元、幾十億美元，最終的銷售額卻越來越不盡如人意。全球制藥業迫切尋找重磅藥，都快成了老生常談。

同期，AI技術經過幾十年的叠代發展，也達到了新的巅峰，可以勝任非常複雜的生物計算。

到2020年底，生命科學的圍城終于被打開了一個缺口。英國公司DeepMind的蛋白質結構預測工具AlphaFold成功破解了蛋白質折疊問題，實現了對蛋白質結構的預測，破解了困擾生物學界半個世紀之久的難題。

今年7月，AlphaFold預測蛋白質結構總量達到2.14億個，幾乎覆蓋了科學界已知的所有蛋白質。

另據機器之心的報道，百圖生科和Colossal-AI團隊聯合開發的xTrimo Multimer模型，還把推理蛋白質結構的速度進一步提高了11倍。

這些數據庫都是開源的。

也就是說，現在科研人員想要預測蛋白質結構，就像搜索信息一樣簡單。每個蛋白質結構，至少可以省幾萬到幾十萬美元的成本，時間成本就更不用說了。

這個突破也被譽為“科學界的裡程碑”，順便還給AI 大分子藥物研發業務添了一把火。但是它對新藥研發的作用又有多大呢？

一般來說，新藥研發過程中，最燒錢的部分是臨床試驗，最難的還是找到靶點。蛋白質結構預測反而沒有那麼重要的地位。

“根據序列預測結構解決的更多的是學術問題，解決工業問題要反過來，根據所希望得到的結構設計序列。這方面的難度大得多。”結構生化專家王年爽博士告訴虎嗅。AI在藥物研發中的應用還在起步階段。

而與此前技術不同，百圖生科的免疫機器人、類免疫系統，很可能是一次大的飛躍。因為，理論上，這套驅動引擎，不僅有助于快速找到靶點，還有助于驗證靶點、提高臨床階段的轉換。針對的都是研發中的難點、痛點問題。

“這是一個彎道超車的機會，我們中國企業也可以推出世界領先的藥物，做出真正的First in class，乃至Only in class的藥物。”劉維興奮地指出，甚至可以促進那些原來科學上認為可行，但是工程上難以實現的研究成果轉化落地。

即便本次嘗試不成功，按照百圖生科首席AI科學家宋樂的預言，誕生在生物計算領域的AI大模型，還是非常有可能成為“徹底改寫藥物研發技術能力”的新勢力。

成功路上的三座大山

科技公司與創新藥研發的邏輯差異如此懸殊——

一個在講快速叠代的“摩爾定律”，一個講的是“每9年研發成本翻一番”的“反摩爾定律”。

一個在百圖生科看起來信心滿滿的宏大藍圖，對于習慣細工慢做的醫藥人來說，簡直就是吃下去的“大餅”。

……

雙方的“慣性”拉扯之下，未來，百圖生科至少有三座大山需要跨越。

第一座大山，就是資金挑戰。

人類希望用計算機來輔助藥物研發的曆史可以追溯到1980年代。為了挑戰蛋白質折疊問題，從2004年IBM推出超級電腦“藍色基因”到成功，至少用了16年時間。

在這個過程中，除了時間、人力、物力，資金投入也是可觀的。

可以看到，1999年籌建之初，IBM透露的“藍色基因”投資規模就已經達到了1億美元。

DeepMind在2013年被收購前已經欠下11億英鎊的債務。另據谷歌的财報，2014年到2019年的6年間，他們就虧掉了14.35億英鎊。到2020年以後好不容易扭虧，但是賺的相比燒掉的錢連零頭都不到。雖然這些錢并不是都花在解鎖蛋白質結構上，但是背後的艱辛也可見一斑。

據醫藥魔方統計，2017年至2021年全球AI 制藥領域融資規模從1億美元激增至59億美元。

百圖生科的燒錢勢頭可能還要超出很多創業公司。

在過去一年多時間裡，其規模也從最初的20到30人迅速增員到近300人，都是學曆高、有藥企經曆的人才。剛剛揭幕的北京中心實驗室面積達到5000平方米，加上此前已經投入使用的蘇州實驗室，總規模超過1萬平方米。而且引進的設備很多都是頂級的。

“看起來就很貴。”有行業人士向虎嗅感歎。

新藥研發是一場馬拉松，赢在起點不意味着能夠赢到最後。

前面提到，按照李彥宏最初的計劃，百圖生科要在3年内融資20億美元。但是現在1年多過去了，目前已知的隻有A輪融資的“上億美元”。

如果百圖生科想要用新的平台技術做新藥研發，加上又有新藥進入臨床，那麼在接下來的幾年甚至十幾年裡，就需要有持續的資金投入其中。在百度也面臨營收壓力的情況下，資金挑戰還是不容小觑。

除了錢的問題，臨床研究成功率低和免疫系統研究不足，也都是攔路的“大山”。

事實上，多靶點藥物在人體中作用機制比普通單靶點藥物更複雜，出現毒性的風險更大，也更容易失敗。目前走得比較快的聯合用藥，以及偶聯藥物，包括ADC藥物等領域，都有很多惜敗的案例。包括羅氏、默沙東等經驗豐富的跨國藥企。

當然，如果“類免疫系統”成功上線，這個問題或許不難解決。但是，因為基礎研究的缺失，特别是免疫系統研究的不到位，類免疫系統本身也面臨挑戰。

著名分子腫瘤學家、中國工程院院士、百圖生科科學顧問委員會主席詹啟敏院士表示，目前科學界對免疫體系的了解也不夠，無論是細胞免疫還是體液免疫，乃至對免疫微環境的形成都有很多疑問，而且很多問題已經不是單純的分子生物學能夠解決的了。

上海交大醫學院上海市免疫學研究所所長蘇冰教授向虎嗅表示，人體免疫系統非常複雜，如果要模拟，可能需要很長時間的數據積累，以及對免疫系統更加仔細、詳細的了解。

這裡面有引入人工智能、大數據的必要性，但不是一蹴而就的。

第三座大山，就是數據挑戰。

浙江工業大學智能制藥研究院院長段宏亮在同寫意（“同寫意”是一個以創新藥為核心的，彙集研發精英的交流與價值分享平台）組織的一次行業論壇上曾公開悉數過AI制藥面臨的數據困境，包括：數據格式不統一，以及由此産生的數據量不足；因具有巨大商業價值，制藥企業不肯分享數據而形成信息孤島的問題等。

中國新藥研發的一抹亮光

2015年以來，中國創新藥一度成為投資的熱門。不過，在臨床使用中，原創新藥還是主要來自進口，據統計，占到了臨床開出專利藥的95%以上。大部分中國新藥都是me-too類新藥（也就是，藥效與同類原創新藥相當的新藥）。

一方面是因為，中國科研基礎仍然薄弱，且與産業聯系不夠緊密，靶點發現的能力幾乎沒有；另一方面，中國主流藥企長期不重視研發，投入少，沒有研發基因也是重要原因。

而從投資與回報的角度看，原創新藥開發投入高、難度大、風險高，盡管一旦成功回報往往可觀，但是成功率太低，有“九死一生”之稱。因此，大多數投資人和研發者都更傾向于投入到收益有限，而更加穩妥的me-too類新藥中。特别是這幾年容易的靶點都已經開發殆盡了。

這也導緻中國的新藥研發同質化高、内卷嚴重，投資回報率更低，而臨床卻還是常有依賴進口或無藥可用的情況。

中國在健康領域面臨的第一大挑戰就是重大疾病。

其中，僅惡性腫瘤，中國每年新發病例就有450萬例，300多萬人死于腫瘤，很多在中國發病率高的腫瘤，如肝癌、胃癌、食管癌等，還缺少有效藥物。“這些藥在中國有極大的市場，但是沒人研究。”

從這個角度看，百圖生科等“造藥新勢力”的加入，也确實會給中國新藥研發提供新的思路。

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