錯失新冠疫苗、減肥神藥之后，「疫苗之王」抱緊AI大腿

AI在製藥界急速破冰。

就在6月13日，全球疫苗界「四大天王」之一賽諾菲，宣佈「All in」人工智能（AI）。該公司現任首席執行官保羅·哈德遜（Paul Hudson）高調：「我們的目標是成為第一家大規模由人工智能驅動的製藥公司。」

這家法國製藥巨頭是全球跨國藥企中最重視AI和數據科學的。截至目前，根據公開信息，僅2022年賽諾菲大手筆與AI製藥公司合作的4個項目，總規模87億美元以上，直接付出去的首付就超過了11.4億美元，佔到其當年研發投入的15.83%。其中預計規模最大的一筆，首付款就給出了1億美元。這在整個AI製藥界都是堪稱「炸裂」的存在。

醫藥研發關乎人命、投入大、風險高，從業者也往往更加謹慎、保守，爲了規避風險，更習慣使用成熟技術，很難接受新事物。因此，雖然很多跨國藥企在紛紛設立AI部門，甚至開發算法，但傳統的研發模式仍是主導，很多合作都圍繞成熟方法難以做到的領域，或者開發中某些細節技術進行。

在AI製藥，乃至整個AI技術領域，商業化仍然作為難題被廣泛討論。

如今，賽諾菲作為全球TOP10之列的大藥企，營業收入還在持續增長，率先宣佈倚重AI技術，對大多數創業中還未盈利的AI製藥公司來説，無疑是一劑「強心劑」。對於傳統而難以改變的醫藥行業，似乎正在在釋放某種急劇變革的信號。

賽諾菲為什麼會做這樣的決定？這樣的風向標會給行業帶來什麼變化？

激進轉向AI

傳統制藥企業全面引入AI技術，並基於此大規模推出產品，在製藥行業並不多見。

根據賽諾菲在上述官宣中所説，該公司已經與人工智能平臺公司Aily Labs合作開發出了一款應用程序「plai」，這一程序可以提供實時、反應性數據交互，並提供覆蓋賽諾菲所有活動的360°全景視圖。其中匯聚了賽諾菲內部所有職能部門的可用數據。

賽諾菲數千名團隊執行者，可以利用這一應用程序，藉助AI的力量隨時獲得見解和個性化的「假設」場景。該公司認為，這將有助於提高決策者的洞察力，使他們做出「更好的日常決策」。進而還會提高從研發到臨牀，從製造、生產到業務分析的整個價值鏈的生產力。

這意味着，不只藥物研發，賽諾菲每一個工作環節幾乎都將有AI的身影，不僅藥物研發的邏輯要變，整個製藥企業的經營、管理都發生了巨大的改變。實際上，是在急劇向AI製藥公司轉型。

這背后，賽諾菲在研發環節早就在大量引入AI技術。

其中，與全球頭部AI製藥公司Exscientia的合作，總規模預計將達到53億美元，也就是前述提到的「首付」就有1億美元的合作。這項合作中，涉及了15個腫瘤和免疫領域的新型小分子創新葯。

在中國，與AI製藥公司英矽智能的一項合作，預付款2150萬美元，潛在總價值12億美元，在當時還刷新了中國AI製藥合作的記錄。

併購Amunix的過程中，賽諾菲直接就支付了10億美元，未來總規模預計可以達到12.25億美元，在這筆交易中，賽諾菲還獲得了HER2靶點T細胞接合劑AMX-818等所有在研管線。

賽諾菲總結AI製藥在研發中的作用時提到，AI已經將研發團隊突破性研究過程，從幾周縮短到了幾個小時，在此期間，免疫學、腫瘤學或神經學治療領域潛在靶點識別效率提高了20%到30%。在他們重注的mRNA領域，核心部門脂質納米顆粒的預測速度，也從幾個月提高到了幾天。

不過，這一階段，賽諾菲對AI的興趣仍然沒有脱離大型藥企對外合作的一貫邏輯——也就是，在自研管線之外，也會license-in（許可引進）有潛力的研發管線。

儘管AI是其主要驅動力量，合作背后的邏輯大多仍然是購買管線、合作開發產品。覆蓋的產品線也是賽諾菲的優勢領域——腫瘤、免疫疾病。除了AI技術在前期的發現靶點、驗證靶點、優化化合物等能力，合作者后續推動臨牀試驗的能力也是其關注重點。

相比之下，公司內部從研發到生產、銷售全面引入AI技術，這一步略顯激進的大棋，其中需要的人力、物力、財力，以及對整個戰略的影響，都不是首付總額十幾億美元的「大手筆」合作可以相提並論的，在跨國藥企競爭激烈的形勢下，也可謂是兵行險招。

從近年來的財務報告情況看，賽諾菲的營業收入仍然保持較好的增長勢頭，2022年，賽諾菲總營業收入429.97億歐元，約合470.22億美元，在全球所有藥企中排在第八位，雖然排名下滑了一位，營收也還有7%左右的增長，其主打產品Dupixent（達必妥）收入增幅超過了40%，到今年一季度仍然保持了快速增長的勢頭；非新冠疫苗業務也在恢復。

在這種情況下，賽諾菲為什麼要兵行險招呢？

「疫苗之王」沒有退路

但這條路對於賽諾菲來説，似乎是不得不走的一條路。相比其他巨頭的徐徐圖之，賽諾菲已經不得不盡快擁抱AI。

2020年3月16日，美國西雅圖一劑全新的疫苗注入志願者體內。這在賽諾菲等疫苗巨頭歷史上算得上是十分黑暗的一天，但還遠不是最黑暗的。

這款代號mRNA-1273的疫苗，由美國Biotech莫德納用63天開發完成，在這一年年底就快速獲批上市了。mRNA這一新技術，將疫苗開發的周期從8到14年縮短到了1到2年。

而堅持用成熟技術的賽諾菲、GSK，不僅開局晚了，疫苗研發的后續進展也都不如想象中順利。

疫苗開發技術難度高、研發周期長，長期以來掌握在輝瑞、默沙東、GSK和賽諾菲手里，這四家企業也被並稱為「全球疫苗四大天王」。4家中，只有輝瑞直接選擇與BioNTech合作，吃到了紅利。其余3家都紛紛落敗，痛失了良機。

到2021年初，當大眾還期待期三期臨牀試驗結果之時，賽諾菲已與強生、輝瑞簽訂協議，要為后兩者代工疫苗了。

這實際上也宣告了這家「疫苗之王」在新冠疫苗競賽中的落敗，這對賽諾菲可謂是一記重擊。

回溯歷史，賽諾菲可是「國企」轉型的典範。靠着法國政府的支持和管理者的膽識魄力，賽諾菲快速擴大，從1970年代石油公司旗下的一家醫保保健公司，到后來通過20多次併購躍居全球第三大製藥公司。其間吞併過大於自身近2倍的安萬特，在疫苗、心血管、糖尿病等領域都曾經是頂級玩家。

在糖尿病用藥領域，賽諾菲曾經憑藉來得時（甘精胰島素）佔據全球40%左右的胰島素市場；在心血管方面，賽諾菲的「氯吡格雷」，曾經是年銷百億美元的超級「重磅炸彈」；現在的「銷冠」達必妥（Dupixent，化學名：度普利尤單抗，用於「牛皮癬」等自身免疫性疾病）、奧巴捷（Aubagio，化學名：特立氟胺，用於多發硬化症）也都是增長勢頭很猛的產品。

然而，隨着新葯研發進入瓶頸期，有商業化潛力且可成藥的靶點越來越少，新葯上市前的研發速度之爭、上市后圍繞專利權的攻防戰，都對藥企的研發能力提出了更高的要求。自主研發能力不夠、投入不足、過度依賴買入研發管線的發展模式，已經不足以支撐賽諾菲續寫輝煌的野心了。

「穩中求進，再進卻難」，這是Fiona Yu女士在其《製藥巨擘的成功密碼》一書中，對賽諾菲困境的精準定位。

這一點在新冠疫苗研發競賽落敗上得到了充分體現。在此前的多款重磅藥的競爭中，也都有所體現。

比如：最近炙手可熱的減肥「神藥」GLP-1受體激動劑，諾和諾德司美格魯肽、禮來的度拉糖肽，2022年銷售額總和接近200億美元。賽諾菲也曾經買入過，但是因為技術落后，雖然上市更早，但是市場表現不佳，后來受到整體戰略變動的影響——2019年底，因為競爭激烈，而自身研發進程緩慢，他們已經將糖尿病、心血管列為非核心產品，市場表現更加平平。

此外，糖尿病領域的另一個「新星」SGLT-2抑制劑，血液病領域的新秀BTK抑制劑，預計也有百億美元市場規模的新型降膽固醇藥PCSK9抑制劑，賽諾菲都收購過管線，后來不是臨牀試驗失敗了，就是陷入了專利糾紛。

可以説，戰略眼光上，賽諾菲不輸於任何巨頭，在過去幾十年幾乎每次進入新賽道，都會快速碾壓對手，成為龍頭。

然而，賽諾菲一直對研發的重視程度不夠。進入2000年代，他們的研發投入急劇加大，但是經常不到其藥品銷售收入的17%，在跨國藥企只是平均水平。

藥品有其生命周期，近年來，賽諾菲的「銷冠」波立維（化學名：氯吡格雷）、來得時、安博維（化學名：厄貝沙坦）等都已經過了快速發展、利潤高企的時代。其中，來得時在2022年第四季度銷售收入已經下滑了27.6%。「新秀」達必妥、奧巴捷，也面臨着來自后來者，甚至仿製藥的競爭壓力。

如果再沒有新的「十億美元分子」上線，賽諾菲還能不能保住TOP10的寶座都是問題。

接下來怎麼辦，對於賽諾菲已經沒有太多考慮的時間了。新冠時期，mRNA疫苗已經讓人們見識到了新技術的威力，AI會是下一個化腐朽為神奇的利器嗎？

2022年第四季度賽諾菲部分核心和非核心業務板塊收入下滑明顯。來自賽諾菲2022年財報。

AI製藥：未來看好，短期高估

不只賽諾菲，跨國藥企對AI技術的重視程度都有提高的傾向。

就在賽諾菲高調宣佈「all in」AI技術以前，他的老對手禮來宣佈了一項與晶泰科技的合作，根據協議禮來最高將為這項合作支付2.5億美元的費用，具體內容是利用晶泰科技的小分子藥物發現平臺 ID4Inno，針對某個未披露的創新靶點，研發首創新葯。

2022年，禮來也有3項與AI製藥企業合作的大單，訂單總額超過了20億美元，涉及至少4個靶點和5個管線。

此外，輝瑞、百時美施貴寶、安進、默沙東、阿斯利康、艾伯維、拜耳、武田等跨國藥企也都在與AI製藥公司、高校的人工智能團隊合作，嘗試用新技術來助力新葯研發。

2020年以來，AI在生物醫藥領域接連有新的突破，其中就包括Deepmind開發的Alphaford2成功預測蛋白質結構，以及后來的生成式蛋白質等新技術。

chatGPT驚艷世界以后，生物醫藥界也開始對這一領域有更多的想象。蛋白質生成的過程，與自然語言生成有天然的對應關係，mRNA藥物研發中序列優化的過程，也天然與GPT的統計規律切合。連醫藥領域的創業者也感慨AI製藥技術已經大大加快了尋找靶點、解析蛋白結構的速度。

AI技術在大分子從頭設計領域，已經可以創造出自然界根本不存在的蛋白質，也可以表現出與天然蛋白質一樣的功能。這也改變了以往大海撈針式尋找滿足需求蛋白質氨基酸序列的研發方式，有望幫助人類更好地應對下一次公共衞生事件。

事實上，與此前AI製藥往往是錦上添花不同，隨着新葯研發越來越複雜，類似多特異性抗體、mRNA這樣的複雜藥物的開發，已經無法脱離AI技術了。因此，藥企與AI的結合，也開始被視為一種利好。可以看到，受「all in」 AI消息提振，賽諾菲的股價也有了抬頭的趨勢，3天累計上漲了3%，有從4月份以來「跌跌不休」中走出來的跡象。

儘管如此，對AI在生物醫藥領域能夠發揮多大作用，從學術界到產業界也是一直存在爭議的。有行業專家曾公開表示，AI現在在生物醫藥領域仍然處於很早期階段，「目前還沒有一款藥是AI設計出來的。未來的發展前景是看好的，但是短期內的價值一定是被高估的。」

如果AI真的能夠提升效率，提高臨牀成功率，那麼醫藥界沒有任何理由拒絕這個新技術。這也是醫藥行業普遍存在的觀點，只是這種確定性仍然有待雙方的探索。

從事藥物研發的業內人士告訴虎嗅，大藥企佈局AI製藥技術很多也只是在佈局未來，類似於對某個有潛力靶點的佈局，未雨綢繆的意義更大。「萬一成功了，他們也不至於落后太多」。

AI製藥行業人士也曾向虎嗅表示，不能太神化AI技術，它能解決一定的問題，但是並非萬能靈藥。而且AI製藥技術的發展也不能只靠提供AI技術的公司。「我們需要製藥界朋友的支持。」另有涉足AI製藥業務的互聯網大廠高管曾這樣公開表示。

事實是，除了仍然沒有一款AI設計的藥物獲批，生命科學基礎研究的不足、AI技術需要的優質數據難以獲得，以及AI能在多大程度上提高候選藥物在臨牀試驗中的成功率，AI製藥目前仍停留在「老藥新用」能否設計出全球首創新葯等問題，還都有待業界給出解答。

AI到底能在多大程度上改變醫藥行業、解除製藥界大佬的困境？對此，保羅·哈德遜也坦陳：「我們只是觸及了皮毛。」

無論如何，AI技術也只是新葯研發中的一種推動力量，並非決定性力量。在這種情況下，漂泊在新葯研發大海中的跨國藥企、biotech，確實可以選擇抱緊的AI製藥等新技術，只是真正的「救命良藥」，或許還是要從真正的臨牀需求和自身潛力中去挖掘。

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