创新药物研发的成功率普遍较低。其中，First in class（FIC）类型的源头创新药物的研发成功率更是低得微乎其微。为了避免风险，大药企一般会从初创药企或学术界这两个源头License in FIC 项目。

如何将原始创新药物研发的不确定性降低，提高其中的“理性”的成分，人工智能和理论计算模拟或许可以给出答案。

作为医疗行业观察者，动脉新医药也在探寻如何“理性”地加速原始创新药物研发的方法。因此我们采访到北京英飞智药科技有限公司（简称英飞智药）创始人兼首席科学家裴剑锋博士，听听英飞智药给出的答案。看这支拥有超过25年 CADD（计算机辅助药物设计，Computer-Aided Drug Design）+ AIDD（AI辅助药物研发，AI Drug Discovery & Design)技术积累，国内最早一批从事Al+药物设计交叉的学术团队，如何给出自己的解决方案。

裴剑锋博士，英飞智药创始人兼首席科学家

以下为裴剑锋博士与动脉新医药的访谈实录，为便于读者阅读，动脉新医药在文字上做了不改变原意的编辑：

动脉新医药：您认为学术研究和产业转化的区别是什么？

裴剑锋博士：我认为学术需要追求“最新”，只有做到最前沿的创新才有意义。并且做学术比较纯粹，可以不用考虑技术转化的经济效益。经过国家多年的支持和我国学者们基础研究的积累，中国的学术科研水平已处于世界前沿。但从产业的角度来看，我国许多产业都亟需大批高学历的前沿科技人才加入，以提升中国高科技产业的水平。中国的高科技产业也需要前沿的创新，但它是盈利性的创新。打造一款既要技术领先又要产生应用价值的产品，比单纯的基础科研要难得多。

动脉新医药：创业本身就具有较高风险，而您还选择风险系数极高的源头创新药物研发领域，您为何决定做这些极具“不确定性”的事情？

裴剑锋博士：中国的生物医药产业在近些年快速崛起，其中创新药物在近年更是遍地开花，但是目前的创新药物大部分还是跟随性的创新或者微创新。当然，跟随性创新也很有挑战性。我为何会选择这一困难又不确定的领域，有三个原因。

首先，我们在学术界就追求原始创新，所以养成了做源头创新药物的习惯。然后，CADD 和 AIDD 这两个技术虽然已经发展多年，但是技术还在飞速发展和不断完善。所以我们团队认为目前是一个比较合适的切入产业界的时机：技术还有待完善，但是它的作用已经开始展现出来。

最后，因为我们觉得中国应该有人去做这个事情，英飞智药愿意去做这样难而正确的事情。虽然用AI辅助新药研发仍然具有一些不确定性，但和传统方法相比，它的确能够提升创新药物研发的效率和成功率。并且我们已经看到了一些“好苗头”——我们基于公司的智药大脑技术平台成功布局了八条自研与合作的创新药物管线，分别在靶点、机制、化合物结构等方面实现了创新。

英飞智药核心AI药物研发平台：智药大脑用户界面

动脉新医药：请您讲解一下公司拥有自主知识产权的Al+新药研发平台“智药大脑”的底层逻辑和技术价值。

裴剑锋博士：智药大脑包含AI药物靶标筛选以及确认、AI 药物信息处理系统、AI 药物设计等多个板块，深度覆盖从靶标发现到临床前候选化合物全流程。将智药大脑的技术价值应用于创新药开发的底层逻辑有三个：

首先是“理性”的设计。例如我们在做分子生成时，会使用到分子靶点结构等相关信息做理性设计，如果没有，我们会预测和模拟靶点的结构，以此来进行药物设计。现在大部分AI药物设计方法都需要收集靶点已有的活性分子进行学习，再进行分子设计，此类基于配体的方法从原理上是不能做源头药物创新的。目前业界还缺乏可靠的基于靶标结构的AI药物设计方法，而我们拥有业界首个基于结构的三维药物分子AI生成方法的使用权，适合针对此前未成药或者数据缺乏的靶点，这也是我们能做FIC和BIC药物的重要基础之一。

该研发平台还可追求多证据链的支持。目前所有的理论计算方法和AI方法之间都还不够准确。这是因为计算化学和计算生物学理论问题还未完全解决（药物研发相关的科学问题还远未解决）。此外，从数据驱动的角度，现在的数据量也不够，所以需要多证据链支持的方式提高其准确性。在此环节内，我们也会对一些目前不完善的技术进行性能的提升，很多AI药物设计模型会产生过拟合。在此基础上，预计今年我们会推出1至2款前沿的AI药物设计软件，包括刚才提到的基于靶点结构的三维药物分子AI生成，以及先进准确的全新AI分子对接软件。

最后还需要一个硬核的AI药物设计的系统。目前英飞智药的新药管线，都是通过我们确证可靠的计算流程进行设计，一般直到最后一步才需要专家的介入。这是真正的AI制药，不只是用AI的概念来润色，这样的硬核系统只要保持运转，将会产生多个好的原始创新药物，这也是我们对英飞发展后劲自信的基础。

动脉新医药：AI模型大多需要依赖于大量数据。获取多维度、大量的数据对企业来说具有一定难度，英飞智药如何解决这一问题呢？

裴剑锋博士：有些AI模型的确依赖于数据，比如许多计算分子性质的模型。但很多时候，尤其是FIC新药研发，没有大量数据我们也能做AI设计。因为在药物研发过程中，纯粹数据驱动的可能性很低，AI for Science在里面的作用更关键。数据的重要性还体现在负样本数据的获取和积累方面。此前，我们某个项目的第一轮分子设计情况并不理想，但正是将这些不理想的失败数据加入模型进行调整后，我们在第二轮就获得了非常好的结果。

动脉新医药：基于数据的积累和技术平台的优化，目前英飞智药布局了哪些产品管线，这样布局的考量是什么？取得了哪些成绩，以及预计近期会有新的突破吗？

裴剑锋博士：英飞智药目前有8条自研以及合作研究的First-in-Class和Best-in-Class新药研发管线，主要是肿瘤和抗感染方向，部分已获得了与上市药物可比的体内生物活性数据。英飞智药布局管线的主要考量是原始创新，以及AI在里面的关键作用。目前我们好几个管线都处于突破的边缘。

动脉新医药：英飞智药目前有哪几个领域的业务？

裴剑锋博士：英飞智药目前以自研管线为主，同时与优秀伙伴进行合作研发。我们也开始推出技术软件供药企和研究者使用。我们希望以这种方式助力国内外药企加速新药研发。目前，英飞智药已经推出了第一款对外服务的软件产品 MolMiner（可以在公司官网下载免费使用），其主要目的是辅助化学和药学方面的数据库建设，中国目前也较为缺乏这方面的数据库。

动脉新医药：运营不到三年，公司便与数家上市公司、初创公司以及科研院所达成了合作。此外，公司还获得了累计数千万元的两轮融资，获得了中科创星、中经合集团、同创伟业以及丽珠医药的认可。您觉得英飞智药发展迅速且获得认可的原因有哪几点？

裴剑锋博士：我觉得最核心的原因在于英飞智药的“硬核技术”，我们在合作方面追求“在精不在多”。例如，曾经有一家上市药企在与我们合作完成第一个项目后成为了我们的“回头客”，再次与我们签署了合作项目。这是因为我们将所有的合作项目都当成自研项目来做，我们更看重长远的合作与利益。

动脉新医药：创业当前，公司有哪些主要需求？未来的目标和规划是什么？

裴剑锋博士：虽然英飞智药拥有领先的技术和技术创新能力，在AI新药研发方面也有多年的积累，但是在企业初期，我们在人才资源、资金资源以及产业对接资源板块都有迫切的需求。英飞智药明确的短期目标是今年拿到一个FIC药物的PCC，同时对外推出1至2款基于结构的AI药物设计软件。长期来看，英飞智药会继续发展智药大脑平台，基于平台持续推动多款源头创新的药物走向临床和上市。