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百度|百度“免疫机器人”发布 李彦宏的这野心太大了( 四 )


成功路上的三座大山
科技公司与创新药研发的逻辑差异如此悬殊——
一个在讲快速迭代的“摩尔定律” ， 一个讲的是“每9年研发成本翻一番”的“反摩尔定律” 。
一个在百图生科看起来信心满满的宏大蓝图 ， 对于习惯细工慢做的医药人来说 ， 简直就是吃下去的“大饼” 。
……
双方的“惯性”拉扯之下 ， 未来 ， 百图生科至少有三座大山需要跨越 。
第一座大山 ， 就是资金挑战 。
人类希望用计算机来辅助药物研发的历史可以追溯到1980年代 。为了挑战蛋白质折叠问题 ， 从2004年IBM推出超级电脑“蓝色基因”到成功 ， 至少用了16年时间 。
在这个过程中 ， 除了时间、人力、物力 ， 资金投入也是可观的 。
可以看到 ， 1999年筹建之初 ， IBM透露的“蓝色基因”投资规模就已经达到了1亿美元 。
DeepMind在2013年被收购前已经欠下11亿英镑的债务 。另据谷歌的财报 ， 2014年到2019年的6年间 ， 他们就亏掉了14.35亿英镑 。到2020年以后好不容易扭亏 ， 但是赚的相比烧掉的钱连零头都不到 。虽然这些钱并不是都花在解锁蛋白质结构上 ， 但是背后的艰辛也可见一斑 。
据医药魔方统计 ， 2017年至2021年全球AI+制药领域融资规模从1亿美元激增至59亿美元 。
百图生科的烧钱势头可能还要超出很多创业公司 。
在过去一年多时间里 ， 其规模也从最初的20到30人迅速增员到近300人 ， 都是学历高、有药企经历的人才 。
刚刚揭幕的北京中心实验室面积达到5000平方米 ， 加上此前已经投入使用的苏州实验室 ， 总规模超过1万平方米 。而且引进的设备很多都是顶级的 。
“看起来就很贵 。”有行业人士向虎嗅感叹 。
新药研发是一场马拉松 ， 赢在起点不意味着能够赢到最后 。
前面提到 ， 按照李彦宏最初的计划 ， 百图生科要在3年内融资20亿美元 。但是现在1年多过去了 ， 目前已知的只有A轮融资的“上亿美元” 。
如果百图生科想要做新药研发而非平台 ， 加上又有新药进入临床 ， 那么在接下来的几年甚至十几年里 ， 就需要有持续的资金投入其中 。在百度也面临营收压力的情况下 ， 资金挑战还是不容小觑 。
除了钱的问题 ， 临床研究成功率低和免疫系统研究不足 ， 也都是拦路的“大山” 。
事实上 ， 多靶点药物在人体中作用机制比普通单靶点药物更复杂 ， 出现毒性的风险更大 ， 也更容易失败 。目前走得比较快的联合用药 ， 以及偶联药物 ， 包括ADC药物等领域 ， 都有很多惜败的案例 。包括罗氏、默沙东等经验丰富的跨国药企 。
当然 ， 如果“类免疫系统”成功上线 ， 这个问题或许不难解决 。但是 ， 因为基础研究的缺失 ， 特别是免疫系统研究的不到位 ， 类免疫系统本身也面临挑战 。
著名分子肿瘤学家、中国工程院院士、百图生科科学顾问委员会主席詹启敏院士表示 ， 目前科学界对免疫体系的了解也不够 ， 无论是细胞免疫还是体液免疫 ， 乃至对免疫微环境的形成都有很多疑问 ， 而且很多问题已经不是单纯的分子生物学能够解决的了 。
上海交大医学院上海市免疫学研究所所长苏冰教授向虎嗅表示 ， 人体免疫系统非常复杂 ， 如果要模拟 ， 可能需要很长时间的数据积累 ， 以及对免疫系统更加仔细、详细的了解 。
这里面有引入人工智能、大数据的必要性 ， 但不是一蹴而就的 。
第三座大山 ， 就是数据挑战 。
浙江工业大学智能制药研究院院长段宏亮在同写意（“同写意”是一个以创新药为核心的 ， 汇集研发精英的交流与价值分享平台）组织的一次行业论坛上曾公开悉数过AI制药面临的数据困境 ， 
包括：数据格式不统一 ， 以及由此产生的数据量不足；因具有巨大商业价值 ， 制药企业不肯分享数据而形成信息孤岛的问题等 。
中国新药研发的一抹亮光


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