制造行業(yè)可能是世界唯一一個從基本創(chuàng)意到市場推廣，整個周期需要耗費(fèi)大約十年、總投入達(dá)數(shù)十億美元、且失敗機(jī)率高達(dá)90%的高風(fēng)險領(lǐng)域。這一切顯然與IT業(yè)務(wù)截然不同——在IT領(lǐng)域，雖然偏執(zhí)狂們更加搏人眼球，但真正負(fù)責(zé)任的高管能夠規(guī)劃更多長遠(yuǎn)目標(biāo)、并一步步引導(dǎo)業(yè)務(wù)前行。因此，當(dāng)深度學(xué)習(xí)支持下的人工智能革命在2013年-2014年期間攜一大批輝煌成果席卷而來時，制藥業(yè)的高管們開始快速關(guān)注，但卻沒有立即加入這股潮流。

不少制藥企業(yè)確實(shí)開始在內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)研發(fā)方面投入大量資金，但由于缺乏統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的戰(zhàn)略指導(dǎo)，這些工作更像是單一部門之內(nèi)由數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)字化、AI等技術(shù)人員推動的品牌重塑活動。

而且雖然部分制藥企業(yè)已經(jīng)開始投資AI企業(yè)，但目前為止還沒有出現(xiàn)任何大規(guī)模的收購。與AI初創(chuàng)企業(yè)的大部分討論，以“讓我們看看你的第三階段臨床資產(chǎn)，證明你們怎么在其中確定目標(biāo)并使用AI技術(shù)生成分子”，或者“你們跟其他AI初創(chuàng)企業(yè)有什么區(qū)別”作為開端。很明顯，負(fù)責(zé)這方面工作的數(shù)據(jù)科學(xué)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人才剛剛上崗，對市場的當(dāng)前形勢并不怎么了解。

但也有一些制藥企業(yè)，設(shè)法在藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)等各個環(huán)節(jié)中，帶來了令人印象深刻的AI應(yīng)用結(jié)果。以阿斯利康為例，該公司從2018年開始發(fā)表合成化學(xué)文章，并在2019年拿出了幾篇真正受到社區(qū)關(guān)注的重量級論文。其他幾家制藥企業(yè)同樣建立起不錯的內(nèi)部探索成果——禮來公司與某家初創(chuàng)企業(yè)合作，打造出令人過目難忘的AI驅(qū)動型機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室。

但時至今日，還沒有哪家主要制藥企業(yè)能夠在AI研究以及臨床開發(fā)層面拿出基于大數(shù)據(jù)的全面概述與成果比較。今年6月15日，論文《成長為數(shù)字化制藥企業(yè)的優(yōu)勢（The upside of being a digital pharma player）》在知名行業(yè)期刊《今日藥物發(fā)現(xiàn)》上發(fā)表。筆者收到了Google Scholar發(fā)來的相關(guān)通知，因?yàn)槠渲幸昧宋覀兊膸灼撐?。我本來打算草草瀏覽一下就算了，但在讀到作者名單部分的時候，我看到了一大群學(xué)識淵博的學(xué)者、行業(yè)領(lǐng)袖與顧問：羅伊特林根大學(xué)的Alexander Schuhmacher、索尼公司的Alexander Gatto、諾華公司的Markus Hinder、普華永道的Michael Kuss以及圣加侖大學(xué)的Oliver Gassmann等等。在認(rèn)真閱讀之后，我發(fā)現(xiàn)這不是那種灌水的綜述性論文，而是一項(xiàng)真正全面的研究，對各制藥企業(yè)在研發(fā)層面的AI嘗試進(jìn)行了一番正面對比。

此項(xiàng)研究通過內(nèi)部AI研發(fā)項(xiàng)目、與AI初創(chuàng)企業(yè)間的合作伙伴關(guān)系、對AI初創(chuàng)企業(yè)的投資以及各研發(fā)聯(lián)盟/財團(tuán)之間的評估，對各家制藥公司的AI探索情況做出比較。此外，文章還比較了各制藥企業(yè)從2014年-2019年間，在科學(xué)出版物上發(fā)表的AI相關(guān)論文數(shù)量。從下圖中可以看到，諾華在市場競爭中占據(jù)著顯著優(yōu)勢，阿斯利康的學(xué)術(shù)出版量也同樣一路領(lǐng)先。

▲ 圖：各大制藥巨頭企業(yè)2014-2018年AI相關(guān)活動概述，摘自Schuhmacher等人在《今日藥物發(fā)現(xiàn)》上發(fā)表的《成長為數(shù)字化制藥企業(yè)的優(yōu)勢》論文。

在這篇論文發(fā)表之前，根據(jù)業(yè)內(nèi)人士定期進(jìn)行的文獻(xiàn)回顧，阿斯利康的AI相關(guān)學(xué)術(shù)成果發(fā)表量遠(yuǎn)超任何其他制藥企業(yè)。單在2019年，阿斯利康的科學(xué)家們就發(fā)表了約1300篇科學(xué)論文。另外，拜耳也有多篇不錯的論文。但制藥巨頭們的文章發(fā)表數(shù)量仍然嚴(yán)重不足，其中發(fā)表量最大的阿斯利康在所有細(xì)分領(lǐng)域的論文總量也只有65篇。作為參考，Insilico Medicine公司同期發(fā)表了約100篇論文與約30項(xiàng)專利，其中不包括AI會議論文。其他幾家初創(chuàng)企業(yè)在領(lǐng)域中也表現(xiàn)良好，共同為整個行業(yè)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

▲ 圖：2014年-2019年期間，各大制藥企業(yè)在AI領(lǐng)域發(fā)表的科學(xué)論文數(shù)量，摘自Schuhmacher等人在《今日藥物發(fā)現(xiàn)》上發(fā)表的《成長為數(shù)字化制藥企業(yè)的優(yōu)勢》論文。

筆者在自己的LinkedIn上發(fā)布了這項(xiàng)研究的截屏，轉(zhuǎn)瞬之間，來自制藥行業(yè)的同事們就給文章增加了20000次瀏覽量。令人驚訝的是，鮮有讀者給它點(diǎn)贊。我懷疑很多從業(yè)者對于制藥行業(yè)在長久的探索之后，仍在AI領(lǐng)域處于起步階段而感到沮喪。研究表明，成長為數(shù)字化制藥企業(yè)雖然優(yōu)勢多多，但目前還沒有幾家公司真正邁開步伐。

此項(xiàng)研究的作者當(dāng)然是行業(yè)內(nèi)的制藥/AI研究與開發(fā)專家，而他們做出的大量研究工作只針對行業(yè)內(nèi)三個相對簡單的數(shù)據(jù)，更可怕的是，在此之前甚至不存在類似的研究。

為了解這項(xiàng)研究的更多詳細(xì)信息，我寫信給作者們，向他們詢問了關(guān)于此項(xiàng)研究及其對制藥行業(yè)未來前景的影響等問題：

Gassmann: 確實(shí)，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。雖然專利與科學(xué)出版物中都有不少公開可用的內(nèi)容，但總體來講，最有價值的還是對制藥業(yè)高管的采訪。采訪的過程不怎么耗時，但為了讓對方接受采訪，我們這幫人大概在業(yè)內(nèi)打拼了二十多年。

Gatto: 另外，獲得成功的另一項(xiàng)關(guān)鍵因素，在于幾位作者擁有豐富的跨學(xué)科教育背景，包括藥學(xué)策略、研發(fā)與AI能力等。

2. 研究結(jié)果是否令各位作者感到驚訝？

Kuss: 倒是沒什么可驚訝的。真正需要注意的是，整個行業(yè)似乎難以找到將AI技術(shù)引入藥物研發(fā)體系的初步成熟方法。

Schuhmacher: AI應(yīng)用程序的成本越來越低，再配合速度更快且更廉價的硬件，整個制藥研發(fā)領(lǐng)域都將踏上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路。技術(shù)普及終歸要由需求驅(qū)動，行業(yè)對于研發(fā)效率的追求，終將令A(yù)I技術(shù)在制藥行業(yè)中獲得全面成功。

3. 研究過程中，您是否看到過某些結(jié)論性的案例，其中AI技術(shù)的表現(xiàn)遠(yuǎn)超人類，或者說在某些情況下AI足以取代實(shí)際藥物實(shí)驗(yàn)？

Gatto: 我們已經(jīng)確定了幾種場景，其中AI技術(shù)有望取代實(shí)際實(shí)驗(yàn)或者表現(xiàn)出超越人類的潛力。最重要的就是最近發(fā)表在《自然：生物技術(shù)》雜志上的“從零開始設(shè)計小分子”的文章，其中強(qiáng)調(diào)了人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)中的無窮可能性。

4. 我敢肯定，現(xiàn)在不少制藥企業(yè)的CEO、CFO以及其他高管已經(jīng)讀過了您的論文。他們對此有何評價？他們的初步反應(yīng)又是什么？

Schuhmacher: 我們還沒有收到什么直接反饋，畢竟論文才剛剛發(fā)表不久。總體來講，我們注意到，制藥企業(yè)的研發(fā)主管開始對我們近期在「虛擬制藥研發(fā)」方面的工作表現(xiàn)出興趣。

Gassmann: 另外，我們還觀察到，制藥行業(yè)正沿著「醫(yī)療保健的數(shù)字化」方向緩慢發(fā)展。十年前，相當(dāng)一部分制藥企業(yè)的經(jīng)理還無法相信，基于數(shù)據(jù)的公司能夠在醫(yī)療保健價值鏈中占據(jù)相當(dāng)?shù)谋壤?。但如今?strong>軟件已經(jīng)吞噬整個世界，數(shù)據(jù)改變了制藥行業(yè)，這些都成為不爭的事實(shí)。

5. 我注意到，您甚至對2014年-2019年期間的科學(xué)出版物進(jìn)行了比較。在此期間，我所在的公司發(fā)表了100多篇論文，大型制藥企業(yè)中發(fā)文的最多的也不過65篇，有幾家甚至一篇都沒發(fā)。對我來說，這樣的數(shù)量實(shí)在太可憐了。您覺得為什么會這樣？

Schuhmacher: 看起來，仍有不少領(lǐng)先制藥企業(yè)沒有把AI技術(shù)視為核心戰(zhàn)略的組成部分。另外，他們?nèi)匀贿^度依賴于封閉式的創(chuàng)新模式：論文發(fā)表并不屬于其收入與研發(fā)模型中的固有環(huán)節(jié)。但這一切可能發(fā)生改變：制藥企業(yè)需要吸引更多數(shù)據(jù)科學(xué)家與其他技術(shù)專家，并通過學(xué)術(shù)成果數(shù)量，表現(xiàn)自身卓越的技術(shù)能力與競爭優(yōu)勢。

6. 在藥物研發(fā)當(dāng)中，AI技術(shù)面臨的一大重要挑戰(zhàn)在于知識產(chǎn)權(quán)，目前廣泛使用的多種方法都阻礙著知識產(chǎn)權(quán)的發(fā)展。我認(rèn)為，DeepMind當(dāng)初被谷歌收購的一大原因，就在于其掌握著強(qiáng)大的IP組合。您是否看到過這些大型制藥企業(yè)提交與AI相關(guān)的專利？

Gatto: 單從AI相關(guān)專利的數(shù)量來看，制藥企業(yè)確實(shí)無法與谷歌等IT巨頭相提并論。但是，隨著時間的推移，制藥企業(yè)可能會轉(zhuǎn)變自身研發(fā)模式以及對AI相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)的運(yùn)用方式，屆時情況可能出現(xiàn)巨大變化。

7. 在您看來，未來一兩年內(nèi)制藥行業(yè)中的AI應(yīng)用會出現(xiàn)哪些新趨勢？

Gassmann: 對于制藥行業(yè)來說，一兩年時間實(shí)在太短了，但AI技術(shù)本身一定會繼續(xù)發(fā)展。蘋果等消費(fèi)電子產(chǎn)品公司，以及谷歌等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)公司，已經(jīng)開始在美國藥監(jiān)局注冊可穿戴設(shè)備。雖然目前這類設(shè)備的可靠性還很差，但相信其性能將快速提高。未來一兩年中，老年癡呆癥、糖尿病或者癌癥等慢性疾病，將成為數(shù)字化健康方案的理想切入點(diǎn)。由此收集到的垂直數(shù)據(jù)將提供巨大價值。與之對應(yīng)，制藥企業(yè)需要重新考慮自身創(chuàng)新方式，并將創(chuàng)新手段與現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)統(tǒng)一起來。

Kuss: 在我看來，將「藥物研發(fā)」轉(zhuǎn)化為「眾包式生態(tài)系統(tǒng)」將成為制藥業(yè)未來成功的關(guān)鍵所在。到那時，藥物研發(fā)不再局限于內(nèi)部價值創(chuàng)造，而是真正將來自內(nèi)部與外部的思維、技術(shù)（包括AI）以及資源整合成統(tǒng)一而強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)。

8. 您明年會更新這份報告嗎？到時會不會在名單中納入更多制藥企業(yè)？

Gassmann: 這項(xiàng)研究應(yīng)該只是個開始。在未來幾年中，我們計劃建立一處關(guān)于藥物創(chuàng)新研究的合作中心，希望在人工智能及其他新興技術(shù)的背景之下，推動行業(yè)對于藥物及生物技術(shù)研發(fā)管理的深刻理解。

9. 您能談?wù)勛约合乱浑A段的研究方向嗎？

Schuhmacher: AI技術(shù)必將對未來的研發(fā)模式以及制藥研發(fā)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生巨大影響。這一切，加上相關(guān)的戰(zhàn)略與技術(shù)變革，將成為我們未來幾個月研究議程中的重點(diǎn)內(nèi)容。

Kuss: 基于分布式分類賬技術(shù)的智能合約，也將在這場變革當(dāng)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

<附>：如需了解論文《成長為數(shù)字化制藥企業(yè)的優(yōu)勢（The upside of being a digital pharma player）》，關(guān)注科技行者公眾號（ID：itechwalker）并回復(fù)關(guān)鍵詞“制藥”即可獲得。