MIT团队欲用AI破解药物递送难题

AI + 新药研发赛道又添新玩家，这家初创选择了新药研发链条中的药物递送环节。 “METiS（剂泰医药的英文名）是古希腊神话中的智慧女神，可以体现我们的目标是将药物开发变成一个更智能、更智慧的过程。我们首先以药物递送切入，而真正想做的事情是促成整个医药行业的智能化转型。”

剂泰医药（METiS）创始人兼 CEO 赖才达博士向生辉讲解 METiS 的由来。 METiS 剂泰医药由知名 AI 药物晶型研发公司晶泰科技孵化而来，公司继承了晶泰科技的 AI 实力，并选择聚焦于药物递送、制剂研发赛道，是全球首家以 AI 驱动的药物制剂开发初创公司。其可以为生物制药公司提供制剂开发和优化服务，同时也会基于其专有的高通量 AI 制剂平台搭建制剂新药管线等。 公开资料显示，今年以来剂泰医药已经累计完成了三轮融资，其中不乏红杉资本中国、五源资本（原晨兴资本）等知名 VC。

（生辉根据公开资料整理） 日前，剂泰医药与中国上市药企华海药业达成战略合作，双方针对制剂优化、制剂新药管线展开合作。在此之际，就剂泰医药基于 AI 优化制剂的底层逻辑，生辉与剂泰医药创始人兼首席执行官赖才达聊了聊。 他告诉生辉，剂泰医药的核心竞争力在于将 AI 大数据平台用于药物递送环节，包括从小分子切入做创新型改良型新药，再到新形态药物递送。这是一个完整平台，从设计端、开发再到成药流程，打通了药物递送的整个闭环。

晶泰科技孵化，MIT 创始团队看好 AI + 制剂开发场景 剂泰医药由晶泰科技内部孵化而来，与晶泰科技渊源颇深。 剂泰医药的创始团队均来自于 MIT，与晶泰科技的创始团队可以说是师出同门。 剂泰医药创始成员陈红敏博士目前在公司担任董事兼科技顾问。她是美国工程学院院士，是药物制剂开发和递送专家。她在 MIT 读博期间师从美国三院院士、药物控释大师 Robert Langer 博士，此前还在 TransForm 制药公司（已被强生收购）担任制剂研发总监，开发高通量配方技术平台。

另外一名创始人王文首博士是 MIT 人工智能实验室的科学家，博士后期间主要研究高分子生物材料合成及其在医疗器械和药物控制释放的应用，曾联合创办基于机器学习的高精度 3D 打印公司。目前，他在剂泰医药担任 COO，负责 AI 算法与实验平台的结合。

“那个时候我看到医药产业发展有两个重大趋势，一是医药产业链正在进行数字化、智能化的转型，包括药物发现、药物开发、临床试验再到上市销售。二是，中国作为创新药新兴玩家，正在进入全球市场。” 赖才达这样描述当时创业的契机。 在这两大转型阶段，他们决定针对医药产业整个链条中的某一个环节进行智能化突破，通过 AI 平台可以加速中国制药的创新。 自 2017 年以来，赖才达与陈红敏院士开始在晶泰科技担任科学顾问，当时在晶泰科技内部讨论过程中发现，在新药研发的全链条中，尚无 AI 公司进入制剂开发环节，究其原因是在于大数据壁垒。恰好陈红敏之前已经发现利用高通量和数据分析可以有效解决制剂开发问题。

“当时，在晶泰科技内部，我们也看到将量子化学计算与 AI 结合，通过数据完成晶型和药物分子设计。于是，我们决定把制剂高通量平台与 AI 结合，解决药物递送痛点，并通过平台搭建有价值的管线。”

赖才达告诉生辉，晶泰科技在概念形成、验证（包括底层算法）和平台搭建等过程中给予他们很多支持，而且也是剂泰医药的创始法人。两家公司业务相当于上下游关系，未来在业务和管线开发方面都会有紧密合作。 成立一年以来，剂泰医药共完成三轮融资，融资总额超亿元。对此，赖才达透露，投资方看重的，一是 AI 技术在生物制药领域所取得的重大突破，将 AI 算法应用到药物递送环节；二是中美一二级市场对于 AI 制药的认可，AI + 制剂是 AI 制药链条中的重要一环。据不完全统计，2019 年中国医药制剂行业市场规模约为 1.21 万亿元，比 2018 年增长 8.04%，行业增速较快。

据了解，剂泰医药在中美两地设有办公室，杭州团队有 20 多人左右负责 AI 平台开发，员工多为交叉学科背景包括 AI 算法、自动化、化学、互联网、金融、数学统计等，美国波士顿团队多为来自药企、 经验丰富的医药专家主要负责负责药物立项和临床开发。 赖才达还告诉生辉，当前剂泰重点投入两个环节：一是，底层量子化学计算，将量子化学碎片算法和分子对接算法引入到药物递送领域；二是通过数学统计方式推动 AI 算法的开发，将底层 AI 算法落地并应用到药物递送领域。

“独一无二” 的 AI + 高通量制剂平台 据不完全统计，中国 AI 药物研发公司大约有 20 多家左右，包括晶泰科技、费米子、望石智慧等。从业务范围来看，包括靶点发现、化合物筛选、化合物合成等在内的药物发现是 AI 药物研发最热门的领域。与 AI 药物发现相比，AI 制剂开发及药物递送细分领域进入壁垒高，在全球领域都尚未有新创公司入局。 在赖才达看来，众多 AI 制药玩家尚未涌入制剂领域的原因在于：利用 AI 驱动药物递送还属于 AI 在未知领域的应用，此前没有先例；AI 制剂行业壁垒更高，药物递送环节的复杂性（包括体外稳定性、体内递送条件等）；业内缺乏高质量、高通量数据库，AI 药物递送研发新基建处于早期搭建阶段。 “专有的高通量+ AI 制剂平台是我们进入 AI 制剂开发最大的底气。”赖才达说。据了解，该平台既可以获取数据还可以产生数据，针对不同的药物递送途径产生仿真的物理学数据和参数；然后将利用第一性原理量子化学计算获得的物理参数和实验数据与 AI 结合完成建模模型；该平台可以突破传统大规模的搜寻空间，快速搜寻到复杂分子信息和药物制剂 1020 或者 1030 不同组合群集。

他还透露，该平台能产生万倍以上的数据量，并将传统大量的搜寻空间筛选到 1020 参数空间，这是数个数量级的提升。 “40% 在研药物由于药物递送难点而放弃开发，如果将制剂优化和药物分子结合并放大工艺参数，将有效促进药物开发。我们所解决的核心问题是在靶点发现、开发过程中，设计并优化药物递送（制剂）环节，对药物分子到药物递送进行成药性评估。”

“从小分子领域切入药物递送，这是最接近临床的应用场景。药物递送闭环从递送到药物动力学验证即可完成，快速完成人工智能的闭环学习。” 赖才达补充道。 “未来 5-10 年中国将迎来对制剂新药的爆发式需求” 制剂新药是剂泰医药的核心业务之一，开发制剂新药也被称为是 “一次站在巨人肩膀的攀登之旅”。 2 类新药是指在中外均未上市的改良型新药 / 高端制剂新药（以下称为 “制剂新药”），这是 2016 年我国化学药品分类注册改革后的一类化学新药。具体来讲，在已知药物分子活性基础上，对其结构、剂型、给药途径以及适应症等进行改良，同时改良后的新药需要具备显著的临床优势。一旦获得专利，制剂新药同样会受到与新药一样的专利保护。（注：中国 2 类新药类似于美国的 505 （b）（2））

一方面，随着 4+7 带量采购政策的推行，仿制药利润进一步受到压缩，过去仿制药高毛利的时代已然结束；另一方面，新药物分子研发难度增加，研发成本高、时间长，创新药开发难度日益加大。与新药相比，制剂新药研发风险较低、投入成本更少，时间更短；与仿制药相比，制剂新药技术壁垒高、生命周期更长。据统计，在 FDA 批准的历年 NDA/BLA 中，制剂新药占据比例最大，2019 年约占比 57%。 根据 BCC research 数据显示，2014 年中国新型制剂约占总体药品市场的 3.8%，市场规模约为 473 亿元；预计到 2025 年，新型制剂在总体药品市场所占比例将会达到 10%，市场规模有望达到 2760 亿元。高端制剂新药需求大，未来发展潜力巨大。 赖才达告诉生辉，“短期来看，国内正处于仿制药向创新药转型过程中，对于制剂新药产品需求旺盛。2016 年中国刚刚开放了改良型制剂申请路径，预计国内未来 5-10 年可能会把美国 20 多年的改良型新药路径重新走一遍。在此过程中，国内将会迎来对制剂新药的爆发式需求。”

高端制剂的开发并非小修小改，开发流程相对复杂，需要根据临床痛点去倒推出如何设计、优化药物递送环节。这相当于是站在巨人的肩膀上去超越巨人难度可想而知。目前，中国复杂制剂（改良型新药和仿制药）严重依赖进口，高端具有临床优势的差异化制剂新药可能会是中国医药创新的一大突破口。 据赖才达介绍，剂泰医药从药物分子的毒性、便利性、生物可利用性方面实现制剂新药管线的差异化布局。 一是从药物毒性问题入手，实现毒性和疗效的平衡，通过优化制剂让药物更精准地递送到病灶，减低毒性；二是从用药途径入手，突破传统方式给药途径，最大幅度提升病人的用药便利性和依存性；三是从生物可利用性入手，设计高效且精准的药物递送载体，实现药物可成药性。 赖才达透露，现在所选择的适应症主要是针对中国的临床需求，包括肿瘤、中枢神经疾病、传染性疾病、慢性疾病等。目前，其已经根据这些适应症开发了一系列制剂新药管线，明年将会开启 IND 进程。

图 | 在研管线（来源：剂泰医药）

“接下来的发展重点是与药企展开多方面管线的合作，包括自研和共同开发的管线。长期来看，siRNA、细胞疗法、CRISPR 疗法、多肽疗法等新形态疗法的核心问题在于递送环节，所以新形态疗法递送会是剂泰医药未来的重要发展方向之一。”

原文标题：晶泰科技孵化，MIT团队欲用AI破解药物递送难题，专属药物即将申报IND丨专访剂泰医药

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责任编辑：haq