7轮29亿融资，AI制药企业英矽智能冲刺港股IPO
近日，英矽智能InSilico Medicine Cayman TopCo（以下简称“英矽智能”）向港交所递交招股书，拟香港主板IPO上市。这是继其于2023年6月27日递表失效后的再一次申请。
英矽智能于2023年11月10日获中国证监会境外发行上市备案通知书（国合函〔2023〕1680号），拟发行不超过7089.05万股境外上市普通股。
英矽智能是一家就AIDD管线开发进程全球领先的端到端的、由生成式AI驱动的生物科技公司，于2019年落户上海并组建药物研发团队。五年以来，英矽智能在中国已搭建了逾百名科学家组成的药物研发团队，其中，位于上海张江的药物研发中心拥有150位成员，硕博比达92%，研发人员占比77%，成为目前英矽智能全球布局中规模最大、人才聚集性最高的中心。
据招股书显示，英矽智能自成立以来，历经七轮融资，累计融资4.075亿美元（约为29.46亿元人民币）。投资者包括淡马锡、红杉中国、华平投资、复星医药、礼来亚洲基金、百度风投、CPE源峰、启明创投、药明康德等一众明星机构。
01
30岁实现财务自由
“双CEO”携手探索AI制药新领域
“20岁出头我就在半导体行业基本实现了财务自由，不过在我看来没有什么有趣的东西是可以用钱买到的，当时我的兴趣爱好在生物医药，我唯一认为重要的事情，是找到让人们获得高质量长久健康的方法。你现在可以把时间转换成金钱，但你不能把金钱转换成时间。这也是驱动我进入药物研发领域的核心动因，通过人工智能来探索世界上最有影响力的事情——抗衰老。”
这是英矽智能创始人Alex Zhavoronkov在采访中提起创业初衷时所说的一番话。
Alex Zhavoronkov拥有计算机和生物医药的复合背景，曾于半导体科技公司ATI Technology任职。在该公司被芯片巨头AMD收购后，Alex在三十岁前迅速实现了财富自由。金钱自由之后，Alex开启了生物医药的探索之旅。最初他潜心于抗衰老研究，关注利用科技手段来挖掘影响人类衰老的基因变化，在这一过程中他发现将AI应用于药物发现有着极大的探索空间。2014年，他创立了专注于AI药物发现的公司——英矽智能，并在往后数年间带领其从软件服务商起步，逐步成长为AI驱动的生物科技（biotech）公司。
2019年在上海注册公司之后，Alex开始寻找能在药物研发领域的杰出人士带领公司在这方面更进一步。不久，他遇到了任峰，英矽智能目前专门负责治疗药物管线开发团队的领导人，也是英矽智能另一位CEO。
左：任峰 右：Alex Zhavoronkov
任峰，制药界翘楚，2007年于美国哈佛大学化学系博士毕业后，同年在跨国药企葛兰素史克担任小分子创新药物研发负责人11年；2018至2021年在美迪西位至高级副总裁工作3年，一路护送其成为“科创板CRO第一股”。其在传统制药领域拥有丰富的经验，正是英矽智能当时迫切需要的人才。
在与Alex一番长谈之后，任峰用了3个月的时间，以顾问的身份深入接触了英矽智能的在研管线和AI平台——Pharma.AI。在这段时间的接触中，任峰逐渐感受到AI制药的魅力。AI从头生成的化合物，以及这款化合物的表现，都与传统的制药流程形成了鲜明的对比，这种陌生的体验让他感到新奇，也让他看到了新的技术机会。
2021年1月，任峰正式加入英矽智能出任首席科学官。2022年6月，任峰被擢升为英矽智能联合首席执行官。
由此，英矽智能正式开始了双CEO道路。Alex领导AI平台开发团队；任峰领导治疗药物管线开发团队。AI平台开发团队为AI平台在识别及验证新靶点及分子方面的应用提供专业知识，帮助英矽智能不断优化及改进算法；治疗药物管线开发团队精简及指导药物研发过程，并管理与CRO及CDMO的关系。双团队架构使英矽智能在AI药物发现方面及治疗药物管线开发方面开发专业技术，从而提高效率，快速扩大产品管线。
02
仅用18个月
全球首款全新靶点“AI原创新药”进入二期临床
近日，英矽智能在《自然·生物技术》杂志发表论文，介绍了其首款由生成式AI发现和设计的潜在“全球首创”（first-in-class）TNIK抑制剂从人工智能算法开发到Ⅱ期临床试验的研发历程，并首次披露了该候选药物在临床前实验和临床试验中的数据和表现。
传统药物发现耗时漫长成本高昂，且伴随着极高的失败率，超过90%的候选药物在关键的临床验证阶段折戟。
作为新药研发的第一步，英矽智能选择以与衰老密切相关的纤维化作为研究重心，采用组织纤维化相关的组学和临床数据集，对Pharma.AI平台下属的靶点发现引擎PandaOmics进行训练。以此为基础，PandaOmics平台通过深度特征合成、因果关系推断和全新通路重建等过程提名潜在靶点列表。此后，PandaOmics中的自然语言处理（NLP）模型通过分析了涵盖专利、出版物、研发基金、临床试验等文本数据的数百万个文本文件，进一步评估潜在靶点的新颖性以及与疾病的关联性，最终确定TNIK为最有潜力的抗纤维化靶点。
确定TNIK靶点后，英矽智能研发团队利用Pharma.AI下属的生成化学引擎Chemistry42，根据基于结构的药物设计（SBDD）策略生成具有所需特性的创新分子结构，旨在得到安全、特异性、高效的TNIK抑制剂。Chemistry42结合了40多种生成化学算法和超过500个预训练的奖励模型，支持新颖化合物从头生成，能根据专家反馈进行虚拟筛选并优化生成结果。经过多次迭代筛选，团队发现了IC50值达到纳摩尔级别的潜力苗头化合物，并在针对溶解度、ADME安全性、毒性进行优化的同时保留其对TNIK的显著亲和力，最终获得了候选分子INS018_055，共合成并测试了不到80个分子。
在随后的临床前研究中，INS018_055在体内和体外试验中均显示出对IPF的显著疗效，并在多个细胞系和多个物种的药代动力学和安全性研究中显示出良好的结果。此外，INS018_055还表现出泛纤维化抑制功能，在另外两种动物模型中减轻了皮肤和肾脏纤维化。基于这些研究，INS018_055于2021年2月被提名为临床前候选化合物。此时距离TNIK被PandaOmics提名为潜在IPF治疗靶点，仅仅过去了18个月。
03
AIDD领域前景广阔
英矽智能未来可期
由于对AI的投资增加、人口老化、监管改革及迈向基于价值的医疗，全球医药市场正在不断增长。2021年全球医药市场规模已达14012亿美元，预计于2025年将增加至17188亿美元，于2030年将增加至21148亿美元，复合年增长率分别为5.2%及4.2%。截至2021年，按收入计，美国及中国医药市场为最大的两个。
“大多数AI公司一旦开始做药物开发，就会停止AI的部分，我们却认为不能这么做。”Alex在采访时曾说过。英矽智能在AI技术领域的坚持加固了其在AI制药领域的地位。
英矽智能拥有全方位生成式AI驱动平台，无缝整合生物学、化学及临床开发功能。在靶点发现到分子生成再到临床试验，英矽智能分别拥有PandaOmics、Generative Chemistry、inClinico，其专有Pharma.AI平台可以覆盖靶点发现到提名临床前候选化合物全过程，缩短药物研发前期时间。凭借生成式AI驱动平台的独特优势，英矽智能针对解决需求缺口巨大的药物开发机遇。
截至2024年3月19日，英矽智能拥有涵盖纤维化、肿瘤学、免疫学及其他治疗领域的15款候选药物管线，其中六种已取得进行临床试验的IND批准。英矽智能的核心产品ISM001-055是一种小分子候选药物，主要通过抑制TRAF2和NCK相互作用蛋白激酶（TNIK，一种新发现的抗纤维化靶点）来治疗纤维化相关适应症。
当然，AI制药看似一片良好的现状下也存在着不小的隐忧。当前，AI技术对于药物研发能提供的帮助有限，主要集中在临床前，即分子设计及优化、化合物筛选等环节，其在临床阶段的作用非常有限。相应地，AI技术帮助节省的药物研发费用在整个研发环节占比较低，远远低于预期。同时，AI更多聚焦于速度与成本的优化，对于药物质量的提升作用并不如人们理想中的那么明显。英矽智能也呈现出同样的问题，其收入主要来自医药研发的服务，并未在商业化药品产生较大营收。
AI制药要想打破僵局，就必须有一款完全有AI发现靶点的药物，取得有里程碑意义的进展，比如进入三期临床试验，甚至是获批上市。“这样的药品不能是一个两个，要有一批这样的药。”任峰说道。
医药研发行业长期以来面临着“双十定律”，即需要耗时超过10年、10亿美元才有可能上市一款新药。如今AI+生物医药的“双向赋能”，正在打破以往的“困境”，希望英矽智能可以加快药物研发，让更多创新药加速“问世”，惠及全球患者。