买模型 还是买管线 全球药企拥抱AI大模型进行时 (买个模型)

文章编号:45460 资讯动态 2024-12-09 赛诺菲 百图生科 AI大模型
全球拥抱AI大模型进行时 还是买管线

将大型语言模型指向生命科学,将释放出哪些可能?一个最大的利好是:AI制药公司将多出一种新的商业模式。

10月10日,百图生科(BioMap)宣布与全球Top10的医药跨国公司赛诺菲达成战略合作,将这种商业愿景变成现实。

根据协议,双方将基于百图生科所研发的生命科学大模型,共同开发用于生物治疗药物发现的领先模型(用于生物制剂设计和优化的特定任务模型)。

尤为注意的是, 此次合作,是生命科学领域首次基于大模型(Foundation Model)的商业合作,并提出以模型开发,而非药物研发进展作为里程碑,为大模型时代中独特的MaaS(Model as a Service)商业模式带来新的案例。

作为本次合作的甲方,赛诺菲最终敲定的预付款为1000万美元,后续将根据模型开发进展,提供分阶段的里程碑付款,预估总交易金额超过10亿美元。

实际上,赛诺菲自从2021年以来,热衷和AI技术路线的新药企合作,短短3年里已和9家专长不一的AI药企深度合作,总潜在价值累计超100亿美元。

也就是说,平均到每家合作企业身上,几乎都是10亿美元的交易金额,同时也意味着,此次赛诺菲与百图生科的10亿合作款项,进一步推动「模型开发」与「AI药物管线研发」两种商业模式并行发展。

换言之,此次直接从模型层合作,将不仅仅是“浅尝”生成式AI,而是彻彻底底的拥抱:赛诺菲自1973年成立以来所积累的专有数据集、数字基础设施、人工智能、数据科学能力,以及药物开发专业知识,将作为合作内容的一部分大规模释放。

与此前跨国药企的“买买买”(license-in),或从0到1自建AI研究部门不同,新的模型合作开发方式,将一定程度上保证基础数据源的有用性、安全性,并调动公司自有生物学家的支持。

合作消息传出次日,百图生科CEO刘维在朋友圈写道,“生命科学基础大模型是大模型的下一个,或者潜在的最大战场,我们坚信。”

该条动态发布后不久,很快便留下不少立足做AI biothch的公司高层点赞,其中就有去年同样拿到赛诺菲订单的英矽智能。

这让人不免期待:在制药这条旷日持久的战事中,能否有望借助大模型技术,重塑市场新格局。

为何赛诺菲偏偏看上了百图生科?

近期《医健AI掘金志》与不少业内人聊起,一个共识是:“国外投资圈的热情明显高涨了不少,最近正在AI制药疯狂扫货,英伟达、a16z (Andreessen Horowitz)几乎并着肩在投。”

比如AI制药领域的BigHat Biosciences、insitro、deepcell、Dyno Therapeutics、Genesis Therapeutics等初创公司,以及目前尚未自证的AI制药的biotech。甚至a16z还打造了一个独立的子品牌a16z bio+health,通过筹集专门的生物医药资金,扶持该领域的初创企业。

如此高调的背后,并非一概而论的“炒作”。实际上,如今进展最快的一批AI制药公司,已经迎来了盈利期。

拿AI制药公司英矽智能来看,已经有2~3款药物进入临床II期,前不久将1条管线与肿瘤药企交接,获得了8000万美元的亚太区最大一笔授权交易。

这一事件AI制药领域的里程碑事件,引来不少跨国药企和biotech公司的关注。

“大家都在看,AI+制药这条路能否趟平,或者说用数据及自动化手段能不能做出药来。”一位业内人讲到,“但无论如何,生命科学融资开始升温,也让一众具有底层技术能力的企业涌现,类似国内公司百图生科这样的存在。”

毫无疑问,早在2020年就被李彦宏单拎出来成立的百图生科,在这场赛事获得先发优势。

百图生科CEO刘维曾介绍:“公司创立之初就希望,围绕着难成药靶点全新蛋白等实验筛选手段筛不出来的领域,利用大模型对于弱关联语料的处理能力,从海量的生物数据里面提取对科研人员有意义的规律,为行业提供更好的生物地图(BioMap)。”

成立三年来,百图生科组建了超过300名人工智能和生物科学领域的专家团队,终于在今年3月正式推出生命科学领域的AI大模型体系--xTrimo。

当前,该模型已拥有超过1000亿参数,在抗体结构、抗体亲和力、酶功能、免疫细胞功能等 20 多个下游预测任务中实现了SOTA表现。

据百图生科团队介绍,“赛诺菲选择与我们合作,正是认识到我们在高质量数据挖掘和利用、跨模型数据集成和分析、任务模型开发和工业效率提升等方面的优势和潜力。”

团队着重指出,百图生科的核心技术在于,使用大规模未标记数据集进行模型训练。

在人工智能领域,传统方法需要大量标记数据才能进行准确预测。然而,生命科学行业中的标记数据往往存在着供应不足的问题。

为此,百图生科研发团队正致力于通过训练一个大参数模型。该模型使用普遍的未标记数据来为多个下游任务模型提供信息。这种方法使得包括免疫学、神经学、肿瘤学和罕见疾病在内的多个领域能够基于有限的数据进行更精准的预测。

此次与赛诺菲的战略合作中,赛诺菲的专有数据、蛋白质工程创新、丰富的生物制剂研发经验,也奠定了本次合作的重点是:开发用于生物制剂设计和优化的特定任务模型。除此之外,百图生科平台也将获得进一步突破迭代能力。

那么,此次合作的更深一层意味是,在全球顶级药企和AI制药公司的强强联手下,生物医药行业能否借助大模型的能力,迎来真正的机遇期?

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