礼来(LLY.US)成制药界“AI军备竞赛”头号玩家！豪掷22.5亿美元联手Profluent 剑指DNA编辑新技术
礼来(LLY.US)成制药界“AI军备竞赛”头号玩家！豪掷22.5亿美元联手Profluent 剑指DNA编辑新技术
智通财经APP获悉，制药巨头礼来(LLY.US)与人工智能(AI)初创企业Profluent达成了一项价值最高22.5亿美元的合作协议，目标直指寻找编辑DNA的新方法。这无疑是礼来押注AI能够彻底重塑药物研发流程的最新、也是最大胆的举措之一。根据周二公布的协议细节，礼来将获得Profluent所开发新药的独家权利，而一旦这些药物达到特定的研发里程碑，礼来支付的总额最高可达22.5亿美元。目前，双方并未披露预付款的具体金额，也未明确说明将重点针对哪些疾病领域。
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众所周知，开发一款新药历来是场“马拉松”：平均耗时约10年，耗资超过10亿美元，并且约有90%的候选药物会在最终成功前折戟沉沙。正因如此，整个制药行业正在投入数十亿美元，赌AI技术能让新药发现的过程变得更快、更便宜，同时提高成功率。尽管目前还没有任何一款完全由AI设计的药物获得美国食品药品管理局(FDA)的批准，但已有不少项目进入了临床试验阶段，曙光初现。
Profluent这家公司来头不小，其投资者包括亚马逊创始人贝索斯。公司的核心宣称是，能够利用AI设计出更强大的CRISPR版本——CRISPR正是那个曾获得诺贝尔奖的明星基因编辑工具。
那么，Profluent的野心究竟有多大？传统药物研发方法通常针对蛋白质，而他们的目标是通过将大段DNA插入基因组的特定位置来治疗疾病。根据其首席执行官马达尼的说法，这是传统方法无法做到的。现有的基因编辑工具大多只能修复DNA序列中的微小“错别字”，而Profluent的愿景是开发出能够“重写”整段遗传指令的药物，这无疑将为治疗更多复杂疾病打开一扇全新的大门。马达尼在采访中直言：“这对整个遗传药物领域具有巨大意义。”
其技术原理，其实与大众熟悉的ChatGPT有异曲同工之妙。就像ChatGPT通过海量互联网文本学习语言规律一样，Profluent利用庞大的蛋白质数据库训练其AI模型。蛋白质是人体内执行关键功能的微型分子机器。训练完成后，科学家只需向AI模型输入需要靶向的疾病信息，这项技术就能自主设计出可能治疗该疾病的候选药物分子。
在当下减肥药销售如火如荼之际，礼来正未雨绸缪，全力构建未来的药物管线，以驱动公司的下一轮增长。而加大对AI的押注，正是这一战略的核心组成部分。有数据显示，过去五年间，礼来已达成了至少15项与AI相关的交易，这个数量超过了任何其他一家制药公司，堪称制药界“AI军备竞赛”的头号玩家。
不妨看看最近的几个大动作：今年1月，礼来与英伟达(NVDA.US)宣布合作，斥资10亿美元成立创新实验室，旨在依托高性能超级计算机攻克制药行业难题。同月，礼来还与以13亿美元估值融资2.3亿美元的热门AI初创公司Chai Discovery携手，共同开发AI模型以加速生物制剂的研发。就在上个月，礼来又与专注AI的药物开发商Insilico Medicine签署了一项价值最高27.5亿美元的合作协议。其布局之密集、手笔之阔绰，令人瞩目。
话说回来，AI给礼来带来的首个重大突破，或许并非发生在万众瞩目的研发环节，而是相对“幕后”的生产制造端，具体来说是其王牌GLP-1类药物——减肥药Zepbound与糖尿病药Mounjaro的生产。礼来首席信息与数字官迪奥戈·劳此前透露：“如果没有AI，我们去年绝对生产不出这么多药品。”他虽未给出具体数据，但强调增产规模“大到足以对我们的财报产生实质性影响”。
这对礼来而言至关重要。毕竟，这类药物的市场需求呈爆炸式增长，而公司的产能一度捉襟见肘。为了提升GLP-1药物的产能，礼来采用了一项名为“数字孪生”的技术。简单来说，就是用实时数据构建实体工厂的虚拟镜像，精准模拟其运行状况。企业可以先在数字世界里测试各种优化方案，再将最优解应用到现实生产中。如今，利用数字孪生技术来优化制造流程，在工业界已越发普遍。
通过结合AI与数字孪生技术，礼来大幅提升了生产流程的效率，实现了远超传统模式的药物产量。公司对工厂从设备、原料投入到每一道工序的所有环节进行建模，让数字孪生模型模拟无数种配置方案，并从中找出最优解。迪奥戈·劳对此结果感到惊喜：“我们当时觉得，这效果好得难以置信，但最终现实生产的结果，和数字孪生模型的预测完全一致。”这或许正是技术赋能传统行业最生动的写照。
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