·英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“生成式AI是发现新药物和治疗方法的革命性工具。”
·“数据是AI模型的燃料。目前开发一种成功的新药大约需要9亿美元和13.5年的时间。但通过AI不断运行和模拟，药物开发可能会在数月内完成，成本不到1亿美元。英伟达对AI制药的新‘押注’可能只是AI与医学融合大繁荣的开始。”
当地时间7月12日，AI芯片巨头英伟达宣布，向美国生物科技公司Recursion投资5000万美元，以加速AI在药物发现领域的突破性基础模型开发。表明英伟达进一步入局AI制药新赛道。
该消息公布后，Recursion当日股价大涨78%，英伟达也小幅上涨3.53%，市值逼近最高值。Recursion还在当天宣布，公司计划与英伟达合作，利用英伟达的生成式AI云服务来加速AI在生物和化学领域的基础模型开发。
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马斯克曾于今年2月表示，计划在好莱坞一带开始未来风格的餐厅和汽车影院。他还补充说，餐厅可以用虚拟货币狗狗币付款。 （金十）[2022/5/25 3:40:52]
此次“AI+生物医药”合作相辅相成。英伟达的投资能够帮助Recursion利用AI加速开发新药物的进程，利用AI堆栈和英伟达的全堆栈计算专业知识，帮助优化和扩展Recursion的基础模型。而Recursion也能通过自身庞大的数据来不断训练英伟达的AI模型，通过优化模型来更好识别和设计新的疾病疗法。
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Recursion联合创始人兼首席执行官克里斯·吉布森表示，“凭借我们强大的数据集和英伟达的加速计算能力，我们计划在生物学和化学领域创建突破性的基础模型，其规模将不同于生物领域迄今为止发布的任何模型。Recursion的数据已经每周以数百个太字节的极快速度增长。”
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋也表示，“生成式AI是发现新药物和治疗方法的革命性工具。我们很高兴与Recursion的世界一流团队合作，加速全球最大的生物分子生成AI模型的开发，并加快生物技术和制药公司的药物发现。”
英伟达加注AI制药
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作为主导全球AI系统芯片的巨头，英伟达为何选择制药行业来投入资金和资源？药物发现所需的“数据”是关键。股票分析师卢克·兰戈指出，“数据是AI模型的燃料。目前开发一种成功的新药大约需要9亿美元和13.5年的时间。但通过AI不断运行和模拟，药物开发可能会在数月内完成，成本不到1亿美元。英伟达对AI制药的新‘押注’可能只是AI与医学融合大繁荣的开始。”
此次投资也再次表明英伟达对于“AI+生物医药”新赛道的重视。在今年3月举行的英伟达GTC技术创新峰会上，英伟达推出了用于药物发现的BioNeMoCloud。该平台具有针对分子生物学、化学和分子动力学的预训练AI模型，能够让研究人员使用专有数据微调模型，并通过网络浏览器或新的云API执行AI模型推理，从而加速药物发现、分子鉴定和蛋白质结构预测。跨国生物技术公司安进和其他几所初创公司已经在使用该平台。
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成立于2013年的Recursion擅长跨领域“解码”来生产更好的药物，以实现药物发现和开发的现代化，或许这是英伟达选择与这所新兴公司合作的原因。Recursion主要业务为整合跨生物学、化学、自动化、数据科学和工程学的技术创新，从大量生物和化学数据集中生成、分析和获取见解，以更有效、更大规模的方式发现药物开发的新方法。
Recursion将利用英伟达的BioNeMo来支持公司的药物管线。吉布森表示，“我们已有五种药物的研究处于临床阶段，其中的一些药物将于明年公布数据。”目前Recursion有三项药物的临床试验进入二期，例如作为肿瘤疾病的家族性腺瘤性息肉病，以及脑海绵状血管瘤、2型神经纤维瘤病等罕见病。此外，Recursion也计划通过BioNeMo模型来识别和设计新疗法，并将这些模型提供给包括罗氏、拜耳等跨国制药企业。
英伟达以私募股权投资的形式投入了5000万美元。Recursion向英伟达出售了超过770万股A类普通股，相当于Recursion约4%的股份。根据行业媒体MedicialMarketing+Media报道，从财务角度来看，英伟达的此次“注”相对较小。硅谷银行的证券分析师玛尼·福鲁哈尔在消息公布后给投资者的一份报告中写道，“英伟达的资金可能有助于展示Recursion广泛数据集的价值和更广泛的直接货币化机会”。
这已不是英伟达第一次入局“AI+生物医药”。在今年3月GTC大会上，黄仁勋同时宣布，英伟达正在与三井物产株式会社就Tokyo-1项目展开合作，推出日本首台用于制药行业的生成式AI超级计算机，旨在推进高分辨率分子动力学模拟和用于药物发现的生成式AI模型等技术，以加速日本价值1000亿美元的制药业发展，日本制药业也是继美国和中国之后的世界第三大制药业。英伟达的此次投资，也象征着AI驱动药物发现的新开局。
AI有望成为制药产业新引擎
正如黄仁勋所言，生成式AI正在药物发现和开发领域掀起革命性的热潮。制药企业和科技公司都已经逐渐认识到AI有更快为人们提供治疗方法的潜力。今年4月，美国药企莫德纳与IBM合作，将共同探索量子计算和生成式AI对mRNA新冠疫苗技术的推进。而一个月后，谷歌云推出了两款新的AI工具，有助于解决新药推向市场过程漫长且成本高昂等问题。第一款工具旨在帮助制药企业预测和了解蛋白质的结构，而另一个工具能够帮助研究人员摄取、存储、分析和共享大量基因组数据。
在6月27日举行的2023年药物信息协会全球年会上，美国食品药品监督管理局药品审评研究中心临床药理审评部定量药理学审评室主任朱浩表示，“过去五年，结合AI或机器学习的药物申请数量急剧增加。2022年，FDA收到了170份有关AI或机器学习药物的提交材料。但在2018年，只有3份提交材料与这两项技术相关。”
AI未来有可能成为制药产业的新引擎。根据2022年6月发表在《临床药理学与治疗学》杂志上的一篇文章，FDA在2021年收到了132份有关AI或机器学习的新药和生物制剂申请。其中，肿瘤学领域占比最多，其次是精神病学领域和胃肠病学领域。
值得一提的是，涵盖AI或机器学习等技术的药物最常用于临床阶段，其次是非临床、上市后以及药物发现和再利用阶段。这两项技术有助于丰富研究设计，例如确定研究患者的风险、药物选择和优化剂量、预测药物性、以及研究评估终点。
“FDA支持并鼓励适当使用AI或机器学习等创新工具来优化新药开发。”朱浩指出，“我们将仔细审查和分析这些提交材料，并根据收到的反馈来制定公共研讨会、白皮书和指导文件，进一步提供FDA的监管清晰度。”
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