过去，药物研发是一个漫长、昂贵和高风险的过程，平均需要超过10-15年时间，每款获批新药平均研发成本在10-20亿美元。

现在，有了AI，一切都在发生变化。

近日，网易科技对话了英矽智能IT负责人沙林，他分享了药物研发的产业情况，以及英矽智能利用AI技术在药物研发方面取得的成果。

这家公司的定位是生成式人工智能驱动的药物研发公司，成立于2014年，其自主研发的Pharma.AI平台，结合生物学、化学和临床试验分析，利用AI技术加速药物发现和开发。

其核心技术包括PandaOmics（用于靶点发现）和Chemistry42（用于药物分子生成），这些工具能够快速识别疾病相关靶点并设计出潜在的药物分子。

英矽智能目前有31个研发项目，涵盖包括心血管疾病、癌症、纤维化和传染病。

本月，英矽智能官宣获完成1.1亿美元E轮融资。由惠理集团旗下的私募股权基金、浦东创投和浦发集团、锡创投和宜兴国控联合领投。

本轮融资后，英矽智能估值超过10亿美元。

据英矽智能IT负责人沙林介绍：“传统药物研发是一个漫长、昂贵和高风险的过程，平均需要超过10-15年的时间，每款获批新药平均研发成本在10-20亿美元。而云计算与AI技术的应用，正在帮助英矽智能高效处理和分析数据，加速模型训练和优化，有效推动新药的研发进程，并大幅降低医药研发成本。”

在主题分享环节，沙林说，自2021年以来，英矽智能在自有人工智能平台Pharma.AI的支持下，建立了超过30条丰富的自研管线组合，并从中提名了21款临床前候选项目，其中10款化合物获得临床试验许可。

他举例道，在亚马逊云科技平台的加持下，英矽智能利用专有Pharma.AI平台曾仅用时18个月，花费260万美元成功发现一个全新靶点和一个首创的候选药物分子。而传统药物发现过程中，这一早期药物发现过程往往需要2.5-4年的时间，花费数千万美元。

目前，这款由生成式人工智能AI发现的全球首创抗特发性肺纤维化候选药物Rentosertib（曾用名ISM001-055）已完成2a期临床试验，并在患者群体中验证了安全性和剂量依赖下的有效性。值得一提的是，这也是全球AI驱动发现的项目中率先完成临床阶段概念性验证的药物。

谈及AI药物研发的发展趋势，沙林告诉媒体，数据和算力是痛点，而现在都有了很好的解决方案。

在算力层面，亚马逊云科技为英矽智能提供了基础架构支持，包括计算服务Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、Kubernetes容器编排服务Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、托管式关系数据库服务Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)等。

在面向海外业务的大模型应用方面，英矽智能使用了Amazon Bedrock接入Claude模型，用于科研论文分析、知识图谱分析与构建，以及内部运营等场景。基于完全托管的机器学习平台Amazon SageMaker，英矽智能实现模型的训练、调优和推理。

而在数据层面，沙林谈到，“药物研发领域很多数据是异构的，比较分散且有很多数据孤岛，IT人员需要花费很多时间去做数据处理。亚马逊云科技的数据处理与计算能力，可以为我们提供基础设施层面的良好支撑，使我们的数据清洗团队可以更高效的完成数据整理和归档，从而节省大量时间并降低成本，为人工智能算法的训练和更新提供支撑。”

据亚马逊云科技方面介绍，早在2013年，亚马逊云科技就组建了全球范围的医疗和生命科学专业团队，如今已经服务了包括辉瑞、拜尔、罗氏、默沙东、飞利浦等企业在内的数千家行业客户。

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