《科创板日报》4日讯，6月3日，AI制药公司英矽智能的在研药Rentosertib的IIa期临床研究结果被刊登于全球顶尖学术期刊《自然•医学》（Nature Medicine）。IIa期数据初步验证了该药物分子的安全性和有效性，Rentosertib成为目前全世界进展最快的AI药物。（小K注：Rentosertib是一种潜在全球首创用于治疗特发性肺纤维化的候选药物。）
《科创板日报》30日讯，近日，双翼原创完成数千万元天使轮融资，加速推进广谱高效肿瘤免疫治疗小分子药物研发。双翼原创是一家广谱高效肿瘤免疫治疗小分子药物研发商，是致力于靶向肿瘤干细胞激活免疫微环境的原创免疫疗法开发的生物制药公司。公司拥有全球领先且独具特色的全基因组靶点筛选平台，并基于AI前沿技术建立了完善的新药发现平台。
①英矽智能共完成7轮融资，最后一轮由沙特阿美旗下基金领投，估值达65亿； ②英矽智能31个内部管线中，只有小分子候选药物ISM001-055推到了二期阶段，其余管线均在新药临床研究审批阶段，商业化之路未明。
《科创板日报》8日讯，南京氧富智能医疗科技有限公司宣布完成首轮种子轮融资。本轮融资由南京聚易科技领投，黎曼猜想担任本轮融资独家财务顾问。本轮资金用于支持肺动脉影像处理系统产品研发和团队建设。氧富医疗成立于2022年06月，由北京朝阳医院多学科团队和东南大学人工智能团队共同发起成立，公司主创团队在肺栓塞诊断与治疗领域已深耕超15年。
①诺和诺德执行副总裁兼首席科学官Marcus Schindler表示，人工智能和机器学习有望对药物开发产生积极影响； ②初创公司Valo研发的Opal平台能够使用人类数据研究，而不是小白鼠数据。
《科创板日报》20日讯，近日，高维医药完成数千万人民币的天使轮融资，本轮融资由贝达生物医药产业基金、西湖创新投资等多家知名投资机构联合投资。本轮融资的资金将主要用于支持高维医药建立高维生物学驱动的创新药发现平台，满足为癌症、神经退行性疾病等重大疾病提供创新药物解决方案的研发投入及申报推进的需求。高维医药是一家高维生物学AI药物设计平台开发商，致力于打造世界领先的高维生物学+AI药物设计平台，利用未来计算赋能传统药物研发，为神经退行性疾病、肿瘤等重大疾病提供first-in-class及best-in-class药物的创新解决方案。
①“OpenMEDLab浦医”可提供导诊、辅助决策等多场景多轮会话能力，还能够针对不同医疗影像，实现高精度检测、分割等任务； ②目前，“OpenMEDLab浦医”已与全国多家头部三甲医院及医药企业开展合作。
①Uni-talk是首个基于算力网络的医疗算法模型； ②华山医院将将Uni-talk应用于专业医学文献检索、辅助诊断等多个场景； ③算力是激发医学人工智能强大活力的心脏； ④问诊、新药开发、医疗影像是“AI+医疗”目前的三大应用场景。
券商研报指出，随着ChatGPT等创新产品出现，AI制药行业有望迎来高速发展的成长初期，使用AI技术可使药物早期发现所需时间缩短至1/3，成本节省至1/200。梳理相关上市公司名单（附股）及具体业务布局。
人工智能的应用飞速拓展，英伟达和日本三井物产正在探究的药物研发，就是一个新的方向。
此前，格力金投曾表示在投资标的上，首选能拉动本地经济、提供广泛就业的科技企业，并针对性地布局明星项目。而从近期的投资项目来看，格力金投的投资风格更加市场化，也更偏向于新兴产业与技术。
张文宏表示，创新没有国界，但上海是医药创新产业落地非常好的地方。
中国“十四五”医药工业发展规划已指出要“坚持创新引领”——分析师认为，这实质是从“Me-too”、“Fast follow”转向“First-in-class”，通过鼓励创新研发投入、AI先进技术赋能，调动制药领域的创新积极性与资本市场热度。
财联社10月11日电，上海印发《上海打造未来产业创新高地发展壮大未来产业集群行动方案》，其中提到，构建具有泛化知识、动态学习和自主规划的通用AI模型，深化模型在城市治理、生物安全预警等领域部署应用。布局AI+药物研发、AI+新材料等应用，推动AI与物理、化学、数学等基础科学深度融合发展，开发为科学服务的基础性工具。攻克柔性感知、自适应迁移、群体智能等关键技术，建设感知、决策、规划和控制一体化的机器智能体，推动在医疗、陪护、养老等场景的应用。
生物制药公司诺和诺德（Novo Nordisk）周一发布公告称，与微软达成了一项新的战略合作，利用人工智能和大数据推进药物研发。
本篇以与英矽智能创始人及CEO AIex Zhavoronkov的深度对话为基础，重点分析AI制药的Biotech模式。
关于AI+药物发现，有人认为，在未来5-10年内，看不到希望；也有人认为，可以创造出巨大空间。
在晶泰科技，记者见到了一种自动化的新药研发模式。
洪亮认为，AI制药企业的技术壁垒并不在于AI技术本身，关键在于AI与药物研发和生产的融合度。他还透露，公司逐渐把赛道选择在中枢神经、老年疾病以及部分肿瘤上，集中在某些领域上做数据和技术的积累，更容易产生壁垒。
