近日，BenchSci首席战略官Simon Smith盘点了自己167家全球范围内的AI药物研发初创公司。作为一个AI药物研发行业的资深观察人士，Simon Smith从2017年11月开始做有意识的更新一些AI药物研发的新锐公司，最初他的列表里只有37家，而现在是167家，笔者仔细研究了一下，这份列表非常有意思。

167家公司分布在15个细分方向

通过列表我们发现，根据AI应用的方向，这167家公司分别位于15个细分领域，分别是：

汇总和合成信息 了解疾病的机制 开发生物标记物

生成数据和模型 重新利用现有药物 生成新型候选药物

验证和优化候选药物 设计药物 设计临床前试验

进行临床前试验 设计临床试验 为临床试验招募患者

优化临床试验 发布数据 分析现实世界的证据

其中生成新型候选药物、汇总和合成信息、设计药物、了解疾病机制及验证和优化候选药物位列前五，分别为53家、29家、12家、11家和10家，的确这是初创企业相对比较集中的几个领域。

其中就生成新型候选药物来说，AI可以对大量分子数据进行训练来预测候选药物；分析科学研究数据集，然后形成和限定假设，并产生新的洞见；分析来自健康人和患者样品的数据以寻找新的生物标志物和治疗靶标等等，从而可以缩短上市时间并提高新药成功的可能性。

成立时间集中在2012-2018年，其中2014-2017年最多

从时间上来看，这些公司成立时间主要集中在2012-2018年，其中2014-2017年最多，分别为18、24、27和28家。而这段时间恰恰也是人工智能爆发的一个时期。不过令人意外的是1999-2005年之间也有8家，最早1999年来自英国的Cotinga Pharmaceuticals。该公司主要用AI技术从分子结构来预测生物活性。

美国最多为92家，其次是英国24家

在地域上，在这167家初创公司中，美国最多为92家，其次是英国24家，加拿大、德国、日本、新加坡等等也位列其中。中国有3家AI药物研发公司在列，分别为Mozi、Accutar和深度智耀。

通过多年的观察和记录及相关的统计数据，Simon Smith在另一篇文章总结出了目前AI药物研发的几大趋势，大家可参考。

1.成立速度在放缓

根据上述收集的数据可以发现，人工智能药物发现初创企业的形成已经达到顶峰，并且增长速度在放缓。

2.大多数集中于发现新的或重新利用的分子实体

如图所示，根据统计数据，大多数初创公司专注于发现新的和重新利用的分子实体。这包括生成新的候选药物，重新利用现有药物，设计药物以及验证和优化候选药物。实际上，这大约占AI药物研发公司的一半之多，但这也意味着在药物研发中这一领域的竞争比其他领域的竞争要大的多。

3.投融资仍在继续增加，但步伐正在放缓

自2016年以来，A药物研发投融资每年都在增加。2017年和2018年同比都有大幅增长。但是，随着市场的成熟，增长速度似乎正在放缓。

4.风险投资正在转移到后期阶段

融资金额上并没有减少，而是转移到了后期。这是市场趋于成熟的另一个迹象。

5.美国的初创公司占了绝大多数

在药物研发创业公司中，呈现出少数国家/地区主导的局面，如下图：

在这些国家中，美国是当之无愧的行业领先者。而且，这些公司集中分布在少数几个国家和地区。

6.旧金山、多伦多等是全球最活跃的几个城市

在AI药物研发领域，美国是当之无愧的行业领先者，同时也有一些城市，成为AI药物研发的比较活跃的城市，他们通常是旧金山等新兴企业活跃的领域，或者他们倾向于在机器学习和生物学研究方面都有实力，例如加拿大多伦多。

参考资料：

1.6 Artificial Intelligence in Drug Discovery Trends and Statistics

2. 167 Startups Using Artificial Intelligence in Drug Discovery