深度智耀由强生、辉瑞、礼来、诺华等跨国药企的资深专家与阿里巴巴顶尖 AI 算法专家以及东北大学自然语言处理实验室多位顶级 NLP 专家共同组成，是罕见的真正由懂业务的药企专家引领的 AI+ 新药研发创新企业。
对用户痛点的深刻理解是 AI 落地新药研发的重要因素。公司成立半年以来，已经有多个跨国药企的客户案例。相信深度智耀会成长为 AI+ 新药研发的头部公司，为患者带来希望之光。
——深度智耀投资人
真格基金投资副总裁 尹乐
近日， AI+新药研发企业“深度智耀”( Deep Intelligent Pharma )宣布完成近 1500 万美元 B 轮融资，由红杉资本中国基金独家投资。
去年 12 月，深度智耀曾获得来自真格基金的数百万美元 Pre-A 轮融资，后又获得真格基金 A 轮追加投资。
创始人兼 CEO 李星表示，本轮融资将进一步加快“深度智耀”在 AI+医药研发领域的产品和业务拓展，推动 AI 技术横向打通新药研发的更多环节，加速实现“深度智耀”打造 AI+新药研发平台的战略目标。
深度智耀创始人兼 CEO 李星
“深度智耀”于 2017 年 10 月在中国北京成立，并以“让天下没有难做的新药，为患者带来希望之光”为企业使命，以“助力全球药企及其服务商迈向智能化”为企业愿景，一直致力于打造一个端对端的 AI 驱动新药研发平台，赋能和加速全球药企高效高质量的将药物从实验室阶段带上市。
目前，公司在中美两地同时运营和研发，总部在北京，办公室分布在北京、上海、波士顿等地。
在市场布局上，考虑到医药信息化的市场成熟度，深度智耀的主要市场初期会锁定中国、北美和日本
，后续再逐步向全球扩张。

  用 AI 赋能新药研发全流程  
  从早期研发到上市  
众所周知，一款好药的诞生可谓是“十年磨一剑”，从临床前研究（药物靶点的确认 → 化合物的生成 → 活性化合物的筛选）；到临床研究（临床 1 → 临床 2 → 临床 3）；再到审批上市（新药申请 → 上市），涉及周期长、成功率低、成本高等痛点。
像辉瑞等国际顶级生物制药公司，至少需花费数十亿美元、经历 10 年左右的时间，才能成功研发并上市一款新药。

药企研发涉及大大小小上百个系统，造价高昂，却需要大量人力来完成很多琐碎的工作，比如查阅文献、下载文献、翻译、写报告、编排格式、录入数据等等。
另外，信息孤岛严重，大量重复性的工作在各个不同部门发生。李星表示，“目前制药行业还处于人海战术阶段，远没有实现智能化管理。”
深度智耀赋能新药研发全流程
其中早期药物发现到临床试验是一个巨大的鸿沟，国际上很少有企业能够从前到后打通，如果能跨越这个鸿沟，将带来巨大的提升，“深度智耀”下一阶段的目标是“将研发周期缩短 3-4 年，成功率提升至少 1 倍”。
同时，中国还鲜有真正意义上的国际化的药物研发信息化系统制造商，在这个特殊的历史时期，我们有希望诞生至少一家赶超欧美的平台级 AI 医药研发企业，不仅服务中国的药企，而且服务全球药企。
在产品布局方面，公司已经推出一系列产品原型：在早期研发阶段，包括 AI 驱动的药物合成、药物设计、药物活性预测；
临床研究阶段：包括 AI 驱动的药物警戒系统、注册事务系统、写作翻译平台、临床数据编程系统等，覆盖了新药研发全流程上的一些关键节点。

  商业路径：用市场来反哺研发  
据李星透露，公司目前已有 50 多家合作客户，客户既包括排名前十的跨国药企，也包括国内一线药企，以及国内中小药企。合作方式包括 SaaS 服务、本地部署、战略咨询等。
李星强调，与其它 AI 药物研发公司的商业路径不同，深度智耀是通过“市场反哺研发”——即在能满足市场需求的前提下，快速走向商用，以支持其它产品线的研发，同时产品不断迭代。因此，在产品的研发步骤和商业化上，公司设置了严格的时间表。
其中已经实现大规模商业化的产品包括：

  • AI 药物警戒系统：Deep-PV 由顶尖人工智能团队及计算机系统工程师团队与国内外资深药物警戒专家深度协同，倾力打造的“智能化的”新一代药物警戒系统平台。
    Deep-PV 药物警戒系统平台可实时，全流程，全数据源的支撑药企临床研究以及上市后安全监测，风险预测及风险最小化。
  • AI 自动翻译写作申报系统：医学写作、医学翻译和注册申报是医药研发的关键一英里。深度智耀打造的下一代“三位一体”人机交互自进化平台重构了传统的数据文件整合模式，重新定义了研发“关键一英里”的行业标准。
2018 年 11 月将加入商业化阶段的产品有：
  • AI 驱动的早期药物发现平台
  • 化学合成和工艺改善——AI 辅助有机合成系统
届时，各产品线将进一步进行横向连接，加快 AI+新药研发平台的建设。

据悉，除上述产品外，“深度智耀”正在自主研发多款划时代的 AI+新药研发相关产品，可有望大幅度提高药物研发的效率，更高效的推动医药行业的发展，但目前产品 demo 仍在内测保密阶段，尚未对外公布。

  技术和行业共同驱动 AI 药物研发的爆发  
正如前文所言，AI 等相关技术的兴起让药物研发行业向更“智能”的方向推进。根据 TechEmergence 的研究报告，AI 可以将新药研发的成功率从 12%提升至 14%，能为整个生物制药行业节省数十亿美元，同时，还能省下很多研发时间。

随着 AI 技术进入商业化落地的爆发期，以及中国整个医药行业逐渐发力“新药研发”和“原研药”，AI+新药研发也到了一个爆发节点。
国内已有初创公司分别在药物研发的不同环节谋求突破，按照药物研发的流程从前到后，有聚焦靶点和生物标记物筛选的寻百会；
已开发出抗病毒领域虚拟药物筛选分子对接工具的智药科技（今年 7 月获得天使轮融资）和利用 AI 针对生物药进行药物筛选的冰洲石生物科技（去年 12 月获得新一轮融资）；
专注晶型预测的真格被投企业晶泰科技（今年 1 月完成 1500 万美元 B 轮融资）；和侧重临床试验的零氪科技等。
综合比较，深度智耀是首家两端切入，用 AI 赋能早期药物发现和药物临床研究的公司。
就目前从市场化进程和产品布局来看，“深度智耀”已属于国内 AI 药物研发赛道中的第一梯队。李星表示，未来大家的竞争要素主要在于产品质量、可用性和落地速度上。

国外除了一些诸如 Atomwise、BenevolentAI、Insilico Medicine （药明康德参与投资）等知名创业公司，也有巨头涉足，近两年，辉瑞、GSK、强生、罗氏等跨国公司都在 AI+制药领域的动作频出。
譬如辉瑞在 2016 年就与 IBM Watson Health 达成合作，将 Watson 的 AI 技术用于其研发新型抗癌药。

  跨界顶尖新药研发+AI 团队深度融合  
深度智耀核心团队成员均具备跨国 500 强医药企业研发以及 BAT 等顶级互联网企业的背景。公司不仅有多名覆盖新药研发全流程的专家、顶级 AI 工程师，且拥有一支高效执行的智耀铁军，“直面真相，Be Real”是公司的底层文化。目前公司已经有近百位员工。
公司 CEO 李星女士在跨国药企新药研发部门工作近 12 年，具有丰富的新药研发经验。制药是离 IT 和互联网非常远的行业，AI 赋能新药研发最关键的是能够让 AI 工程师与行业专家深度融合。
未来真正能够跑赢这个赛道的企业，无疑应该拥有能够让技术和行业完美融合的文化以及一大批跨界人才。深度智耀的人才结构已经十分完备，医药行业的专家在深度智耀已经有一部分成功转型为 AI 产品经理、数据挖掘，或 AI 教练的角色。
这些角色在目前的制药企业是不存在的，属于从零开始创造的角色。转型的阵痛带来的是整个行业的进步。
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