Einblick in Insilico: Sprung, Dilemma Und Durchbruch Des KI-Pharma-Starunternehmens

Das Altern hat von der Antike bis heute zahllose Menschen mit edlem Charakter und hohen Idealen zum Problem gemacht. Ob es sich um den ersten Kaiser aller Zeiten, Qin Shihuang, den ehrgeizigen Kaiser Wu von Han oder den mächtigen Kaiser Taizong von Tang handelt, diese großen Kaiser haben alle viele Geschichten über ihr Streben nach Unsterblichkeit hinterlassen. Jetzt ist es das zweite Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts. Angesichts der zunehmenden Überalterung der Bevölkerung weltweit versuchen viele Unternehmen, dieses Problem mithilfe digitaler Technologien zu lösen. Zu ihnen zählt Insilico Medicine, ein biomedizinisches Technologieunternehmen, das auf generativer künstlicher Intelligenz basiert und sich still und leise zu einem führenden Unternehmen im Bereich der KI-Pharmazeutika entwickelt hat.

Insilico Medicine hat eine auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform zur Arzneimittelentwicklung aufgebaut, die hauptsächlich auf selbst entwickelten Generative Adversarial Networks (GANs), Deep Reinforcement Learning (RL), vorab trainierten Modellen (Transformer) und anderen Technologien des maschinellen Lernens basiert. Der Schwerpunkt liegt auf der Identifizierung neuer Ziele und der Generierung von Arzneimittelkandidaten mit Molekülstrukturen mit spezifischen Eigenschaften, um die Entwicklung innovativer Arzneimittel voranzutreiben und zu beschleunigen.

Für ein Technologieunternehmen wie Insilicon Valley Technology mit einer internationalen Vision wird in diesem Artikel versucht, die wichtigen treibenden Faktoren in der Entwicklungsgeschichte von Insilicon Valley Technology aus mehreren Blickwinkeln zu untersuchen, darunter technologische Entwicklung, Teamzusammensetzung und Geschäftsökologie.

Technologie: KI-gesteuerter Mixed-Martial-Arts-Kämpfer in der Pharmaindustrie

Um das Jahr 2013 herum, als Deep Learning die KI-Revolution anführte, begannen KI-Pharmazeutika Pharmaunternehmen auf der ganzen Welt zu Investitionen anzuziehen. Im Jahr 2014 gründete Alex Zhavoronkov Insilico Medicine an der Johns Hopkins University in Baltimore, USA. Nach acht Jahren harter Arbeit hat Insilico Medicine im Jahr 2022 endlich erfolgreich ein vollständig integriertes End-to-End-KI- und Robotersystem zur Arzneimittelentdeckung auf den Markt gebracht – Pharma.AI.Im Bereich der KI-basierten Arzneimittelherstellung ist der gesamte Prozess der Zielfindung, Arzneimittelentdeckung und Vorhersage klinischer Studien abgeschlossen.

KI-Technologie-gesteuerte, vollständige Prozessabdeckung

Aus technischer Sicht ist Pharma.AI zweifellos die Kerngrundlage von Insilicon Intelligence. Laut dem von Insilicon Valley veröffentlichten ProspektDie Pharma.AI-Plattform besteht hauptsächlich aus drei Teilen: Biology42, Chemistry42 und Medicine42.In:

* Biologie42:Es umfasst drei Anwendungen: PandaOmics, Generative Biologics und Life Star 1, die hauptsächlich zur Identifizierung und Entdeckung neuer Ziele verwendet werden;

* Chemie42:Es umfasst die Plattform für generative Chemie „Generative Chemistry“ und das Modul „Golden Cubes“ zur Bewertung von Off-Target-Wirkstoffen. Seine Hauptfunktion besteht darin, durch die Kombination von strukturbasiertem Arzneimitteldesign, ligandenbasiertem Arzneimitteldesign, bestärkendem Lernen, aktivem Lernen und anderen Technologien eine schnelle Entdeckung und Optimierung früher Arzneimittelverbindungen zu erreichen.

* Medizin42:Es besteht hauptsächlich aus dem prädiktiven Modul für klinische Studien inClinico, mit dem die Erfolgswahrscheinlichkeit klinischer Studien im mittleren und späten Stadium modelliert werden kann.

Obwohl es sehr kompliziert erscheint, geschah der technologische Aufbau von Insilico Medicine nicht über Nacht. Der erfolgreiche Start von Pharma.AI ist das Ergebnis jahrelanger Überlegungen und harter Arbeit.

Um die Effizienz der Arzneimittelforschung und -entwicklung zu verbessern, schlägt die moderne Medizin schon seit langem eine zielgerichtete Methode zur Arzneimittelentdeckung vor. Wenn es gelingt, die Krankheit zu ordnen und mit den anvisierbaren Zielen im menschlichen Körper zu kombinieren, ist es möglich, Behandlungen für bestimmte Krankheiten zu finden. Allerdings ist die manuelle Experimentiermethode nicht nur zeit- und arbeitsintensiv, sondern weist auch eine geringe Erfolgsquote auf. Alex Zhavoronkov hatte daher die kühne Vorstellung, dass durch die Überprüfung von Hunderttausenden medizinischen Artikeln, Forschungsprojekten und klinischen Studien auf der Grundlage künstlicher Intelligenz potenzielle Krankheitsmechanismen und therapeutische Ziele entdeckt werden könnten. Dies war auch die ursprüngliche Forschungsidee von PandaOmics, dem ersten Modul der Pharma.AI-Plattform.

Einfach ausgedrückt:PandaOmics ist eine Suchmaschine zur Entdeckung biologischer Ziele, die auf unabhängiger Forschung und Entwicklung basiert.Basierend auf einer Vielzahl biologischer Forschungsdaten und kombiniert mit Deep-Learning-Technologie kann es potenzielle Ziele schnell und genau identifizieren und sie nach der Relevanz ihrer Wirkungen sortieren, wodurch eine Reihe potenzieller Ziele für die Arzneimittelentwicklung extrahiert werden.

Im Jahr 2016, nach zwei Jahren Erfahrung im Bereich der pharmazeutischen Forschung, begann Insilico Medicine, sich auf die Arzneimittelentwicklung zu konzentrieren und startete offiziell die Forschung zu Chemistry42. Chemistry42 ist eine automatisierte maschinelle Lernplattform für die Arzneimittelentwicklung.Nachdem das Ziel gefunden wurde, kann Chemistry42 basierend auf einem Deep-Generation-Algorithmus automatisch die entsprechende Protein-Arzneimittelstruktur entwerfen und die Affinität verschiedener Proteinstrukturen durch Berechnungen testen.

Es ist erwähnenswert, dass Insilico Medicine PandaOmics und Chemistry42 erst 2020 offiziell eingeführt hat und dann 2022 inClinico auf den Markt brachte, das klinische Studien vorhersagen kann. inClinico kann zur klinischen Risikobewertung und Portfolioklassifizierung verwendet werden. Es kann biologische Daten, wissenschaftliche Forschungsarbeiten, klinische Daten, Wissenschaftlerdaten usw. integrieren und die Erfolgswahrscheinlichkeit (PoS) einer einzelnen klinischen Studie vorhersagen.Laut Daten aus der internen Auswertung von Insilico Medicine waren 5 der 7 Vorhersageergebnisse, die Clinico für ein weltbekanntes Pharmaunternehmen lieferte, richtig, mit einer Genauigkeitsrate von über 71%.

Ebenfalls im Jahr 2022 kombinierte Insilico Medicine Biology42, Chemistry42 und Medicine42 und schuf die Plattform Pharma.AI. Damit wurde eine vollständige Prozessabdeckung durch künstliche Intelligenz bei der Suche, Verifizierung und Prüfung neuer Medikamente erreicht.

Darüber hinaus hat Insilicon Intelligence eine Reihe interessanter Untersuchungen in unterschiedlichen Tiefen- und Breitendimensionen durchgeführt:

* Verwendung eines Deep Neural Network (DNN)-Modells zur Vorhersage des biologischen Alters

* Nutzung genomischer Daten zum Auslesen altersbezogener Ziele oder des physiologischen Alters

* Vorhersage der Reaktion des Ziels auf das Medikament

* …

AI+DD-Doppelradantrieb, selbst entwickelte Pipeline schreitet schnell voran

Seit 2018 erlebt die KI-Pharmaindustrie einen qualitativen Wandel. Nach und nach sind KI-Unternehmen mit F&E-Pipelines entstanden und der Einfluss der künstlichen Intelligenz hat begonnen, sich nach unten auszubreiten. Insilicon Intelligence hat die Veränderungen in der Branche deutlich wahrgenommen.Wir begannen mit der Umgestaltung unseres Geschäfts von einem KI-Unternehmen zu einem KI+DD-Modell (KI+Arzneimittelforschung) mit Zweiradantrieb.

Der Prospekt zeigt, dass Insilico Medicine dank der kontinuierlichen Anreicherung der Pharma.AI-Plattform in der Frühphase nach der strategischen Neuausrichtung schnell und effektiv mit der Förderung der völlig unabhängig generierten AIDD-Pipeline begann und erfolgreich ein neues Antifibrose-Ziel TNIK identifizierte. Durch die Hemmung von TNIK können möglicherweise fibrosebedingte Erkrankungen geheilt werden. Auf dieser Grundlage hat Insilico Medicine seinen klinischen Arzneimittelkandidaten und sein Kernprodukt ISM001-055 erfolgreich auf den Markt gebracht.

ISM001-055 ist ein potenzieller First-in-Class-Inhibitor kleiner Moleküle, der unabhängig von Insilico Biologics entwickelt wurde.Die Identifizierung wurde mithilfe der biologischen Zielerkennungs-Engine PandaOmics abgeschlossen. Anschließend wurde mithilfe der generativen Chemieplattform Chemistry42 eine neue Molekülstruktur für das neue Ziel generiert und entworfen, hauptsächlich zur Behandlung von Fibrose-bedingten Erkrankungen wie der idiopathischen Lungenfibrose (IPF). Der gesamte Prozess, von der Entwicklung der Krankheitshypothese bis zu den klinischen Studien der Phase I, dauerte etwa 30 Monate. Bei herkömmlichen Methoden dauert es in der Regel mindestens 6 Jahre.

Anfang 2023 wurden die Tests von INS018_055 an Probanden in mehreren Kohorten mit einfach ansteigender Dosis (SAD) und mehrfach ansteigender Dosis (MAD) in Phase-I-Studien abgeschlossen, die in Neuseeland bzw. China durchgeführt wurden. Die internationale multizentrische Phase-I-Studie erzielte konsistente Ergebnisse, die die gute Sicherheit, Verträglichkeit und pharmakokinetischen (PK) Eigenschaften von INS018_055 zeigten, und förderte den Start der Phase-II-Studie.

Im April 2023 startete Insilico Medicine eine multizentrische, randomisierte, doppelblinde, placebokontrollierte klinische Phase-IIa-Studie zur Bewertung der Sicherheit, Verträglichkeit, PK-Eigenschaften und Wirksamkeit von ISM001-055 in China. Ende desselben Jahres erhielt das Unternehmen außerdem von der US-amerikanischen FDA die IND-Zulassung für die klinische Phase-IIa-Studie von ISM001-055 zur Behandlung der idiopathischen Lungenfibrose.

Obwohl INS018_055 schnell entwickelt wird, geht die Ansammlung von Insilicon Valley weit darüber hinaus.Bis Ende 2021 hat Insilico Medicine Kooperationen mit 10 der 20 größten Pharmaunternehmen der Welt geschlossen.Wir begannen, unsere eigene Technologie und Entwicklungskapazitäten zu nutzen, um die Arzneimittelforschung und -entwicklung zu beschleunigen.

Auch,Bis Juni 2023 verfügt Insilico Medicine über eine diversifizierte, vollständig intern generierte Pipeline mit 31 Projekten, die 29 Arzneimittelziele abdecken.In Therapiebereichen mit großem ungedecktem Bedarf, wie etwa Onkologie, Immunologie und Fibrose, ist eine umfangreiche Pipeline entstanden.

Mehrdimensionale Erkundung, Innovation

Gestützt auf seine hochmodernen Verfahren im Bereich der KI hat Insilicon Valley außerdem mehrere Felder erkundet, um seine führende Position bei der Anwendung von KI-Technologie auf verschiedenen Ebenen zu stärken.

Bereits 2021 gab Insilico Medicine seine Kooperation mit dem Agrartechnologieunternehmen Syngenta Crop Protection bekannt. Insilico Medicine wird KI und Deep Learning nutzen, um effizienter neue Wirkstoffe zu entwickeln und die Erfindung und Entwicklung neuer und wirksamerer Pflanzenschutzlösungen für Landwirte zu beschleunigen.

Im Jahr 2022Insilicon Valley veranstaltete im Suzhou Biomedical Industrial Park (BioBAY) die Eröffnungszeremonie „Life Star – Intelligentes Roboterlabor der sechsten Generation“.Das weltweit erste vollautomatische Roboterlabor mit KI-gestützter Entscheidungsfindung wurde offiziell vorgestellt. Das intelligente Roboterlabor konzentriert sich auf Bereiche wie Zielerkennung, Wirkstoffscreening, personalisierte Arzneimittelentwicklung und translationale Medizinforschung mit dem Ziel, den Arzneimittelentdeckungsprozess effizient umzugestalten, die Erfolgsquote der Arzneimittelforschung und -entwicklung umfassend zu verbessern und die Befriedigung ungedeckter klinischer Bedürfnisse zu beschleunigen.

Unter vielfältigen Einflüssen erforscht Insilico Medicine kontinuierlich die Einsatzmöglichkeiten intelligenter Automatisierung in der Datenverarbeitung sowie der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente. Dabei nutzt das Unternehmen künstliche Intelligenz und Robotertechnologien der nächsten Generation, um die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente zu transformieren und der branchenübergreifenden integrierten Innovation und Digitalisierung neue Impulse zu verleihen.

Team: Organisationsstruktur mit dualem CEO, Rekrutierung globaler Talente

Spitzenunternehmen verfügen oft über fortschrittliche Managementmodelle, und das ist im Silicon Valley der Fall.Insilico Medicine verfügt über eine einzigartige Organisationsstruktur mit zwei CEOs: Alex Zhavoronkov, der über ausgeprägte digitale und Internet-Gene verfügt, ist für die Iteration der KI-Technologie verantwortlich, während Ren Feng, der seit vielen Jahren intensiv in die Arzneimittelforschung involviert ist, das Arzneimittelforschungsgeschäft leitet. Darüber hinaus hat es mehr als 150 Kooperationspartner aus der Wissenschaft und Industrie auf der ganzen Welt angezogen.Vielleicht ist genau dies das „Geheimnis“ der Führung von Insilicon Intelligence in der Branche.

Gründer Alex Zhavoronkov

Alex Zhavoronkov, der Gründer von Insilicon Valley, wurde 1979 in Riga, der Hauptstadt Lettlands, geboren. Während seiner Jugend wurde Alex Zhavoronkov Zeuge des Niedergangs des Sowjetimperiums und der turbulenten Gesellschaft, was ihm auch tiefere Einblicke in die menschliche Alterung gab.

„Uns wird das Leben geschenkt, um zu wachsen, zu gedeihen, Karriere zu machen, uns fortzupflanzen, und dann verlieren wir in einem Augenblick alles, was wir geschaffen haben, und sterben. Warum passiert das?“ Um die Antwort zu finden, beschäftigte sich Alex Zhavoronkov in der Highschool intensiv mit Essgewohnheiten, körperlicher Betätigung, Schlafregulierung und anderen Bereichen, doch seine Verwirrung war damit nicht vollständig gelöst.

Die Entwicklung der Informatik gab Alex Zhavoronkov Hoffnung. Er erhielt Bachelor-, Master- und Doktortitel in Informatik, Physik und Biotechnologie von der Queen’s University in Kanada, der Moskauer Staatsuniversität und der Johns Hopkins University. Nach seinem Abschluss arbeitete er als Berater in einem Beratungsunternehmen und erbrachte Dienstleistungen für Biotechnologieunternehmen.

Durch jahrelange kontinuierliche Ansammlung und ein genaues Gespür für die Trends der Zeit erzielte Alex Zhavoronkov große Fortschritte und begann schon in einem sehr frühen Stadium, KI mit Biologie und Chemie zu verknüpfen, wodurch er erfolgreich Insilicon Intelligence gründete.

Um der Außenwelt die Möglichkeiten der KI in der Pharmaindustrie zu beweisen,Im Jahr 2019 veröffentlichte Alex Zhavoronkov in der Fachzeitschrift Nature Biotechnology einen Artikel mit dem Titel „Deep Learning zur schnellen Identifizierung wirksamer DDR1-Kinase-Inhibitoren“. Darin stellte er vor, wie Insilico Medicine sein selbst entwickeltes KI-System zur Konzeption und Gestaltung neuer Molekülstrukturen für Medikamente einsetzte und den Erfolg dieses Medikaments in Testexperimenten an Mäusen demonstrierte.

Dieses System benötigt nur 21 Tage, um ein Molekül zu entwerfen, und die Gesamtzeit für Entwurf, Synthese und Überprüfung beträgt etwa 46 Tage. Dieser Erfolg bestätigt die Fähigkeit der KI, die Arzneimittelforschung zu beschleunigen und macht Insilico Medicine in der Branche bekannt.

Dr. Ren Feng, ein führender Vertreter der Pharmaindustrie

Unter den vielen technologischen Herausforderern, die traditionelle Branchen aufmischen, sticht Dr. Feng Ren, Co-CEO und Chief Scientific Officer von Insilico Medicine, mit seiner umfassenden Erfahrung in der Pharmaindustrie hervor.Er verfügt nicht nur über mehr als 11 Jahre Erfahrung in der Forschung und Entwicklung niedermolekularer Arzneimittel beim multinationalen Pharmariesen GlaxoSmithKline, wo er wichtige Führungspositionen innehatte, sondern spielte auch eine zentrale Rolle bei Medicilons unternehmerischem Werdegang, indem er dem Unternehmen half, im Science and Technology Innovation Board zu einem Pionier im CRO-Bereich zu werden.

Dr. Ren Feng verfügt über 14 Jahre wertvolle Erfahrung im Bereich der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente und ist sich der Ineffizienz des traditionellen Forschungs- und Entwicklungsmodells durchaus bewusst. Er erkannte, dass neue Werkzeuge und Methoden erforscht werden müssen, um den Status Quo zu durchbrechen. Doch im Kontext des aufkommenden Zeitalters der KI-Technologie stehen selbst erfahrene Experten der traditionellen Pharmaindustrie wie Dr. Ren Feng vor der Qual der Wahl. Es war dieser Wunsch nach Innovation und der Erkundung der Zukunft, der ihn letztendlich dazu brachte, sich auf eine neue Reise zu begeben und künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung und -entwicklung einzusetzen.

Als Ren Feng im Sommer 2020 zum ersten Mal mit Alex Zhavoronkov telefonierte, plante er seine eigene Transformation. Er interessiert sich sehr für die Arzneimittelentwicklung auf Basis neuer Technologien, bleibt jedoch skeptisch, ob KI wirklich ein Medikament herstellen kann. Im September 2020 kam er als Berater zu Insilico Medicine, absolvierte zahlreiche Hintergrundüberprüfungen und probierte die Technologieplattform des Unternehmens für künstliche Intelligenz aus. Nachdem er den Prozess des ersten Antifibrose-Projekts von Insilico Medicine von der Zielidentifizierung bis zur Entdeckung präklinischer Kandidatenverbindungen miterlebt hatte, entschied er sich entschieden, mitzumachen.

Als Ren Feng im Februar 2021 offiziell in das Unternehmen eintrat, bestand das Team von Insilicon Valley Smart Technology China aus nur drei Personen. Unter seiner Führung baute das Unternehmen innerhalb von mehr als zwei Jahren ein fast 150 Mitarbeiter umfassendes Forschungs- und Entwicklungsteam für Arzneimittel auf.Dies ist auch das derzeit größte Team für Insilicon Valley Smart Technology weltweit. Infolgedessen trat die Insilico-Medizin, die von künstlicher Intelligenz und Arzneimittelforschung und -entwicklung angetrieben wurde, in eine Phase rasanter Entwicklung ein.

Wissenschaftlicher Beirat von Insilico Medicine

Als technologisch führendes Technologieunternehmen hat Insilicon Valley weltweit sehr umfangreiche akademische Ressourcen angesammelt und einen wissenschaftlichen Beratungsausschuss eingerichtet, der eine große Zahl der weltweit führenden wissenschaftlichen Forschungsleiter vereint.

So ist beispielsweise Charles Contor, Mitglied der National Academy of Sciences und leitender Wissenschaftler des Humangenomprojekts, Mitglied des wissenschaftlichen Beirats. Er sagte einmal: „Bei der Arzneimittelentwicklung ist Geschwindigkeit alles. Mindestens 90% der Kosten, die mit der Zulassung eines Arzneimittels für den menschlichen Gebrauch verbunden sind, fallen in den späten Phasen klinischer Studien an. Mit seinem KI-gesteuerten universellen Arzneimittelentdeckungssystem ermöglicht Insilico Forschern, fehlgeschlagene Methoden in vielen Phasen des Arzneimittelentdeckungsprozesses und vor klinischen Studien schneller und früher auszuschließen, um nicht zu spät zu sein.“

Michael Levitt, Nobelpreisträger für Chemie 2013 und Professor an der Stanford University, glaubt, dassEs gibt viele KI-Pharmaunternehmen. Einige Teams versuchen, Zielmoleküle zu entdecken, während andere chemische Forschung betreiben. Es gibt nur wenige Unternehmen wie Insilico, die den gesamten Prozess abdecken können.

Basierend auf einer Gruppe akademischer Giganten hat Insilicon Valley die Führung in der KI-Technologie übernommen und eine einzigartige Landschaft geschaffen.

Wirtschaft: Warum ist der Weg zur Börsennotierung bei drei großen Geschäftsmodellen so holprig?

Insilico Medicine ist besonders für seine bedeutenden Beiträge im Bereich der generativen KI für die Arzneimittelforschung und -entwicklung bekannt.

Aus der Perspektive des GeschäftsmodellsInsilico Medicine kombiniert die drei gängigen KI-Geschäftsmodelle der Pharmaindustrie: KI+SaaS, KI+Biotech und KI+CRO.Durch Insilicon Valley können wir uns einen allgemeinen Überblick über den Kommerzialisierungsstatus der heimischen KI-Pharmaindustrie verschaffen.

Den Ergebnissen zufolge ist die Obergrenze der SaaS-Softwarelizenznehmer nicht hoch und macht derzeit nur etwa 51 TP3B des Jahresumsatzes von Insilicon Valley aus. Im Bereich der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente durch externe Kooperationen setzt Insilico Medicine derzeit vor allem auf die Zusammenarbeit mit Fosun und Sanofi. Dieser Umsatzanteil ist zwar beträchtlich, hängt aber oft zu stark von wenigen Großkunden ab und die Anzahlung ist nicht hoch.

Im Jahr 2022 unterzeichnete Insilico Medicine eine wichtige Kooperationsvereinbarung mit Sanofi. Sanofi wird die Arzneimittelforschungsplattform Pharma.AI von Insilico Medicine nutzen, um die Entwicklung von Arzneimittelkandidaten auf der Grundlage von nicht mehr als sechs innovativen Zielen voranzutreiben. Jedoch,Der Auftrag hatte einen Wert von 1,2 Milliarden US-Dollar, es wurde jedoch nur eine Anzahlung von 21,5 Millionen US-Dollar geleistet, wobei die Anzahlungsquote weniger als 1,81 TP3T betrug.

Was die Entwicklung einer eigenen Pipeline betrifft, werden 29 der derzeit 31 Projekte im Insilicon Valley völlig unabhängig entwickelt, was der Hälfte der Projekte von Johnson & Johnson, einem großen Pharmaunternehmen, entspricht. Dies bedeutet auch, dass dieser Geschäftsbereich derzeit noch den größten Teil der Forschungs- und Entwicklungskosten von Insilicon Valley verschlingt und sowohl die Kosten als auch die Risiken hoch bleiben. Der Prospekt zeigt, dassInsilicon Valley Smart Technology erlitt in den Jahren 2021 und 2022 Verluste von 940 Millionen Yuan bzw. 1,59 Milliarden Yuan, wobei die Verluste in nur zwei Jahren 2,5 Milliarden Yuan überstiegen.Dies bringt große Unsicherheiten hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung des Unternehmens mit sich.

Betrachtet man die Forschung von Insilico Medicine im Bereich der KI-basierten Pharmazeutika, so kann KI zwar in der frühen Forschungs- und Entwicklungsphase, die 3% des gesamten Arzneimittelentwicklungsprozesses ausmacht, Zeit und Kosten einsparen, doch ist der Effizienzvorteil seit der klinischen Phase stark zurückgegangen. Dies zeigt auch, dass der Einfluss von KI in modernen pharmazeutischen Prozessen noch begrenzt ist.

Trotzdem ist die Silicon-Valley-Technologie, die KI als Haupteinstiegspunkt nutzt, auf dem Kapitalmarkt weiterhin gefragt.

Seit seiner GründungInsilicon Valley Silicon hat sieben Finanzierungsrunden mit einer Gesamtfinanzierungssumme von 407,5 Millionen US-Dollar, entsprechend 2,95 Milliarden RMB, durchlaufen.Darunter sind Qiming Venture Partners, Sinovation Ventures, Sequoia Capital, Fosun Pharma, WuXi AppTec, Boston Investment Group B Capital Group und Prosperity7 Ventures, ein diversifizierter Risikokapitalfonds von Saudi Aramco. Die Bewertung nach der Investition beträgt 895 Millionen US-Dollar oder etwa 6,47 Milliarden RMB.

Es ist erwähnenswert, dass WuXi AppTec eine wichtige Rolle bei der Entwicklung des Insilicon Valley spielt.

Aufgrund des geringen Vertrauens der Investoren in generative KI hatte Insilicon Valley Silicon in der Anfangsphase 2017–2018 große Schwierigkeiten, Kapital zu beschaffen. Erst als Li Ge, der Gründer von WuXi AppTec, auftauchte, kam Insilicon Valley Medical zur Rettung.

Im Juni 2018 leitete der WuXi AppTec Venture Capital Fund eine neue strategische Finanzierungsrunde für Insilico Medicine. Beide Parteien äußerten ihre Absicht, die KI-Technologie von Insilico Medicine eng mit den experimentellen Fähigkeiten von WuXi AppTec zu integrieren.

Bis heute hat Alex Zhavoronkov ein Foto von Li Ge in seinem Büro, um seine Dankbarkeit für seine Hilfe auszudrücken. Im Jahr 2019 unternahm Alex Zhavoronkov einen beispiellosen Schritt, indem er den Hauptsitz von Insilicon von den Vereinigten Staaten nach Hongkong, China, verlegte, was auch die Verbindung des Unternehmens mit China näher brachte.

Bevor Insilicon Intelligence, das sich „nach Osten bewegt“ hatte, jedoch ein Stück des heimischen Marktes erobern konnte,Das Unternehmen war bereits in einen hitzigen Technologiekrieg zwischen den USA und China verwickelt: Amerikanisches Startup, chinesischer Co-CEO, amerikanische Anteilseigner, chinesischer Hauptsitz …Da das Land in das Spiel zwischen den beiden Großmächten verstrickt ist, besteht aus einer positiven Perspektive betrachtet erheblicher Raum für Vermittlung, sodass es das Beste aus beiden Welten herausholen kann. Aus negativer Perspektive könnte das Land jedoch in die gefährliche Situation geraten, von beiden Seiten angegriffen zu werden.

Ist die „hybride“ Insilicon Intelligence in dieser sich ständig verändernden und heimtückischen internationalen Konfrontation ein heißes Gut oder eine heiße Kartoffel? Wird es vom Kapital verfolgt oder auf Distanz gehalten? Ich befürchte, dass Insilicon Valley vor der endgültigen Entscheidung dringend neue Finanzierungskanäle finden muss, was das Unternehmen auch dazu zwingt, den Börsengang jetzt einzuleiten. Sie müssen wissen, dass traditionelle Pharmaunternehmen mindestens zwei bis drei Pipelines in der Phase II haben müssen, bevor sie eine Börsennotierung in Erwägung ziehen können.

Im Januar 2024 lief der Börsenprospekt des unglückseligen Hongkonger Unternehmens Insilicon Valley Technology aus.Dies hat die Branche erneut dazu veranlasst, darüber nachzudenken, ob die Herstellung von Arzneimitteln auf Basis künstlicher Intelligenz machbar ist. Am 27. März 2024 reichte Insilicon Valley seinen zweiten Antrag auf Notierung bei der Hongkonger Börse ein.Geben Sie sich alle Mühe, die „erste KI-Pharmaaktie“ zu werden. Gemäß dem von der Hongkonger Börse offiziell angekündigten Verfahren zur Notierung an der Hauptbörse erhält ein Unternehmen nach Einreichung seines Notierungsantrags innerhalb von 15 Arbeitstagen die erste Runde von Stellungnahmen der relevanten Abteilungen.

Obwohl das Hauptangebot der Hongkonger Börse mehrere Notierungsanträge unterstützt, erfordert jede Informationsübermittlung einen hohen Personal-, Sach- und Finanzaufwand. Ob die zweite Runde der Notierung von Insilicon Valley an der Hongkonger Börse erfolgreich sein kann, wird von der Branche und dem vor- und nachgelagerten Kapital ebenso aufmerksam verfolgt wie von Insilicon Valley selbst.

Überlegung: Können wir uns angesichts der vielen Herausforderungen behaupten?

Es ist mit bloßem Auge erkennbar, dass sich die missliche Lage des Silicon Valley kurzfristig nicht vollständig lösen wird.

Zusätzlich zum unerbittlichen Druck der US-Regierung auf die chinesische KI-Industrie ist Insilico Medicine als ausländisches Unternehmen auch mit enormen Einschränkungen bei der Verwendung chinesischer biologischer Daten konfrontiert, was die Entwicklung von Insilico Medicine zweifellos behindern wird. Vielleicht liegt es an der Berücksichtigung der oben genannten Fragen, dassIm Februar 2023 wurde das KI-Forschungs- und Entwicklungszentrum von Insilicon Valley in Abu Dhabi, der Hauptstadt der Vereinigten Arabischen Emirate, offiziell in Betrieb genommen.

Angesichts des allmählichen Rückzugs des Unternehmens aus den chinesischen und amerikanischen Märkten muss Insilicon Valley Technology dringend neue Absatzmärkte auf der ganzen Welt erschließen. Der „reiche“ Markt im Nahen Osten ist dabei zweifellos ein potenzieller Absatzmarkt geworden. Dies bedeutet nicht nur, dass Insilicon Warehouse weltweit herausragende Ergebnisse erzielt hat, sondern auch, dass Insilicon Warehouse dazu bestimmt ist, für immer um die Welt zu treiben.

Während Insilico Medicine ständig nach einem Ausweg sucht, finden auch im Bereich der KI-Pharmazeutika still und leise Veränderungen statt.

Von 2012 bis 2015 wurden namhafte internationale KI-Pharmaunternehmen wie Exscientia, Recursion, BenevolentAI, Relay und Atomwise gegründet. Dicht dahinter entstanden zwischen 2015 und 2018 inländische KI-Pharmaunternehmen wie Jingtai Technology, Iceland Spar und Baidu Biosciences. Diese Unternehmen sind auf dem chinesischen bzw. amerikanischen Markt ansässig. Ihre tatsächliche Attraktivität hinsichtlich Kapital, Technologie, Talent usw. hat die von Insilicon Warranty bei weitem übertroffen, und sie zeigen bereits Anzeichen dafür, dass sie Insilicon Warranty hinsichtlich ihrer Stärke übertreffen.

Beispielsweise reichte Jingtai Technology am 30. November 2023 einen Prospekt bei der Hongkonger Börse ein. Im Juli 2021 erreichte die Bewertung von Jingtai Technology nach der Finanzierungsrunde D 1,968 Milliarden US-Dollar und lag damit deutlich über den 894,7 Millionen US-Dollar, die Insilicon Valley im Juli 2022 zum Abschluss seiner Finanzierungsrunde D erzielte.

In einem kürzlichen Interview machte Alex Zhavoronkov deutlich, dassAls von einem Letten-Kanadier gegründetes Unternehmen mit Hauptsitzen in Hongkong und New York und Kunden vor allem vom chinesischen Festland profitierte Insilicon Valley einst von den Vorteilen seiner internationalen Gene, gerät nun aber durch den Trend zur Deglobalisierung in Bedrängnis.Die Arzneimittelentwicklung ist eine globale Herausforderung, die über nationale Grenzen hinausgeht. Die anhaltenden geopolitischen Spannungen bergen jedoch enorme Risiken. Darüber hinaus macht sich Alex Zhavoronkov Sorgen, denn sein körperlicher Zustand verschlechtert sich täglich und er hat nicht mehr viel Zeit zu warten.

Wie also sollte Insilicon Valley Smart Technology die Sackgasse überwinden, die aufgrund der internationalen Lage und der aktuellen Lage der Hongkonger Aktien besteht? Vielleicht können wir auf Grundlage der Erfahrungen unserer Vorgänger einige Vermutungen anstellen.

Auch für SenseTime, den Anführer der vier KI-Einhörner, war der Weg zur Börsennotierung voller Wendungen. Am 27. August 2021 reichte SenseTime seinen Notierungsantrag offiziell bei der Hongkonger Börse ein und erhielt Ende November die Genehmigung der Hongkonger Börse. Doch am frühen Morgen des 11. Dezember nahm das US-Finanzministerium SenseTime plötzlich in die „Liste militärisch verbundener Unternehmen“ auf und verbot damit US-Investoren, in SenseTime zu investieren. In einem Notfall kündigte SenseTime entschieden die Verschiebung seines weltweiten Angebots und seiner Notierung an, passte seine Hauptinvestoren rasch an und erreichte schließlich am 30. Dezember einen erfolgreichen Börsengang.

Der Grund, warum die Anpassung so schnell erfolgen kann, liegt in der absolut starken technischen Stärke von SenseTime. Wenn Insilico Medicine seinen Abwärtstrend so schnell wie möglich umkehren möchte, muss das Unternehmen zwangsläufig die Entwicklung seiner selbst entwickelten Produktpipeline beschleunigen und seine starken Fähigkeiten in einigen wichtigen Krankheitsbereichen unter Beweis stellen.

Für Insilicon Valley Smart Technology ist der Börsengang offensichtlich weiterhin zwingend erforderlich. Doch derzeit sorgen der anhaltend knappe Cashflow, der unerbittliche Druck von Seiten aufstrebender Unternehmen und die enormen Auswirkungen der geopolitischen Lage auf verschiedenen Ebenen für zusätzliche Schwierigkeiten und Unsicherheiten in dieser Angelegenheit. Kann es die Ehrenmedaille als „erste KI-Pharmaaktie“ gewinnen? Kann er dafür sorgen, dass der Mythos auch nach dem erfolgreichen Medaillengewinn weiterlebt? Warten wir es ab.

Referenzartikel:
1.https://www.fxbaogao.com/view?id=3950893
2.https://mp.weixin.qq.com/s/z0Jrhux6an1QKpQeSnTL4Q
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7.https://new.qq.com/rain/a/20230630A08URE00
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