Insilico への洞察: AI 製薬スター企業の飛躍、困難、失敗
古くから、高齢化は崇高な理想を抱く多くの人々を悩ませてきました。歴代の唯一の皇帝である秦の始皇帝であれ、漢王朝の才能と戦略性に優れた武帝であれ、あるいは唐の時代の軽蔑的な皇帝太宗であれ、これらの偉大な皇帝は例外なく、不死の追求について多くの物語を残しました。当時、21 世紀も後半の 10 年を迎えようとしていた。世界的に高齢化問題が深刻化する中、多くの企業がこの問題を克服するためにデジタル技術を活用しようと試みた。その中でも、生成人工知能を推進する生物医学技術企業である Insilico Medicine は、静かに AI 医薬品分野のリーダーとなっています。
Insilicon Intelligence は、独自に開発した敵対的生成ネットワーク (GAN)、深層強化学習 (RL)、事前トレーニング済みモデル (Transformer) およびその他の機械学習テクノロジーのポイントと生成を通じて、新しい標的を特定することに重点を置いた人工知能医薬品研究開発プラットフォームを構築しました。特定の性質を持った分子構造をもつ創薬候補を開発し、革新的な創薬の促進・加速を目指します。
国際的なビジョンを持つ Yingsi Intelligent のようなテクノロジー企業にとって、この記事では、テクノロジー開発、チーム構成、ビジネス エコロジーの側面から、Yingsi Intelligent の開発プロセスにおける重要な原動力を探っていきます。
テクノロジー: 医薬品における AI 主導の「総合格闘家」
2013年頃、AI革命を牽引するディープラーニングを背景に、AI医薬品が世界中の製薬会社を魅了し始めた 2014年、アレックス・ザボロンコフ氏は米国ボルチモアのジョンズ・ホプキンス大学にインシリコ・インテリジェンスを設立した。 8 年間の努力の末、Yingsi Intelligent は、2022 年に完全に統合されたエンドツーエンド AI およびロボット創薬システム Pharma.AI のリリースについに成功しました。AI医薬品の分野では、標的発見、創薬、臨床試験予測の全プロセスを実行してきました。
AI技術を活用し全工程をカバー
技術的な観点から見ると、Pharma.AI は間違いなく Insilicon Intelligence の中核基盤です。 Yingsi Intelligent が発行した目論見書によると、Pharma.AI プラットフォームは主に、生物学 42、化学 42、医学 42 の 3 つの部分で構成されています。で：
*生物学42：これには、PandaOmics、Generative Biologics、Life Star 1 を含む 3 つのアプリケーションが含まれています。その主な機能は、新しいターゲットを特定して発見することです。
*化学42:これには、生成化学プラットフォーム Generative Chemistry と薬物オフターゲット評価モジュール Golden Cubes が含まれており、その主な機能は、構造ベースの薬物設計、リガンドベースの薬物設計、強化学習、アクティブラーニングやその他のテクノロジー。
*医学42:これは主に、臨床試験予測モジュール inClinico で構成されており、中期から後期の臨床試験の成功確率をモデル化するために使用できます。
非常に複雑に見えますが、Yingsi Intelligent のテクノロジーの蓄積は、長年にわたる思考と努力の結果、Pharma.AI の立ち上げに成功したわけではありません。
実際、現代医学では、医薬品の研究開発の効率を向上させるために、ターゲットベースの創薬手法が長年提案されてきました。疾患を整理し、人体内のターゲットにできるターゲットを組み合わせることができれば、その治療法を見つけることができるかもしれません。特定の病気に対する答え。しかし、手作業による実験は時間と労力がかかるだけでなく、成功率も低くなります。したがって、Alex Zhavoronkov は、数十万の医学文書、研究プロジェクト、臨床実験が AI に基づいてレビューされれば、潜在的な疾患メカニズムと治療標的が発見されるかもしれないと大胆に想像しました。これは、PandaOmics の最初のモジュールである最初の開発でもありました。 Pharma.AI プラットフォームの研究アイデア。
簡単に言うと、PandaOmics は、独立した研究開発に基づいた生物学的ターゲット発見エンジンです。ディープラーニング技術と組み合わせたさまざまな生物学的研究データに基づいて潜在的なターゲットを迅速かつ正確に特定し、効果の相関関係に従ってそれらを分類することで、創薬の一連の潜在的なターゲットを抽出できます。
製薬研究分野での 2 年間の蓄積と蓄積を経て、2016 年に、Insilicon Intelligent は医薬品設計プロセスをターゲットにし始め、化学の研究を正式に開始しました42。 Chemistry42 は、医薬品設計のための自動機械学習プラットフォームです。ターゲットを見つけた後、Chemistry42 は深層生成アルゴリズムに基づいて対応するタンパク質薬物構造を自動的に設計し、計算を通じてさまざまなタンパク質構造の親和性をテストできます。
Insilico が PandaOmics と Chemistry42 を正式に開始したのは 2020 年になってからであり、予測可能な臨床試験のために 2022 年に再び inClinico を開始する予定であることは注目に値します。 inClinico は、臨床リスク評価とポートフォリオ分類に使用でき、生物学的データ、科学研究論文、臨床データ、科学者データなどを統合し、単一の臨床試験の成功確率 (PoS) を予測できます。インクリニコの内部評価データによると、インクリニコが世界的に有名な製薬会社に提供した 7 件の予測結果のうち 5 件は正確で、精度率は 71% を超えています。
また、2022 年には、Biology42、Chemistry42、Medicine42 を組み合わせた Insilicon Intelligent が誕生し、これまでのところ、新薬の発見、新薬の検証、新薬のテストを人工知能で完全にカバーすることができています。
さらに、Insilicon Intelligent は、深さと幅の異なる次元で一連の興味深い調査も実行しました。
* ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルを使用して生物学的年齢 (生物学的年齢) を予測します
* ゲノミクスデータを使用して、老化に関連するターゲットや生理的年齢を読み取ります
* 薬物に対するターゲットの反応を予測します
*…
AI+DD二輪駆動、自社開発パイプラインが急速に進展
2018年以降、AI製薬業界は質的変化を遂げ、研究開発パイプラインを有するAI企業が徐々に出現し、人工知能の影響が下流にも広がり始めています。 Insilicon Intelligent は業界の変化を敏感に認識しています。AI企業からAI＋DD（AI＋創薬）二輪駆動モデルへの事業変革を模索し始める。
目論見書によると、初期段階でのPharma.AIプラットフォームに基づく継続的な蓄積のおかげで、Insilicon Intelligentは戦略転換後、完全に独立して生成されたAIDDパイプラインを迅速かつ効果的に推進し始め、新しい抗線維症ターゲットの特定に成功しました。 TNIK、TNIKの阻害により線維症関連疾患を解決できる可能性があります。これに基づいて、Insilicon Intelligent は臨床薬候補および中核製品 ISM001-055 の発売に成功しました。
ISM001-055 は、Insilico Intelligence が独自に開発した潜在的に世界初 (ファーストインクラス) の小分子阻害剤です。生物学的標的発見エンジン PandaOmics を通じて同定を完了し、生成化学プラットフォーム Chemistry42 を使用して、主に特発性肺線維症 (IPF) などの線維症関連疾患の治療に使用される新しい標的の新しい分子構造を生成および設計しました。 ）、疾患仮説の構想から第 I 相臨床試験までの全プロセスは、従来の方法を使用すると通常少なくとも 6 年かかります。
2023年初頭、ニュージーランドと中国での第I相試験で、INS018_055がそれぞれ複数の単回漸増用量（SAD）コホートと複数の漸増用量（MAD）コホートの被験者で試験された。国際多施設共同第 I 相試験では一貫した結果が得られ、INS018_055 の良好な安全性、忍容性、薬物動態 (PK) 特性が証明され、第 II 相試験の開始が促進されました。
2023年4月、インシリコンは中国でISM001-055の安全性、忍容性、PK特性および有効性を評価するための多施設無作為化二重盲検プラセボ対照第IIa相臨床試験を同年末に開始した。同年には、突発性肺線維症の治療を目的としたISM001-055の第IIa相臨床試験について米国FDAからIND承認も取得した。
INS018_055 は急速に進歩していますが、インシリコンのインテリジェンスの蓄積はそれをはるかに超えています。2021 年末の時点で、インシリコン インテリジェントは世界の製薬会社上位 20 社のうち 10 社と提携に達しました。独自の技術と開発力を活用し、医薬品の研究開発を加速する。
また、2023 年 6 月の時点で、インシリコは 29 の薬剤標的をカバーする 31 のプロジェクトからなる多様な完全自社生成パイプラインを確立しています。当社は、腫瘍学、免疫学、線維症など、大きな需要ギャップがある治療分野で豊富なパイプラインを構築してきました。
多次元の探求とイノベーション
Yingsi Intelligent は、AI 分野における最先端の実践に頼って、AI テクノロジーのさまざまなレベルでの応用におけるリーダーシップを強化するために複数の分野を模索してきました。
早ければ2021年にも、インシリコン・インテリジェントは農業技術企業シンジェンタ・クロップ・プロテクションとの協力を発表した。 Insilicon Intelligence は AI とディープラーニングを使用して、新しい有効成分をより効率的に革新し、栽培者向けの新しくてより効果的な植物保護ソリューションの発明と開発を加速します。
2022年、インシリコン・インテリジェントは、蘇州生物医学工業団地（BioBAY）で「ライフスター第6世代知能ロボット研究所発足式典」を開催した。意思決定において AI を支援する世界初の完全に自動化されたロボット研究所を正式に発表しました。このインテリジェントロボット研究所は、標的発見、化合物スクリーニング、個別化医薬品開発、トランスレーショナル医学研究に焦点を当てており、創薬プロセスを効率的に変革し、医薬品開発の成功率を包括的に向上させ、未完成の臨床ニーズへの対応を加速することを目指しています。
複数の効果の下で、インシリコン インテリジェントは、データ処理および新薬研究開発の分野におけるインテリジェント オートメーションの応用可能性を探求し続けており、次世代の人工知能とロボット技術を使用して新薬研究開発に革命をもたらし、新しい薬を注入しています。業界を超えた統合イノベーションとデジタル推進への勢い。
チーム：デュアルCEOの組織体制、グローバル人材の採用
最先端の企業は高度な管理モデルに適合することが多く、これはまさに Yingsi Intelligent のケースに当てはまります。Insilicon Intelligent は、デジタルとインターネットに強い遺伝子を持つ Alex Zhavoronkov 氏が、創薬事業に長年携わってきた Ren Feng 氏が責任を負う、ユニークな二重 CEO 組織構造を採用しています。 150 人を超える学術界や業界の協力者を魅了しています。おそらくこれは、インシリコン業界をリードする企業の「秘密」なのかもしれません。
創設者アレックス・ザボロンコフ
インシリコンの創設者であるアレックス・ザボロンコフは、1979 年にラトビアの首都リガで生まれました。アレックス・ザヴォロンコフは十代を通じてソ連帝国末期と激動の社会を目の当たりにし、それによって人間の老化についてより多くのレベルで考えるようになった。
「私たちは命を与えられ、成長し、強化され、キャリアを築き、繁殖し、そして創造したものすべてを瞬時に失い、そして死んでしまいます。これはなぜでしょうか？その答えを見つけるために、アレックス・ザボロンコフは食生活や運動について多くのことを研究しました。」高校、睡眠調節などの分野に興味を持ちましたが、彼の混乱は完全には解決されませんでした。
コンピューターサイエンスの発展により、アレックス・ザヴォロンコフは光を見ることができました。カナダのクイーンズ大学、モスクワ州立大学、ジョンズ・ホプキンス大学でコンピューター サイエンス、物理学、バイオテクノロジーの学士号、修士号、博士号を取得しました。卒業後はコンサルティング会社でコンサルタントとして働き、バイオテクノロジー企業にサービスを提供しました。
アレックス・ザボロンコフ氏は、長年にわたる継続的な蓄積と時代の流れの正確な把握により、非常に早い段階からAIと生物学や化学を結びつけ始め、インシリコン・インテリジェンスの創出に成功しました。
製薬業界におけるAIの能力を対外的に証明するために、2019年、Alex Zhavoronkov氏は「効果的なDDR1キナーゼ阻害剤を迅速に特定するための深層学習」と題する論文をNature Biotechnology誌に発表し、Insilicoが自社開発したAIシステムを使用して新薬の分子構造を考案、設計していることを紹介し、この薬の成功を実証した。マウスの実験実験。
このシステムは分子の設計にわずか 21 日かかり、設計、合成、検証の合計時間は約 46 日です。この成果は、創薬を加速する AI の能力を裏付けるものであり、業界におけるインシリコンの評判も築き上げています。
製薬業界のリーダー、レン・フェン博士
伝統的な産業を破壊する多くの技術的挑戦者の中で、Insilico の共同 CEO 兼最高科学責任者である Ren Feng 博士は、製薬業界での深い経験で際立っています。彼は、多国籍製薬大手グラクソ・スミスクラインで小分子医薬品の研究開発に 11 年以上の経験を持ち、重要な指導的地位を歴任しただけでなく、メディシロンの起業家としての歩みにおいて中核的な役割を果たし、同社が CRO 分野のパイオニアとなるのに貢献しました。科学技術イノベーション委員会の企業に登録されています。
新薬研究開発の分野で 14 年間の貴重な経験を蓄積してきたレン・フェン博士は、従来の研究開発モデルの非効率性を深く理解しています。彼は、現状を打破するには、新しいツールと方法を探求する必要があることに気づきました。しかし、AI テクノロジーが台頭する時代の中で、レン・フェン博士のような伝統的な製薬業界の上級専門家でさえ、選択の混乱に直面しています。革新と未来の探求へのこの願望が、最終的に人工知能技術を医薬品の研究開発に応用するという新たな旅へと彼を導いたのです。
2020年の夏、レン・フェンがアレックス・ザボロンコフと初めて電話でコミュニケーションを取ったとき、彼は自分の変身を計画していた。彼は新興テクノロジーによる医薬品の研究開発に非常に興味を持っていますが、AIが実際に医薬品を製造できるかどうかについては依然として「懐疑的」です。 2020年9月にコンサルタントとしてInsil Intelligentに入社し、大量の背景調査を完了し、同社の人工知能技術プラットフォームを試し、標的の特定から臨床発見までのInsil Intelligentの初の抗線維症プロジェクトを経験した。事前候補化合物の中で、彼は決断的に参加することを選択しました。
Ren Feng 氏が 2021 年 2 月に正式に入社したとき、Insilicon Intelligent China チームには 3 人しかいませんでした。彼のリーダーシップの下、同社は 2 年以上で 150 人近い医薬品研究開発チームを迅速に設立しました。これは、Yingsi Intelligent の世界最大のチームでもあります。その結果、人工知能と医薬品研究開発の両輪によってインシリコン・インテリジェントは急速な発展期を迎えました。
インシリコ医学科学諮問委員会
インシリコン インテリジェントは、高度な技術を持つテクノロジー企業として、世界中で非常に深い学術リソースを蓄積しており、世界をリードする科学研究リーダーを多数集めた科学諮問委員会を設立しています。
たとえば、米国科学アカデミーの学者であり、ヒトゲノム計画の主任科学者であるチャールズ・コンター氏は、科学諮問委員会のメンバーであり、かつてこう述べています。人間用の医薬品の承認、少なくとも 90% は後期臨床試験中 AI 主導の創薬のための汎用システムを備えた Insilico を使用すると、研究者は創薬プロセスの多くの段階で失敗したアプローチをより迅速かつ早期に排除できます。臨床試験の前では手遅れだ。」
スタンフォード大学教授であり、2013 年ノーベル化学賞を受賞したマイケル・レビット氏は次のように考えています。「AI製薬会社はたくさんあります。ターゲットの発見を試みるチームもあれば、化学研究を行うチームもあります。インシリコのようにプロセス全体をカバーできる企業はほとんどありません。」
多くの学術界の巨人の肩の上に立つ Insilicon Intelligent は、AI テクノロジーにおいて比類のない存在であり、独自の景観を生み出してきました。
ビジネス: 3 つの主要なビジネス モデルがあるのに、上場までの道が険しいのはなぜですか?
Insilicon Intelligence は、医薬品の研究開発における生成 AI の分野で多大な貢献を果たしており、特に注目に値します。
ビジネスモデルの観点から見ると、Yingsi Intelligent には、AI+SaaS、AI+バイオテクノロジー、AI+CRO という 3 つの主流の AI 製薬ビジネス モデルがあります。Insilicon Intelligence を通じて、国内の AI 製薬産業の商業化状況を概観することができます。
結果から判断すると、SaaS ソフトウェアライセンシーの上限は高くなく、現在、Yingsi Intelligent の年間収益の約 5% を占めるに過ぎません。新薬の研究開発における外部協力に関して、インシリコンは現在主に復星とサノフィとの協力に依存しているが、この部分の収益はかなりのものであるが、多くの場合、少数の大口顧客に依存しすぎており、頭金が高額である。高くない。
2022年、インシリコ・インテリジェントはサノフィと大規模な協力契約を締結し、サノフィはインシリコ・インテリジェントのPharma.AI創薬プラットフォームを使用して、6つまでの革新的なターゲットに基づいた薬剤候補の研究開発を推進します。しかし、12 億米ドル相当のこの契約では、頭金は 2,150 万米ドルのみで、頭金比率は 1.8% 未満でした。
自社研究パイプライン開発に関しては、インシリコンの現在 31 件のプロジェクトのうち 29 件が完全に独自に開発されており、これは大手製薬会社ジョンソン・エンド・ジョンソンのプロジェクト数の半分に相当します。これは、この部分の事業が依然として残っていることを意味します。現段階では、Yingsi Intelligent の研究開発支出のほとんどは高いコストとリスクを伴います。目論見書に示されているのは、インシリコン・インテリジェントは2021年と2022年にそれぞれ9億4000万元と15億9000万元の損失を出し、わずか2年間で損失は25億元を超えた。これは同社の将来の発展に大きな不確実性をもたらした。
インシリコン・インテリジェントの AI 医薬品分野での探求を見ると、AI は医薬品の研究開発プロセス全体のコストの 3% を占める初期の研究開発における時間と経済的コストを節約できますが、効率の利点は臨床段階以降急激に低下していることも示しています。現代の製薬プロセスにおける AI の活用はまだ限られているということです。
それにもかかわらず、AIを主要な参入ポイントとして使用するインシリコンは依然として資本市場で人気があります。
創業以来、Insilicon Intelligent は合計 7 回の資金調達ラウンドを経験し、累計資金調達額は 4 億 750 万米ドル、約 29 億 5,000 万人民元に達しました。その中には、Qiming Venture Partners、Sinovation Ventures、Sequoia Capital、Fosun Pharma、WuXi AppTec、Boston Investment Group B Capital Group、サウジアラムコの多角化ベンチャーキャピタルファンド Prosperity7 Ventures などが含まれており、投資後の評価額は 89 億 5,000 万米ドルに達しています。 、約64.7億元。
WuXi AppTec が Insilicon Intelligence の開発において重要な役割を果たしていることは注目に値します。
2017 年から 2018 年にかけて、生成型人工知能に対する投資家の信頼は高くなかったため、インシリコンの初期資金調達は非常に困難でした。当時、WuXi AppTec の創設者である Li Ge 氏が登場するまでは、YingSi Intelligent を支援していました。
2018年6月、WuXi AppTec Venture Capital FundはInSilicon Intelligentからの新たな戦略的資金調達ラウンドを主導し、両当事者はInSilicon IntelligentのAIテクノロジーとWuXi AppTecの実験機能を緊密に統合すると発表した。
アレックス・ザボロンコフ氏は今でも李歌さんの写真をオフィスに保管し、彼の助けに感謝している。 2019年、アレックス・ザボロンコフ氏はインシリコンの本社を初めて米国から中国の香港に移転し、これにより中国との関係もさらに緊密になった。
しかし、東に進出したインシリコン・インテリジェントが国内市場の地位を奪う前に、彼が最初に巻き込まれたのは、アメリカの新興企業、中国の共同CEO、アメリカの株主、中国の本社など、鍋料理の油のような米中テクノロジー戦争だった。二大国間のゲームにもつれ込むと、ポジティブに見れば調停の余地が大きく、双方が有利に立つことができるが、ネガティブに見れば双方から攻撃を受ける危険に陥る可能性がある。 。
この絶え間なく変化し、激動する国際競争において、「ハイブリッド」インシリコンは注目の商品でしょうか、それとも注目の商品でしょうか?資本はそれを追求しているのか、それとも傍観しているのか?残念ながら、結論が出る前に、新しい資金調達ルートをできるだけ早く見つけることがインシー・インテリジェントにとって最も緊急の優先事項であり、そのため、このノードでの上場も余儀なくされることになる。従来の製薬会社の場合、上場を検討する前に、少なくとも 2 ～ 3 つのパイプラインが第 2 フェーズに入る必要があることを知っておく必要があります。
2024 年 1 月、不運なインシリコン インテリジェント香港株式目論見書の期限が切れました。これは、AI医薬品が効果があるかどうかについて業界が考えるきっかけとなった。 2024 年 3 月 27 日、インシリコン インテリジェントは香港証券取引所に 2 回目の上場申請を提出しました。「初のAI医薬品株」を本格的に攻める。香港証券取引所が正式に発表したメインボード上場プロセスによると、企業は上場申請を提出した後、15営業日以内に関連部門から第1回目の意見を受け取ることになる。
香港証券取引所のメインボードは複数の上場申請をサポートしていますが、各情報の提出には多大な人的資源、資材、資金が必要です。インシリコン インテリジェント第二次世界大戦が順調に進むかどうかは、上流と下流の業界と資本が負担しています。 Yuying Silicon Intelligent 自体の結果にも同様に注目してください。
思考: 複数の課題に直面している中で、私たちは目立つことができるでしょうか?
インシリコンの苦境を短期的に完全に脱するのは難しいことは目に見えている。
中国のAI産業に対する米国政府の圧力の増大に加え、外資系企業であるインシリコンには中国の生物学的データの使用に対する大きな制限もあり、これらは間違いなくインシリコンの開発に制約を課すことになる。おそらく上記の問題を考慮していないのかもしれませんが、2023 年 2 月、アラブ首長国連邦の首都アブダビにある Yingsi Intelligent の AI 研究開発センターが正式に稼働しました。
中国と米国の市場で段階的に後退した後、インシリコンは世界に向けて新たな活路を開くことが急務となっており、「豊かで油に満ちた」中東市場が潜在的な目的地となっているのは間違いない。これは、Insilicon Intelligent のグローバリゼーションの成果が優れていることを意味するだけでなく、Insilicon Intelligent が世界を永遠にさまよう運命を暗示しています。
インシリコンが常に活路を模索している一方で、AI医薬品の分野でも静かに変化が起きている。
2012年から2015年にかけて、Exscientia、Recursion、BenevolentAI、Relay、Atomwiseなどの著名な国際AI製薬企業が相次いで設立されました。これに続いて、2015 年から 2018 年にかけて、Jingtai Technology、Bingzhoushi、Baitu Biotech などの国内 AI 製薬企業が台頭しました。これらの企業は、それぞれ中国市場と米国市場に本拠を置き、資本、技術、人材などの実質的な魅力はインシリコン・インテリジェントをはるかに上回っており、戦力的にもインシリコン・インテリジェントを上回る可能性を秘めている。
たとえば、2023 年 11 月 30 日、Jingtai Technology は香港証券取引所に目論見書申請書を提出しました。シリーズD資金調達後の2021年7月時点でのJingtai Technologyの評価額は19億6,800万米ドルに達し、インシリコンが2022年7月にシリーズD資金調達を完了した時点の8億9,470万米ドルをはるかに上回っている。
最近のインタビューで、アレックス・ザボロンコフは次のように明らかにした。ラトビア系カナダ人によって設立され、香港とニューヨークに本社を置き、主に中国本土から顧客を抱えるインシリコン インテリジェントは、かつては国際的な遺伝子によってもたらされた利益を享受していましたが、現在は反グローバル化の流れに直面しています。医薬品の研究開発は国境を越えた世界的な課題ですが、継続する地政学的緊張は大きなリスクを生み出しています。それだけでなく、アレックス・ザボロンコフさんは、体調が日に日に悪化しており、待つ時間があまりないことを心配しています。
では、国際情勢と香港株の現状によって制約を受けるインシリコンは、どのようにして状況を打開すべきなのでしょうか？おそらく、これまでの経験を利用して推測することができるでしょう。
AI の四小龍のリーダーであるセンスタイムの上場プロセスも紆余曲折に満ちています。 2021年8月27日、SenseTimeは香港証券取引所に正式に上場申請を提出し、11月末に香港証券取引所から承認されました。しかし、12月11日早朝、米財務省は突然同社を「軍事関連企業リスト」に載せ、米国の投資家によるセンスタイムへの投資を禁止した。重要な瞬間に、SenseTimeは世界的な売却と上場の延期を断固として発表し、基盤となる投資家を迅速に調整し、最終的に12月30日に上場に成功しました。
これほど迅速に調整できる理由は、SenseTime Technology の極めて優れた技術力にあります。同様に、インシリコン・インテリジェントができるだけ早くその衰退を逆転させたいのであれば、必然的に自社研究パイプラインの進捗を加速し、いくつかの主要な疾患領域でその強い強みを実証する必要があるだろう。
インシリコンにとって、株式公開は依然として不可欠であることは明らかです。しかし現在、継続的なキャッシュフローの逼迫、新興企業の圧力の増大、地政学的な状況の多大な影響により、同社が「初のAI医薬品株」を獲得できるかどうかという問題の難しさと不確実性がさまざまなレベルで高まっている。 「名誉勲章？メダルを無事に剥がした後、伝説は生き続けることができるのか？様子を見てもいいかもしれません。
参考記事：
1.https://www.fxbaogao.com/view?id=3950893
2.https://mp.weixin.qq.com/s/z0Jrhux6an1QKpQeSnTL4Q
3.https://mp.weixin.qq.com/s/pmq0Q5AWAZEi3tSq4dxygw
4.https://mp.weixin.qq.com/s/Z3r-rvXZ6KMWBJ-Uv9B7aQ
5.https://mp.weixin.qq.com/s/_N4szkv16mMcrWkg_FEHtA
6.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1772180224197472503&wfr=spider&for=pc
7.https://new.qq.com/rain/a/20230630A08URE00
8.https://zhuanlan.zhihu.com/p/640650764