在30兆細胞中造“奈米火箭”，85後化學博士猛攻癌症
“AI+中國速度”把試錯成本壓縮到更低，劑泰科技正在創造許多傳統方法觸及不到的新材料。
“製藥界的SpaceX”——這句頗具科幻意味的口號，劑泰科技創始人賴才達只花了8年，就把它從一個想法真正落地。就在《中國企業家》採訪後不到一周，公司宣佈已經完成D輪4億元融資，由北京市醫藥健康產業投資基金和大興區產業投資基金聯合領投。
SpaceX的火箭是把衛星送入太空，賴才達的“火箭”則是用AI將奈米材料設計成載體，把mRNA（信使核糖核酸）、抗體等藥物精準靶向到疾病組織或器官細胞，然後釋放藥物，由此達到精準治療的效果。
故事始於2017年。剛從麻省理工學院博士畢業的賴才達，目睹了興起的生物製藥行業如何用AI顛覆傳統藥物設計，卻也產生了疑問：AI能預測分子結構，也被運用到立項、開發、轉化等各個環節，但大多集中於分子設計環節，而製劑與藥物遞送環節卻沒人關注。
尤其是被視為“最後一公里”的藥物遞送環節，對應著幾十年來行業的巨大痛點。人體是一個非常複雜的系統，很多疾病細胞在體外都有各種方式去解決，但在體內卻很難見效。“是藥三分毒”，往往因為絕大多數藥物進入體內後無法瞄準疾病細胞，而在不對的細胞上治療或干預。
賴才達說：“人體30兆細胞裡，出問題的往往只是幾百萬個細胞的一個群體，但藥物99%都打偏了。就像為了擊斃一個敵人，結果把整棟樓炸了。”
侷限性還在於，傳統製劑的開發手段屬於“手藝活”，非常仰賴於專家的經驗法則。專家依據分子預測其性質，做簡單試錯，能夠搜尋的空間有限。
於是，2020年1月，劑泰科技成立。它利用AI，根據不同的靶點快速去設計“火箭”，通過各類載體實現對藥物的高效遞送，充分發揮藥效。從小分子製劑、口服製劑的最佳化，到新的膠束體、奈米製劑的產生，劑泰科技通過積累的實驗資料，正在創造許多傳統方法觸及不到的新材料。
5年過去，劑泰科技的“火箭”已具備實現肝、肺、肌肉和免疫細胞等關鍵組織和細胞的脂質奈米顆粒（LNP）精準靶向遞送能力。“我們現在還只能做到部分器官跟組織類別。”賴才達提到，“我們希望奈米遞送能夠實現‘指那打那’，這是要10年20年去攻克的難題。”
01
難啃的骨頭
賴才達原本是一名“材料極客”。
化學工程專業畢業的他，在博士期間，就做了一款能把污水變家庭用水的淨水材料，啟動了人生第一次創業。技術本身很“炫酷”，但他那時的“科研邏輯”沒有打動投資人，因為整個項目算起來市場規模不到1億美元。
不過投資人很喜歡他，直言如果有10億美元級的市場項目，一定會做他的天使投資人。
賴才達意識到，從一個技術，到真正成為一個產品和成就一個企業，中間其實有很大的差異。一個公司不僅需要突破性的技術，還需要有能力把技術落地轉化為商業價值。
他把目光轉向了醫藥。因為醫藥行業相對去中心化，每個病種都對應一個單獨的市場，也面臨著新技術的爆發。在那個時間段，生物醫藥創業潮出現。
早在2016年，Google開發的AlphaGo橫掃棋壇，他就意識到，這將是一個變革。之後專門用於預測蛋白質三維結構的平台AlphaFold也出來了，他猜測透過演算法可以解決很多資料產生的訴求。
“我們之前做材料開發一般要10年時間，往往做了很久才開發出來幾個材料拿去動物身上試。因為人腦能夠預測的材料是很少的，不太能做多維度的、有點動態的組裝，人類做拼圖的能力是遠不如AI的。”賴才達說。
自2017年，他與美國國家工程學院院士陳紅敏開始討論演算法加實驗結合的平台，能否用到奈米材料發現上。後者也成為劑泰科技的聯合創始人，她是有著30年經驗的藥物製劑開發和遞送專家。
這也從一開始就決定了團隊的創業方向——AI奈米遞送。他們也曾像其他AI製藥團隊一樣，從熱門的小分子賽道切入，卻發現格外擁擠。而製劑與藥物遞送卻是無人區，還沒有一家AI公司敢啃這塊硬骨頭，傳統的製劑材料開發大多是靠專家“試”出來的，可以說是處於“半黑盒子”狀態。
究其原因還是在於資料。製劑開發需要的資料壁壘極高，賴才達坦言，“當時奈米材料藥物遞送的資料非常少，公開的大概只有1萬到2萬個相關資料點。而搭建內部的資料平台極其燒錢，還要建自己的實驗動物房。”因此更多的企業偏向走更成熟的分子預測路線。
但賴才達卻看到“站在巨人肩膀上做最佳化”的機會。製劑與藥物遞送既不用做靶點創新，也不用碰臨床——這一前一後兩塊都需要漫長的驗證時間和龐大的資金量。相較之下，製劑與藥物遞送反而距離成藥最近，只用將已知靶點的藥物裝進AI設計的奈米“火箭”裡精準投送，成為一個“連接者”，就有機會實現商業價值。
賴才達認為，AI最擅長的就是做局部最佳化，用於做製劑與藥物遞送非常合適。
更關鍵的是，他在國內看到了明顯的資源優勢：資料的產生速度更快，也更便宜。同樣的實驗，國內當天就可以出結果，而在美國需要6周，成本還只有十分之一左右，這意味著“AI+中國速度”可以把試錯成本壓縮到更低。“這對我們來說是很大的優勢，可以以最快的速度、最低的成本產生全球最大的材料遞送資料集，反哺我們的演算法，從而更有效地預測材料和遞送之間的關係。”
於是，當團隊在美國碰上了杭州的招商團隊，他們迅速就做出了決定。2020年，賴才達、陳紅敏以及麻省理工學院人工智慧實驗室的科學家王文首組成的核心創業團隊，落地杭州。
02
從平台公司到產品公司
儘管賴才達現階段對劑泰科技的定位是AI奈米遞送公司，但他心裡的終極目標依然是做“藥”。
0到1的搭建過程很迅速。原本他還擔心“水土不服”，當地給了一系列的支援，包括場地、人才、資金、服務等，他幾乎是“拎包創業”，項目不到半年就落地了。只是未曾預料到的是，劑泰科技最初立項的8條產品管線，很快“全軍覆沒”。
原本賴才達很自信團隊是懂藥的，屬於“降維打擊”，但真正落地，卻發現做材料和做藥完全是兩碼事。“你以為做了一個很好的改良藥，其實人家下一代產品已經出來了，不需要改良了。”
他才發現，醫藥管線立項需要行業沉澱，至少要幾十年的經驗積累。
不過很快，他就開始“補課”，先從羅氏等大藥企挖來一批醫藥老兵。之後，嘗試與大藥企初步合作，“先打工，‘髒活累活’開始干，干大家不在意的東西，才真正瞭解了藥的痛點。學著不從科學角度來看事情，而是從行業角度看事情。”
在這過程中，劑泰科技投入了大量資金，來解決AI製藥界最突出的兩個問題：人才與資料。
人才主要是磨合。“跨領域的人是很缺的。既懂AI又懂材料，還懂藥的人不存在，所以我們從0到1，各類人才組合起來，慢慢打磨，雙方合作，才逐漸成熟起來。”劑泰科技的員工多為交叉學科背景，包括AI演算法、自動化、化學、分子生物學、臨床醫學，甚至網際網路、金融、數學統計等。
更高的壁壘在於資料。劑泰科技從頭到尾自己搭建資料平台，做奈米材料領域實驗的模擬，整個過程耗費了三四年，才積累到奈米材料和生物之間互動作用的資料。
“藥圈”不好進，賴才達因此為劑泰科技規劃了兩種變現模式：一是“賣火箭”——把AI設計的奈米遞送材料專利授權給全球藥企，供他們研發自己的管線產品；二是自己根據已知靶點、改良劑型做少數高價值管線的臨床驗證，在看到成功的希望後，就對外授權出去，讓合作夥伴負責進一步的研發以及銷售。
這兩種合作模式均可以獲得首付款、里程碑（未來的潛在事項）付款以及未來的銷售分成，也可以實現一項材料多個客戶、多次復用。“產生出可復用的產品才是成功的商業模式。”賴才達說。
面對客戶需求和自有管線是否會衝突的矛盾，賴才達表示，他本心是做一個平台公司，但在過程中會孵化出產品。劑泰科技只是會在少數賽道的部分靶點做示範性研發，以驗證平台技術的價值，主要的藥物研發會讓合作夥伴去做。
在他看來，公司會迎來幾個拐點：首先是人體資料證明AI設計的載體有效，平台開始自給自足，這個目前已經在實現過程中；然後平台訂單規模化，收入可反哺管線產品的臨床開發，這些計畫在幾年內達成；更長期，自研管線在某個重大適應症做出遠超現有療法的臨床資料，徹底驗證“AI遞送+藥物”價值。
2022年後，他才感覺到平台進入到了正反饋階段，“此前，與德國一家知名跨國藥企的一個研發合作項目，驗證出劑泰可以用很短的時間篩出他們篩不出來的材料。這表示我們的演算法、平台已經達到了一個可以和合作夥伴進行商務合作的階段。”
他原本計畫前5年保持30～60人團隊規模，沒想到公司發展迅速，“5年時間做的成果，相當於過往美國類似公司10~15年才能做到的階段”。他坦言，這主要得益於中國醫藥的“基建”發展迅速：中國的供應鏈很完整，特別是CRO（合同研究組織）和CDMO（合同研發和生產組織）的建設，極大推進了中國創業公司的發展。
賴才達坦言，“我們只是把一堆現成的好工具工程化，組裝起來之後就發現壁壘很高，要同時跑通量子級遞送計算、高通量資料閉環、大規模動物驗證、材料底層認知，再到成藥的能力——整條鏈路一打通，很快就成了領先玩家。”
未來3年，劑泰科技把重心放在兩件事上——人體資料閉環和商業模式閉環。前者是讓AI設計的奈米載體先在人體驗證成功，打通從電腦到病人的完整資料鏈；商業模式閉環是把驗證過的材料和管線對外授權，用授權收到款項反哺現金流。
5年到7年內，他要爭取把遞送精度從“器官級”提升到“細胞級”，實現真正的“指那打那”。
而7年之後，賴才達期待那個最大的拐點到來，即在一些大的疾病領域真正取得臨床突破，之後他會專注在這幾個領域裡，去做最想做的生意——爆款新藥。 (中國企業家雜誌)