本文作者丨星瀚資本創(chuàng)始人楊歌

當(dāng)紅場(chǎng)景

眼下，AI(人工智能)最當(dāng)紅的應(yīng)用場(chǎng)景之一就是AI+醫(yī)療。

概括來說，AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景主要有五類：智能影像識(shí)別、醫(yī)療機(jī)器人、智能診療、智能藥物研發(fā)、智能健康管理。

目前，AI在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用，大多仍是在醫(yī)療影像學(xué)的方面。一直以來，醫(yī)療診斷過程大多以人的判斷為基礎(chǔ)，是一個(gè)高度非標(biāo)化的行業(yè)，影像學(xué)僅起到輔助診療的作用，很難成為一個(gè)確診的工具。

由于影像設(shè)備及分析程序的有效性并不能直接由其確診病人的數(shù)量來考核，而是在長(zhǎng)期輔助醫(yī)師的判斷下實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

因而該行業(yè)的定價(jià)權(quán)并不在于市場(chǎng)需求終端，而是直接依據(jù)技術(shù)供給側(cè)的生產(chǎn)定價(jià)，沒有形成市場(chǎng)化迭代閉環(huán)，因此我們很難確認(rèn)AI系統(tǒng)與設(shè)備的有效性。

對(duì)于像這樣非明確的價(jià)值和定價(jià)過程來說，是很難做出投資和估值評(píng)估的。

醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈條相對(duì)較長(zhǎng)，不僅是研發(fā)到通過認(rèn)證上市的過程長(zhǎng)，對(duì)于每個(gè)病例自身所經(jīng)歷的初步診斷、會(huì)診、確診、治療用藥也是一個(gè)長(zhǎng)期且非標(biāo)的過程。

所以，星瀚資本認(rèn)為，傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)仍然處在一個(gè)診療標(biāo)準(zhǔn)化，病患信息化的過程中，這將是醫(yī)療行業(yè)長(zhǎng)期行業(yè)升級(jí)的重點(diǎn)工作。

在這個(gè)過程中逐步引入AI輔助醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，挑戰(zhàn)任然不小。不少AI公司的商業(yè)模式并不清晰，業(yè)務(wù)不標(biāo)準(zhǔn)，定價(jià)缺乏依據(jù)等因素都會(huì)影響到公司獲得融資和盈利。

應(yīng)用價(jià)值

在包括傳統(tǒng)醫(yī)療、大健康、生物醫(yī)藥、生命科學(xué)四個(gè)方向上，星瀚資本最看好AI在生命科學(xué)中的未來應(yīng)用前景，包括分子生物學(xué)及基因研究。

2018年1月，比爾·蓋茨提出關(guān)于微生物組的研究是推動(dòng)人類醫(yī)療發(fā)展的重要方向。人類當(dāng)前已經(jīng)可以通過分析微生物組基因的分布情況獲知很多疾病的早期特異性，因而進(jìn)一步將成為病癥早期篩查的利器。

該方向是大數(shù)據(jù)與AI在基因分析應(yīng)用上的代表方式，相對(duì)簡(jiǎn)單而可行。

我們認(rèn)為，AI最好和最有效的應(yīng)用是在分子生物學(xué)及基因研究方面，其應(yīng)用可以劃分為宏觀、中觀、微觀三個(gè)層次：

當(dāng)前科學(xué)家常通過菌群基因的研究來分析早期病癥問題。由于每個(gè)人體內(nèi)有幾十萬億個(gè)細(xì)胞和上百萬億個(gè)細(xì)菌，因而菌群是否正常分布代表了其人體機(jī)能正常和非正常運(yùn)作的分界限。也就是說，對(duì)于某些病癥而言，患者的菌群分布與正常健康人群會(huì)有不同。

基因檢測(cè)通過智能化數(shù)據(jù)分析，能獲得較為有效的結(jié)果。通過局部組織的菌群基因(特別是腸道菌群基因)的分析，可分辨出很多病癥早期的特異性。這正是數(shù)據(jù)化分析、AI分析可以定義為數(shù)據(jù)與AI在宏觀層面上的應(yīng)用。

分析人體內(nèi)部自身的基因變化情況，例如包括組織內(nèi)部RNA、脫落DNA，以及細(xì)胞外泌體中的基因等，配合抗體的對(duì)應(yīng)分析，可以更精準(zhǔn)地定位病癥的發(fā)生狀況與所處的階段。

比如，人體是否出現(xiàn)腫瘤，是良性還是惡性的，我們可以通過大量的上述基因分析，與正常人的基因進(jìn)行對(duì)比，以捕捉非正常的基因片段來進(jìn)行深入判斷。這一過程可以稱作是AI在生物物理學(xué)的中觀分析。

AI分析最重要和最困難的一點(diǎn)，是其在微觀層面的應(yīng)用。

基因是構(gòu)建人體組成的一套代碼，基因研究公司最在意的一點(diǎn)莫過于對(duì)于每一片段基因的解析與解釋，哪一段顯性基因?qū)?yīng)了不同的蛋白，哪一段隱性基因定義了路徑與發(fā)展，哪一段變異的基因?qū)е铝隋e(cuò)誤的表達(dá)……。

由于每個(gè)人的基因都不同，因?yàn)槊總€(gè)患病的情況也各不相同。通過AI分析微觀基因表達(dá)，以精準(zhǔn)化地判斷致病過程，在今天的技術(shù)來看仍然還有很長(zhǎng)的路要走，但仍可以在局部情況分析病癥，例如腫瘤或先天性基因病。

有意思的是，隨著技術(shù)的快速發(fā)展，若想改變先天性基因缺陷和后天性基因病(腫瘤)，當(dāng)前可以通過病毒與細(xì)胞(及外泌體)作為載體，以人造干涉的方式對(duì)基因進(jìn)行修正，這其中離不開數(shù)據(jù)與AI的分析。

比如，腫瘤治療是基因治療應(yīng)用的重要垂直方向之一，近兩年流行起來的CAR-T治療方法，通過基因增強(qiáng)、增補(bǔ)的方式，以修改免疫細(xì)胞對(duì)病毒(侵染細(xì)胞)或腫瘤的辨識(shí)，實(shí)現(xiàn)自體免疫改造增強(qiáng)，最終消除病癥的精準(zhǔn)治療過程。

一個(gè)趨勢(shì)

近兩年來生物醫(yī)藥行業(yè)出現(xiàn)一個(gè)有意思的明顯趨勢(shì)，越來越多從事生命科學(xué)研究的人才來自于AI行業(yè)轉(zhuǎn)型，這其中其實(shí)有著重要的相關(guān)性原因。

基因是人的代碼，其實(shí)它和計(jì)算機(jī)的代碼非常相似。近年來，我們對(duì)基因病、癌癥腫瘤、病毒病的治療，越來越多是通過基因的修正和增補(bǔ)的方式，這個(gè)過程很像程序員修改計(jì)算機(jī)代碼。這是一場(chǎng)將給醫(yī)療行業(yè)帶來翻天覆地改變的革新。

雖然很多精準(zhǔn)治療在當(dāng)前還并不足夠精準(zhǔn)，病癥只是表面上被治療，但還有很多副作用，原因在于“修改代碼的過程”不夠精細(xì)。

精準(zhǔn)治療除去基因工程之外，分子靶向藥是一個(gè)相對(duì)更加成熟的方向。很多治療癌癥的分子靶向藥在基因治療之前就出現(xiàn)了，近兩年出現(xiàn)的PD-1抑制劑，是癌癥治療非常重要的小分子靶向藥療法，它通過刺激免疫細(xì)胞受體發(fā)生變化，使其產(chǎn)生應(yīng)有的癌癥抗體。

這是分子生物學(xué)應(yīng)用的重要突破，該方法也于2018年9月首次通過了CFDA的認(rèn)證。分子靶向藥同基因療法一樣，都是分子生物學(xué)在醫(yī)療中的重要應(yīng)用，是精準(zhǔn)治療的重要形式。

這就好比以前我們看到一個(gè)壞人，需要扔一個(gè)炸彈炸毀一片，造成很大的損失；現(xiàn)在我們看到壞人，派出一個(gè)狙擊手，精準(zhǔn)狙擊，這就是精準(zhǔn)治療。

精準(zhǔn)治療在生物醫(yī)藥的發(fā)展上前景光明，但仍處于初級(jí)階段。在選擇醫(yī)療項(xiàng)目時(shí)，星瀚資本會(huì)先參考國(guó)內(nèi)外前沿的醫(yī)學(xué)方法論，然后再?gòu)姆椒ㄕ撓麓怪钡膽?yīng)用方向、具體技術(shù)與實(shí)現(xiàn)方式等篩選投資項(xiàng)目。

自從出現(xiàn)CIK、PD-1、PD-L1、CAR-T、TCR-T巨噬細(xì)胞療法、IPS療法、AADC療法等各類型方法論后，國(guó)內(nèi)也有很多機(jī)構(gòu)都在做相應(yīng)的垂直方向研究。

從全球來看，美國(guó)、中國(guó)、以色列發(fā)展速度，中國(guó)在很多精準(zhǔn)醫(yī)療的垂直領(lǐng)域具備很強(qiáng)的實(shí)力。

在新型方法論迅速發(fā)展開拓的同時(shí)，不同的垂直靶向有著廣泛的研究空間，當(dāng)前不同的課題組都在不同的方向上努力迅速地發(fā)展。例如美國(guó)在PD-1下研究皮膚癌的治療，中國(guó)團(tuán)隊(duì)則更側(cè)重研究肺癌的治療等，分別產(chǎn)出不同的科研成果。

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