凭借免疫抗癌药「可瑞达」领跑全球抗癌药市场的默沙东（MSD），正在加码投入基于人工智能（AI）的蛋白质设计技术。其重点并非单纯提升算力，而是获取可供AI学习的实验数据，以更快、更精准地锁定新药候选物。
默沙东与AI新药设计企业Protillion Biosciences签署共同研究与许可协议，协议金额最高达5.1亿美元，约合7700亿韩元。Protillion将获得未披露金额的预付款，并可根据后续研发与商业化成果分阶段收取里程碑款。
此次合作的核心是Protillion的蛋白质设计平台「Prot-MaP」。该平台可生成蛋白质设计AI用于学习的大规模实验数据，并对多种蛋白质候选库的特性进行定量分析。
默沙东计划将该平台与自身的新药发现能力结合，挖掘多个治疗药物候选物。
AI新药研发，关键在于「好数据」
将AI用于新药研发，仅有计算能力远远不够。要让AI真正学得好，需要高质量的实验数据。若数据不足或存在偏倚，AI可能会对实际开发可能性较低的候选物作出看似合理的预测。
Protillion的Prot-MaP正是为降低此类问题而设计的平台。它生成蛋白质设计AI所需的训练数据，并帮助比较海量蛋白质候选物分别具备哪些特性。
蛋白质设计在抗体治疗药物、双特异性抗体、抗体药物偶联物（ADC）等生物医药品研发中至关重要。原因在于：治疗药物能否精准结合疾病相关靶点、在体内能否稳定发挥作用、以及能在多大程度上减少非特异性结合，都会左右研发成败。
Protillion表示，该技术有望帮助发现采用传统方式难以实现的精密生物医药品候选物。例如，可用于分析在特定酸度条件下结合特性发生变化的抗体，或同时瞄准多个靶点的蛋白质候选物。
不过，此次协议并未公开具体疾病靶点或候选物名称。
生物医药品候选物争夺战全面升温
全球制药企业加速推进AI与数据驱动的新药发现，背后是为抢占抗癌药管线而展开的激烈竞争。
这并非仅限海外市场。在癌症患者众多的韩国，用于弥补既有治疗局限的精准治疗药物需求也在持续增长。根据2023年国家癌症登记统计，发病最多的癌种为甲状腺癌，其后依次为肺癌、结直肠癌、乳腺癌、胃癌、前列腺癌、肝癌。随着患者群体扩大、不同癌种的治疗策略日益细分，靶向治疗药物与生物医药品的研发需求也进一步上升。
默沙东凭借可瑞达在免疫抗癌药市场占据强势地位。但全球制药企业为在既有主力产品之后寻找增长点，正积极获取新的新药候选物。基于AI的蛋白质设计平台，可能成为快速筛查更多候选物并甄别开发潜力更高物质的工具。
因此，默沙东近期也持续推进与AI、数据及抗体发现相关的合作。今年3月，默沙东与谷歌云达成规模10亿美元、约1.5万亿韩元的合作；与Quotient Therapeutics签署最高22亿美元、约3万亿韩元规模的炎症性肠病新药发现协议，并与Infinimmune达成抗体发现合作。
此次与Protillion的协议正是上述趋势的延续。与其说是让AI替代研发新药，不如说是通过强化实验数据与分析体系来更快找到新药候选物的策略。Protillion就此次交易表示，这是展示其平台在解决复杂蛋白质工程问题方面潜力的案例。
可以确定的是，面对可瑞达之后需要筹备增长动能的现实，默沙东对AI蛋白质设计技术投入了巨额资金。未来在生物医药品研发竞争中，如何更好地生成并解读数据，正越来越可能成为关键胜负手。
