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英矽智能IPO:AI制药第一股也是“盲盒”股 解析公司三大发展隐忧

  来源:新浪财经上市公司研究院 新浪证券 作者:天利

  6月27日,英矽智能于港交所递交招股书申请上市,摩根士丹利、中金公司为联席保荐人,这也是国内首家AI制药公司步入IPO阶段。资料显示,英矽智能是一家AI生物科技公司,在管线开发进程中提供端到端的解决方案,同时已有3款自研管线进入临床阶段,其中2款处于临床一期,1款处于临床二期。

资料来源:公司招股书

  价值亮点:国内IPO独角兽,生成式AI或能重塑新药产业生态

  在招股书中,英矽智能详尽地披露了公司的财务数据、解决方案及在研管线。笔者认为,作为首家申请IPO的AI制药公司,其核心价值并不完全体现在在研管线的未来市场潜力,而更多体现在利用AI技术赋能创新药产研生态,开拓全新商业化路径及重塑市场竞争格局。因此,欲衡量公司的价值与发展前景,首先要对AI制药这一基本概念进行诠释。

  AI制药(AIDD,即AI drug discovery)是指运用能够生成新数据的能力的生成式AI(经培训后可根据输入数据生成新数据)算法,识别以往未被考虑过的疾病治疗靶点,并针对该等治疗靶点生成具有优化特性的新药物分子或生物制剂。

  由于生成式AI能够从头生成全新的候选药物,并非简单地优化现有药物,因此其作为一种解决未满足医疗需求的工具,具有巨大的潜力。需要注意的是,在AIDD出现之前,计算机技术就已经在以CADD(Computer-aided Drug Discovery,计算机辅助药物发现)的形式参与药物研发。

  因此,为更好的衡量AIDD为药物研发产业带来的价值增量,应当将传统制药方法、AIDD、CADD在药物研发环节中的表现进行对比,进而得出AIDD是否具备更优潜力,这里我们只对比AIDD与CADD的差异。

  狭义的CADD本质上是计算化学,通常是基于物理规则和一些药化学家依据经验归纳出的化学反应规则,利用计算对现有的组合库进行虚拟筛选。在这一范式下,化学搜索空间有限,CADD的虚拟筛选极度受制于组合库的大小。而AIDD本质是通过数据提取和学习,发现既有化合物背后隐含的结构构成规则,为药物发现打破了常规的结构壁垒。

  此外,AIDD还可用于设计、重新设计小分子和具有优化特性的抗体,可用于筛选蛋白质组来预测蛋白质结构并识别蛋白质与药物的对接相互作用进而促进苗头化合物的鉴定,可通过已知蛋白质配体相互作用的大数据集的培训预测新候选药物如何与标靶蛋白结合(即虚拟筛选),可用于识别出一组具有明显不同化学结构但具有特定功能的分子等。

  从技术原理来看,AIDD不仅能够辅助、优化传统制药的高通量筛选、生成设计环节,更是能做到“think out of the box”,为新药研发的技术路径提供了全新的可能,是继CADD后药物研发产业的又一次技术革新。资料显示,AIDD能节省20-30%临床前部分的开发成本并大幅缩短研发时间。

  而英矽智能作为AI制药赛道国内首家提交IPO申请的企业,占据了先发优势,得益于资本的加持无疑将有更大的本钱去占领这一广阔蓝海。同时,从公司目前已取得的成绩来看,英矽智能已有3款自研管线进入临床阶段,技术实力已得到初步论证。

  隐忧一:业务重心向自研管线倾斜,高度依赖于资本持续输血

  据招股书显示,2021年和2022年英矽智能2年累计亏损约25亿元人民币(按照美元:人民币=1:7计算),而累计收入约为2.4亿元人民币,营收不及亏损额的十分之一。

  对于新兴赛道,投资者更关注的是公司未来发展的预期而非当期的业绩表现,然而,从英矽智能的战略规划来看,持续亏损或将成为大概率事件。在此前接受媒体采访时,任峰曾表示,英矽智能的定位,是AI赋能的Biotech公司,不会做AI+CRO的服务,更希望双轮驱动,一部分是软件业务,更大一部分则是内部的资源管线,通过对外授权来完成商业化。

  从公司CEO的表述中不难看出英矽智能的野心,即利用生成式AI技术,加快管线临床前研究进程,规模推动管线进入临床,实现创新药的高效研发,同时兼具软件业务。然而,这样做所带来的成本将是高昂的。

  临床试验是新药上市过程中最费钱的环节,在整个研发周期中费用占比约为80%。因此,过去创新药企业持续亏损,靠融资度日的现象或将在不久的将来再度在英硅智能身上重演,正如招股书里所显示的,英硅智能在过去两年的研发开支累计约为8.17亿元人民币,已是数倍于营收。

  据招股书显示,除了3项已经进入临床的管线之外,英硅智能还有十项临床前管线及多项早期发现管线,随着相关管线的不断推进,更多管线进入临床,英矽智能的亏损或将持续放大。

资料来源:公司招股书

  海外同类企业的经验也证明,以自研管线为主的企业在上市后的数年内营收及净利润承压现象更为明显,例如以管线进行估值的Relay 和Recision,相比于以AI软件服务为主Schrodinger,利润及营收表现均不尽人意。以Recision为例,2020年-2023年公司营收分别为0.26亿元、0.65亿元、2.77亿元,同期亏损额为5.68亿元、11.89亿元、16.68亿元,营收虽在低基数下呈现较快增长,但亏损额却一直在持续扩大。

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