最早的AI药物研发大多集中在小分子领域，它也是目前发展最为成熟的领域。而随着对大分子药物的研发逐渐增多，AI正在给制药行业带来新的想象力。

目前，AI已全面进入RNA、免疫、基因治疗等细分领域。焕一生物就是国内首家AI+系统免疫公司。今年6月，该公司获得了天使+轮投资，目前累计融资近千万美元。

因为创始人文雯是医疗和TMT投资以及互联网的跨界背景，而团队有很多临床背景的同事，所以焕一生物对于AI制药，有两个层面的目标:一是解决底层的医学问题，满足未被满足的临床需求；二是在整个商业链条里，去解决最有价值的问题。

文雯是AI制药领域为数不多的女性创始人，行业投资人的经历也给了她看待产业不同的视角。文雯认为，目前中国生命科学研发最大的痛点，是缺乏原始创新的生态。很多公司希望做差异化的管线研发，可如果在靶点和机制层面没有创新的话，还是要跟着热门靶点去做分子设计，很难真正做到差异化。

在文雯看来，新药研发中，最大的难点是对于复杂生物调控网络的理解，对于适应证或者精准用药人群与靶点的匹配。传统单靶点，从体外实验到动物实验这样的研发模式使药物研发人员在药物进入临床阶段之前无法判断它进入人体会有什么样的系统性反应，需要投入大量的时间和金钱去反复试错，成功率非常低。所以适应证与靶点的匹配性是最需要解决的问题。而这将对药物的临床成功产生关键影响，并从源头上解决目前制药同质化的问题。结合中国的临床患者、数据优势及最前沿的AI及生物计算技术，才有可能在源头创新上获得突破。 

文雯为焕一选定的赛道是利用AI+多组学解码免疫，从生物标志物和靶点发现切入。免疫是一个庞大的调控网络，与大多数疾病都有着紧密的联系。但免疫又是异常复杂的，无法单纯凭借人为的建模去模拟整个免疫系统与疾病和药物的相互作用机制。

但人做不到的事情，AI可以做到。这种数字化的趋势在航天、半导体等行业已经相当成熟，但在生物医药领域的应用还不完全。相对于在动物身上做实验，一个利用AI模拟人体数据建立数字化模型做出来的假设，经过验证进入临床阶段，效率上势必会有一个显著提升。目前，传统研发模式中，从实验室到临床试验到新药获批的转化率是5%～8%。如果利用数字化模型赋能的研发模式加快假设的生成与验证，将有机会大大提升临床阶段的成功率。

最近五年，数据可及性的提高让AI解码免疫成为可能。结合基因组、代谢组、蛋白质组、脂质组的多组学技术能够获取到更多维的数据，为数字化人体细胞的胞内调控打好基础。系统性地理解某个系统的调控通路也不再只是一个概念，AI+多组学技术可以帮助焕一建立更为精准的模型去探索免疫。

而对于商业模式的探索，文雯表示，焕一目前仍以科研服务和产品的联合研发为主。其中一项合作中，用AI计算出来的一组联合疗法靶点对肿瘤杀伤性的排序在体外实验和动物实验均得到了验证。

6月底，焕一生物和剂泰医药宣布达成战略合作，在自体免疫疾病领域开展差异化药物的联合研发，希望推出全球最快AI驱动研发的新形态药物。