AI用于医疗健康后，萌生出多种多样的商业模式。

有的通过建立数据库，有的通过出售软件获利，由公司给出一整套解决方案。

在AI制药，也衍生出了AI SaaS、AI CRO和AI biotech三种主流业务模式。

有一家上市AI制药公司的商业模式则别具一格：不自己做药，通过低价收购别人的失败药物，运用AI平台让其“起死回生”。

这种模式也让这家仅有20余人的小型biotech，在2020年带着临床药物去纳斯达克敲钟。

用AI让“死药回生”，靠谱吗？

01、另类猎药人

AI制药公司里，不选择自研药物的还有老药新用的公司。

但Lantern Pharma与它们不同，老药新用一般是拓展新的适应症，Lantern Pharma是通过AI和基因数据来识别对某些患者有效的临床肿瘤废弃药物，并重新设计临床试验。

公司认为当下肿瘤药物研究浪费了大量资源，临床阶段药物失败的原因是没有匹配到合适的患者，主要原因还是没有利用生物标志物。

大名鼎鼎的K药（Keytruda）就是曾经寄托于当时并不热门的生物标志物。

在非小细胞性肺癌上，默沙东将K药局限于50%以上细胞表达PD-L1，即PD-1天然配体的病人中，而BMS选择在更广范围的病患中开展实验。

结果让人大吃一惊，K药的临床疗效更好，被批准用于非小细胞肺癌的一线治疗，实现对占据先机的O药弯道超车。

Lantern也秉持着这样的理念，利用人工智能找到患者的生物标志物，通过AI预测哪些患者对该药有响应，然后在临床阶段拯救失败药物。

这些药还基本都能让它捡漏，因为实在是太便宜了，而且能节省大量临床前的时间。

在Latern拥有的小分子管线中，Tavocept (LP-300)、Irofulven-1 (LP-100) 和 Irofulven-2 (LP-184)，均不是Lantern自主研发的，而是低价收购来的，有的甚至低到了2.5万美元。

相较于动辄几千万美元首付款，甚至上亿美元的首付款的license，这种价格简直跌到骨折。

但“低价没好货”在制药领域同样适用，正如Lantern低价收购的LP-300也是命运多舛。

它最初由BioNumerik Pharmaceuticals 开发，品牌名为 Tavocept，是一种神经保护剂、止吐剂和化疗增强剂，被用于联合与紫杉烷和顺铂化疗治疗高晚期原发性肺腺癌患者，减轻化疗引起的神经病变，提高生存率。

2006年至2013 年期间，LP-300 失败了五次3期试验，主要原因还是没有达到总体患者群体的终点。

失败了多次都没能成功，LP-300药物可以说没有开发价值了，但Lantern通过AI平台“掐指一算”，该药物还有开发的空间，可以被用于治疗肺癌亚群患者。

2018 年，Lantern仅仅以25000美元的预付款加上特许权使用费就购买了该药。

而后Lantern重新设计了临床试验，它将此前的晚期肺腺癌患者缩小为晚期原发性肺腺癌的从不吸烟患者，目前正在进行II期临床试验。

简单而言，Lantern通过测量分析实验组和对照组基因表达水平变化，确定该药物的影响机制，例如涉及破坏/阻断辅因子结合位点，以及影响的癌蛋白，例如例如 ALK、MET 和 EGFR，这些蛋白在女性非吸烟者中比在任何其他群体中更常见。

 

LP-300对于非小细胞癌的基因调节网络

同样，Lantern支付100 万美元的首付款，最高1600万美元的里程碑付款，就从Allarity拿到了用于治疗前列腺癌的的小分子药Irofulven（现为LP-100），还是全球权益。

可以见得，Lantern Pharma也是一种猎药人，不过针对的是“垃圾药物”。它相信这些没人注意的失败药只是一种被放错的资源，能够在它的手里焕发生机。

其商业模式类似于借贷里面的不良资产打包出售，花极低的价格收购老赖的债权，但能否获利就自凭本事。

据Lantern2020年招股书显示，LP-100和LP-300审批失败的原因均为“无法进行生物标记物驱动的精密肿瘤学试验，从而导致的患者分层不足”。

Lantern Pharma指望的是其数据驱动的AI平台，逆转它们的命运。

90%的候选药物会在临床试验中败下阵来，但AI真的能改变药物惨败的结局吗？

02、AI真的能力挽狂澜？

生物标志物通常是指能被客观测量和评价，反映生理或病理过程，以及对暴露或治疗干预措施产生生物学效应的指标。

它可用于评估一个人免疫系统对抗癌症的能力，从而预测病人对免疫疗法的潜在反应。在临床阶段，生物标志物不仅能作为受试者的入选标准，还能减少试验样本量，降低试验结果干扰并提高成功率。

不过，生物标志物的寻找却不是一蹴而就的，由于疾病的调控以及肿瘤微环境非常复杂，单一的指标对肿瘤免疫疗法却并不一定准确。

Lantern Pharma开发了一个名为药物定位和救援响应算法的平台——RADR平台，用来发现和预测患者对特定药物和药物类别的反应。

该平台的数据来源很广泛，包括转录组测序数据和基因表达、药物敏感性数据、DNA转录组测序，DNA拷贝数和突变数据；肿瘤分期及类型数据；组织学和癌症亚型数据；患者数据(年龄、性别、种族/民族)等。

这种方式下，Lantern共引进了三款小分子药物，LP-300、LP100和LP-184，预测了对药物的敏感人群，并重新设计试验。

 

公司管线进展

国内也有一家和Lantern Pharma商业模式相似的公司——索元生物。

索元生物成立于2012年，公司创办了一个生物标志物发现平台，用于挽救失败药物。与Lantern Pharma不同的是，索元生物是从BigPharma手里收购，质量也会更高。

尽管也面对了不少质疑，但索元生物靠着强大的团队背景融了不少钱，包括3亿人民币规模的B轮融资，以及5.9亿元的C轮融资。

但成立11年来，索元生物还没有一款药物上市。在2021年的IPO期间，市场就曾质疑索元生物“死药重生”商业模式未经验证，也导致公司主动放弃上市。

尽管美国纳斯达克的更加包容，但Latern的商业模式也不太吸引投资人的兴趣，当前公司股价仅4美元，还有被投资人评价“没有意义”的5000万美元市值。

近年来，Latern也在转型自主研发药物，包括得到了用于治疗非霍奇金淋巴瘤和其他血液恶性肿瘤的新分子LP-284，已经获得美国专利，预计今年进入获批IND。

除此之外，公司还在追ADC的热点。今年2月，Lantern Pharma宣布，对其AI发现平台RADR ®进行技术路线拓展和更新，侧重于通过该平台开发ADC。

 

此举更像是为了后续的融资而打造出来的平台。截至 2022 年 12 月，Lantern Pharma 拥有 5500 万美元现金，仅够支撑公司三年左右。

如果要继续推进临床管线，拓展ADC资产，势必要进行进行新一轮的定增或者发债。

后记

运用生物标志物挽救曾经失败的药物，几乎只能够做biotech，而无法定位于CRO。

因为biotech无法接受失败药物重新启用，更偏向自研或者license in，而大药企砍III期管线则丝毫不会手软。

另外，后期临床药物一般都是经过多次尝试以后，实在无法推进了才会被放弃，拿过来再研发的价值普遍不大。即使是成功了，由于对部分患者响应良好，绝大多数时候也无法成为一线重磅疗法。

更不要提可能会出现的专利到期问题。

而AI在里面的价值如何？

当前运用人工智能预测生物标志物仍然是受市场欢迎的，国内外Nucleai、ConcertAI、Genialis、申挚医疗等都在布局，并且拿到融资。

这些公司能够帮助赋能企业临床前的药物发现、临床后的试验设计及患者招募、肿瘤早筛等，主要目标客户为生物制药公司和CRO。

只能说，未经验证的商业模式仍需谨慎。

—The End—