“答魔数据”完成新一轮融资，智能药物成资本香饽饽？

4月6日，人工智能药物研发数据平台“答魔数据”宣布完成新一轮融资。

本轮投资人肖莹是某互联网上市公司创始人，目前专注医疗健康养老产业发展。答魔数据切入“临床前研发”环节，将人工智能技术与药学、化学、生物学等学科结合，构建AI+药物研发数据平台，运用大数据、人工智能技术支持药企的药物研发进程。目前市场上直接竞品较少。

答魔数据由答魔科研倾力打造，隶属于安歌信息技术（长沙）有限公司。答魔数据以药物为主线，覆盖全球上市及临床在研小分子药物/生物药2万+；涵盖药物基本信息、工艺数据、药物活性数据、临床试验、注册审批、上市批准、销售额、制剂与辅料、专利与文献等研发全领域数据530万+。

目前答魔数据已经完成了3万多种小分子药物和生物药的知识图谱搭建，数据量为2100余万条，近期更有重磅的逆合成反应预测、药物筛选等多个药物研发模块即将落地，进一步加深在药物研发领域的数据优势。

结合整个行业来看，新药研发存在显著的痛点——投入大、耗时长、成功率低。

不同时期，单个新药上市的开发成本相差巨大，1960s时期，平均药物的开发成本只需0.92亿美金，而到了2000年，平均药物的开发成本已经高达6-8亿美金。

随着时间进展，新药开发的成本陡然上升，成本在每隔十年中翻倍。

到现在，研发一种新药从项目启动到获准上市，平均耗时10-15年，研发成本约为26亿美元。

另外，从单个药物临床研究成本看。开展一项临床试验的成本在不同治疗领域、不同临床阶段都存在着很大不同。I、II、III期临床研究成本逐渐增高。在疾病的治疗领域中，呼吸系统领域的临床试验是最昂贵的，I期至IV期的总成本在1.153亿美元。

总体来说，这是和新药研发的成功率不断降低、临床试验成本不断增加、监管条件更加严格等方面有比较大的关系。由于每一种新药都提高了当前的标准，这只会提高下一个药物进入这个市场的标准，使研发更加昂贵，难度更大。

伴随着行业的发展，人工智能技术越来越多地应用到医药研发环节，帮助药企提效降费。

答魔数据就是这样，第一步服务于药企提高药物研发立项与管线并购效率，第二步服务药企在AI+药物研发过程。目前答魔数据已经获得十几个标杆性客户订单，完成交付，与国内知名药企建立战略合作关系，与行业专家共同深入探讨人工智能在药物研发领域的应用。

对此，创始人张羽表示，非常看好AI技术在医药研发领域的落地。新技术将带来高效率的解决方案，高效率的解决方案有利于开辟蓝海市场。答魔数据选择从知识图谱和逆合成反应预测两个环节率先切入，帮助支持药企从提高立项的效率到药物研发效率不同环节。