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AI+制藥有望成為下一個(gè)黃金賽道

如何應(yīng)對(duì)新形勢(shì)下中國(guó)漁藥行業(yè)的變化與挑戰(zhàn)?

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藥物開發(fā)過(guò)程因其周期長(zhǎng)、成本高、效率低而成為該行業(yè)長(zhǎng)期關(guān)注的問(wèn)題。平均而言,藥物開發(fā)需要2億美元的投資,需要10-15年才能完成開發(fā)創(chuàng)新藥物的整個(gè)過(guò)程,從研發(fā)到營(yíng)銷。AI制藥是以醫(yī)藥大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過(guò)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)替代大量實(shí)驗(yàn),對(duì)藥物結(jié)構(gòu)、功

藥物開發(fā)過(guò)程因其周期長(zhǎng)、成本高、效率低而成為該行業(yè)長(zhǎng)期關(guān)注的問(wèn)題。平均而言,藥物開發(fā)需要2億美元的投資,需要10-15年才能完成開發(fā)創(chuàng)新藥物的整個(gè)過(guò)程,從研發(fā)到營(yíng)銷。AI制藥是以醫(yī)藥大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過(guò)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)替代大量實(shí)驗(yàn),對(duì)藥物結(jié)構(gòu)、功效等進(jìn)行快速分析,以優(yōu)化藥物研發(fā)環(huán)節(jié)的技術(shù)手段。從初期計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì),發(fā)展到如今的人工智能藥物研發(fā),AI幾乎參與了從藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床試驗(yàn)的全流程。

AI制藥技術(shù)發(fā)展歷史:

1)早期探索期(2007-2012年):人工智能技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的使用,可以追溯到2007年劍橋大學(xué)開發(fā)的Adam機(jī)器人成功預(yù)測(cè)酵母菌新功能的案例。而后,機(jī)器人Eva發(fā)現(xiàn)了牙膏中的成分三氯生可以靶向抑制DHFR酶來(lái)治療瘧疾。

2)技術(shù)積累期(2013-2016年):一大批標(biāo)志性企業(yè)在此階段成立,包括Exscientia、Atomwise、Recursion,國(guó)內(nèi)的英矽智能、晶泰科技等。這一階段主要是進(jìn)行前期的技術(shù)積累與早期商業(yè)模式的探索,研究AI如何與新藥研發(fā)的各環(huán)節(jié)融合。

3)技術(shù)驗(yàn)證期(2017-2019年):最早一批AI+新藥企業(yè)基本完成前期技術(shù)積累,并陸續(xù)開始獲得臨床前候選藥物一類的驗(yàn)證性成果,部分AI+新藥企業(yè)為藥企或藥物研發(fā)CRO企業(yè)提供更具廣度和深度的端到端AI技術(shù)服務(wù)。

4)快速發(fā)展期(2020年-至今):隨著技術(shù)進(jìn)步,AI+新藥企業(yè)與傳統(tǒng)藥企的合作逐漸深入,最早成長(zhǎng)起來(lái)的一批AI+新藥企業(yè)相繼取得實(shí)質(zhì)性成果,逐漸形成AI制藥的早期參與者、互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)制藥企業(yè)三股勢(shì)力。

AI技術(shù)底層突破顯著,賦能醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展。近年來(lái),藥物開發(fā)領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)技術(shù)方面取得了重大進(jìn)展,特別是在人工智能領(lǐng)域,利用人工智能系統(tǒng)和軟件使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理、解釋和學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的人工智能藥物設(shè)計(jì)得到了廣泛采用。數(shù)據(jù)、算法和算力被認(rèn)為是AI的三大支柱,持續(xù)推動(dòng)AI領(lǐng)域的發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一種類型,計(jì)算機(jī)可以自己學(xué)習(xí),識(shí)別模式然后建立模型,并根據(jù)這些模型進(jìn)行預(yù)測(cè);深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種進(jìn)階類型。AI算法可以按照不同的分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行類型劃分,例如按照模型訓(xùn)練方式的差異可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),以及強(qiáng)化學(xué)習(xí),按照模型預(yù)測(cè)任務(wù)的不同可分為分類算法(包括二分類和多分類)、回歸算法、聚類算法、降維算法、異常檢測(cè)算法等。
宏觀政策利好AI制藥,AI制藥企業(yè)欲乘東風(fēng)。AI新藥研發(fā)是人工智能和醫(yī)藥的深入融合產(chǎn)物,也屬于國(guó)家重點(diǎn)鼓勵(lì)和發(fā)展的行業(yè),近年來(lái)國(guó)務(wù)院、政府主管部門出臺(tái)了一系列振興及規(guī)范生物醫(yī)藥及AI新藥研發(fā)行業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策,依據(jù)《“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃》與《“十四五”生物經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》政策,國(guó)家將重點(diǎn)扶持云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)在新藥研發(fā)中的應(yīng)用,支持和引導(dǎo)AI新藥研發(fā)行業(yè)快速發(fā)展。

地方政策發(fā)展目標(biāo)明確,大力扶持AI制藥技術(shù)發(fā)展。地方政策的明確發(fā)展目標(biāo)和對(duì)AI制藥技術(shù)的大力扶持,已經(jīng)成為推動(dòng)中國(guó)醫(yī)藥行業(yè)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的重要力量,激發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新活力,縮短新藥上市周期,提高研發(fā)成功率,從而在全球醫(yī)藥市場(chǎng)中增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

AI制藥投融資市場(chǎng)活躍,根據(jù)DeepPharmaIntelligence官網(wǎng)數(shù)據(jù),截止2023年一季度累積投資額達(dá)60.2百億美元。自2015年以來(lái),投資于人工智能驅(qū)動(dòng)的制藥公司的資本金額大幅增加。根據(jù)DeepPharmaIntelligence官網(wǎng)數(shù)據(jù),在過(guò)去的九年里,800家公司的年投資額增加了近27倍(截至2023年3月,總額為593億美元)。2021年,當(dāng)時(shí)人工智能在藥物開發(fā)公司的年度新增投資為96.6億美元,由于全球經(jīng)濟(jì)衰退,2022年藥物開發(fā)公司對(duì)人工智能的投資沒有像往年一樣高增(2022年為141.8億美元,而2021年為136.8億美元),截止2023年3月,人工智能在藥物開發(fā)公司的投資總額為602億美元。

AI制藥市場(chǎng)藍(lán)海廣闊,潛在發(fā)展?jié)摿薮?。相較于傳統(tǒng)藥物研發(fā),AI技術(shù)能將藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究的時(shí)間縮短近40%,將臨床新藥研發(fā)的成功率從12%提高到約14%。2022年全球AI制藥市場(chǎng)規(guī)模為10.4億美元,較上一年增長(zhǎng)31.31%。中商產(chǎn)業(yè)研究院分析師預(yù)測(cè),到2026年全球AI制藥市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到29.94億美元。

圖表:2019-2024年中國(guó)AI制藥市場(chǎng)規(guī)模趨勢(shì)預(yù)測(cè)圖

數(shù)據(jù)來(lái)源:中研普華產(chǎn)業(yè)研究院整理

AI制藥產(chǎn)業(yè)鏈上游涉及算力、算法和數(shù)據(jù),主要分兩大類:提供AI技術(shù)的企業(yè)和提供生物技術(shù)的企業(yè)。提供AI技術(shù)的企業(yè)中,輔助制藥的人工智能硬件設(shè)備包括服務(wù)器和芯片等;軟件包括各類機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及其他人工智能算法,還有數(shù)據(jù)收集和處理平臺(tái)、開源軟件包以及云計(jì)算平臺(tái)等輔助類軟件。提供生物技術(shù)的企業(yè)包括提供CRO服務(wù)的企業(yè)和提供先進(jìn)設(shè)備的企業(yè),提供CRO服務(wù)的企業(yè)為提供制藥流程中不同階段輔助服務(wù)的傳統(tǒng)CRO企業(yè);提供先進(jìn)設(shè)備的企業(yè),則擁有制造冷凍電鏡、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室等設(shè)備的高端技術(shù)。

AI制藥產(chǎn)業(yè)鏈中游主要分為四大類:AI+biotech、AI+CRO、AI+SaaS以及IT頭部企業(yè)在AI制藥產(chǎn)業(yè)中的布局。AI+biotech:從藥物本身性質(zhì)或治療手段分類,從細(xì)分領(lǐng)域看,又可以分為三大類,即小分子藥物、大分子藥物、細(xì)胞和基因編輯法。AI+CRO:通過(guò)人工智能的輔助為客戶更好地交付先導(dǎo)化合物或PCC,再由藥企進(jìn)行后續(xù)的開發(fā),或者合作推進(jìn)藥物管線。AI+SaaS:為客戶提供AI輔助藥物開發(fā)平臺(tái),通過(guò)平臺(tái)為企業(yè)賦能,幫助企業(yè)加速研發(fā)流程,節(jié)省成本與時(shí)間。IT頭部企業(yè):借助對(duì)外投資、打造自有相關(guān)平臺(tái)、提供算力及計(jì)算框架服務(wù)等參與其中。

AI制藥產(chǎn)業(yè)鏈下游分為傳統(tǒng)藥企和CRO企業(yè)。傳統(tǒng)藥企主要通過(guò)自建團(tuán)隊(duì)、對(duì)外投資、CRO及技術(shù)合作等方式進(jìn)入AI制藥賽道。CRO們主要通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資、建立內(nèi)部算法團(tuán)隊(duì)、采用外部AI技術(shù)、與AI制藥公司進(jìn)行合作等方式切入該領(lǐng)域。

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