千亿赛道大扩容 AI成医药研发神器

千亿赛道大扩容 AI成医药研发神器

随着人工智能(artificial intelligence，AI)快速发展，人们期待它能成为医药研发的“破局神器”。AI制药，即机器通过学习和挖掘数据，赋能药物研发的不同领域。

今天所说的AI制药就是利用AI的归纳推理能力，分析实验数据优化药物研发环节;利用AI算力优势，物理层面演绎分子结构从而加速筛选优化先导物。换句话说，AI制药把创新药行业的规则扭转到了比特币“挖矿”的逻辑。谁的算力大，谁的模型做的好，谁就能率先进入临床试验。

AI制药可以跳过原来漫长的临床前的研发时间，降低前期研究所耗费巨大的人力和材料成本，直接推选出最符合要求的候选药物。而这恰恰是创新药前期研发的全部流程。谁能率先发现新的靶点，谁就能摆脱其他的同类追随者。

科技媒体TechEmergence曾发布一份追踪全行业AI的应用报告，称AI技术能够将临床新药研发的成功率从12%提高到约14%，为生物制药业节省约10亿美元的研发经费。头豹研究院则在报告中预计，2026年AI制药潜在市场空间将达到3643亿元。

目前，AI药物研发市场有三大类公司，IT巨头、AI药物研发初创企业和大型药企。三类企业依托各自在平台、算法和数据的优势切入行业。

智能制药行业发展前景分析

人工智能(AI)技术正在从成本、效率等方面重塑制药行业。我国AI制药起步较欧美起步稍晚，但发展迅速，更具数据、算法等优势。相关专家认为，AI制药将成国内医药产业弯道超车机遇，应以AI制药为切入点，对这一新兴领域加强前瞻性政策扶持，推动整个中国创新药行业的原始、自主创新，最终做到中国创新的出海。

“中国在利用AI技术辅助新药研发方面有得天独厚优势，将给国内医药产业带来弯道超车的历史机遇。如果能灵活应用该新兴技术，国内医药企业或将在全球范围内成为行业翘楚，进入领先行列。”王璘说。

一方面，充足的大数据是训练AI的关键，国内人口基数庞大，医院规模可观，更利于搜集整合大规模数据。其次，中国目前有大约3000家CRO(即合同外包研究组织)公司，为药企在药物开发中同时纳入多个CRO公司平行开展多项试验创造了可能：比对不同结果正是AI学习进步的必要过程，还可降低成本，提升质量。

尽管人工智能已渗透到医药研发的各个环节，但一个新兴行业与传统行业的结合仍面临数据、算力、政策等诸多挑战与风险。相关专家认为，AI制药产业存在以下挑战和风险，这也是我国发展该产业需聚焦的关键点。

任峰说，AI制药是交叉学科，期待由政府主导建设的人工智能、生物制药等跨学科孵化园区，将产业上下游联合起来，形成良好产业生态圈。园区可建设一些配套设施，如提供算力支持的超算中心、可验证早期AI药物研发的共享实验室等。

此外，AI制药涉及大量数据支持和运用，相关企业在评估是否要采用新兴AI算法或数字化工具时，首要考量因素应是数据安全和隐私保护。潘麓蓉也认为，制药领域数据的保密性和 AI 领域对数据的依赖性之间存在矛盾，需要新的加密技术、行业合作机制、创新的数据资产商业管理机制来解决。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国智能制药行业市场全景调研与发展前景预测报告》。