本文核心數(shù)據(jù)：競爭格局;發(fā)展現(xiàn)狀

行業(yè)發(fā)展概況

1、定義

AI新藥研發(fā)(AIDD)又稱AI制藥：是指在原研藥與創(chuàng)新藥研發(fā)過程中的相關(guān)應(yīng)用場景下引入人工智能技術(shù)，以達到短時、低成本開發(fā)新藥的目的。與傳統(tǒng)計算機輔助藥物設(shè)計相比，兩者在基礎(chǔ)要素、推導(dǎo)方式等方面均有差異，AI可以間接應(yīng)用于傳統(tǒng)計算機輔助藥物設(shè)計，助其發(fā)展。

目前，傳統(tǒng)藥物開發(fā)模式正在從最開始的完全人工到使用傳統(tǒng)CADD(ComputerAidedDrugDesign，計算機輔助藥物設(shè)計)進行輔助，最終完成從傳統(tǒng)CADD方法到AI與傳統(tǒng)CADD相融合的轉(zhuǎn)變。AIDD是制藥公司快速發(fā)展的領(lǐng)域。從設(shè)計新分子到預(yù)測臨床試驗結(jié)果，AI可以融入藥物發(fā)現(xiàn)過程的各個階段。使用ML、DL及生成式AI及其他AI技術(shù)，制藥公司可以減少藥物發(fā)現(xiàn)及開發(fā)所需的時間和資源，同時提高臨床試驗的成功率。具體而言，生成式AI有可能通過使科學(xué)家能夠為以前無成藥性的靶點生成新分子，從而徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)，這可能為藥物開發(fā)提供新途徑。

AI可應(yīng)用于研發(fā)過程的各個階段，通過分析大量數(shù)據(jù)來產(chǎn)生新的見解，提高早期發(fā)現(xiàn)的效率。隨著AI算法的不斷推進，AI亦提高識別更好的新候選藥物的準確性，優(yōu)化其藥理特性，并通過允許(其中包括)更好地可視化蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)特性，促進發(fā)現(xiàn)新生物標志物及治療靶點。該等上游決策可在提高藥物發(fā)現(xiàn)及開發(fā)的成功率方面發(fā)揮作用。在分析臨床試驗時使用AI有助于優(yōu)化臨床試驗設(shè)計及成功可能性。此外，AI技術(shù)可幫助預(yù)測臨床試驗的結(jié)果，使藥物獲批準的可能性增加及成本降低，從而為開發(fā)新治療方法提供額外資金。

2、產(chǎn)業(yè)鏈剖析

AI新藥研發(fā)上游圍繞人工智能展開，可分為軟件和硬件，包括云計算平臺、數(shù)據(jù)庫、GPU芯片、自動化實驗室和服務(wù)器等。中游按照企業(yè)功能布局可分為藥物發(fā)現(xiàn)階段、臨床前研究階段和臨床試驗階段。下游目標客戶主要為傳統(tǒng)藥企和CRO企業(yè)。

目前，我國AI新藥研發(fā)上游企業(yè)主要為華為云、騰訊云、天數(shù)智芯、英特爾等企業(yè)，中游主要有深勢科技、予路干行、智峪生科、騰邁醫(yī)藥、分子之心、阿爾法分子、ChemicalAI、InsilicoMedicine(英硅智能)、深度智耀、華深智藥、哲源科技等企業(yè)。

行業(yè)發(fā)展歷程：行業(yè)處于起步期

早在1990年，AI理論包括DL、NLP等基礎(chǔ)理論突破。在2012年，圖像識別AI突破及實際可用的DL興起。在2015年，生成對抗網(wǎng)絡(luò)及先進NN結(jié)構(gòu)。在2016年12月，英科智能發(fā)表首篇論文，表示AI技術(shù)可以降低藥物開發(fā)成本，縮短藥物發(fā)現(xiàn)時間，提高化合物質(zhì)量。在2018年3月，IBMWatson發(fā)布認知計算平臺，將患者與潛在臨床試驗相匹配，使臨床試驗入組增加80%。在2018年12月，DeepMind的AlphaFold的3D蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測能力超過所有其他預(yù)測算法。在2019年9月，InsilicoMedicine發(fā)布首個使用AI系統(tǒng)生成張量強化學(xué)習(xí)(GENTRL)的活性體內(nèi)候選藥物，其在46天內(nèi)設(shè)計出針對纖維化的先導(dǎo)化合物。在2020年9月，Aladdin開發(fā)的阿爾茨海默病早期診斷平臺。在2021年12月，英科智能實現(xiàn)AI發(fā)現(xiàn)新靶點的行業(yè)首個臨床階段AI生成的新型分子。在2022年7月，DeepMind的AlphaFold能夠預(yù)測所有已分類蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。

依托行業(yè)不同生命階段關(guān)鍵因素的發(fā)展特征對行業(yè)的成熟度進行綜合判定和分析，目前我國AI新藥研發(fā)(AIDD)行業(yè)處在行業(yè)起步階段。

行業(yè)政策背景：規(guī)范、鼓勵雙線政策帶動行業(yè)發(fā)展

依據(jù)《“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，我國將積極探索人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，通過對生物學(xué)數(shù)據(jù)挖掘分析、模擬計算，提升新靶點和新藥物的發(fā)現(xiàn)效率?！栋l(fā)展規(guī)劃》關(guān)于AI新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)摘錄如下表：

依據(jù)《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，我國將積極利用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)，對治療適應(yīng)癥與新靶點驗證、臨床前與臨床試驗、產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)化等新藥研制過程進行全程監(jiān)管，實現(xiàn)藥物產(chǎn)業(yè)的精準化研制與規(guī)模化發(fā)展?！栋l(fā)展規(guī)劃》關(guān)于AI新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)摘錄如下表：

行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1、藥物發(fā)現(xiàn)階段：多數(shù)企業(yè)進行了相關(guān)布局

AI新藥研發(fā)藥物發(fā)現(xiàn)階段主要包括靶點發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物研究和化合物篩選、以及化合物合成等。目前，我國AIDD初創(chuàng)企業(yè)大多數(shù)布局了先導(dǎo)化合物設(shè)計、優(yōu)化和合成，其利用機器學(xué)習(xí)(或深度學(xué)習(xí))技術(shù)，學(xué)習(xí)海量化學(xué)知識及資料，建立高效的模型，快速過濾“低質(zhì)量”化合物，富集潛在有效分子。此外，以深勢科技、英硅智能、科輝智藥為代表的企業(yè)，基本布局了藥物發(fā)現(xiàn)的全階段。

2、臨床前研究階段：絕大多數(shù)布局ADMET預(yù)測

在臨床前研究階段，其主要包括晶形預(yù)測、劑型預(yù)測、ADMET預(yù)測、臨床前實驗結(jié)果預(yù)測。目前，我國AIDD初創(chuàng)企業(yè)在該階段主要布局ADMET預(yù)測，包括智峪生科、費米子科技、劑泰醫(yī)藥等多家企業(yè)布局。

3、臨床階段：華深智藥、未知君和零氪科技進行了相關(guān)布局

臨床試驗階段包括臨床試驗設(shè)計、患者招募/分組等。目前，華深智藥、未知君和零氪科技在臨床試驗設(shè)計階段進行了相關(guān)布局，零氪科技更是在患者招募/分組方面進行了布局。

行業(yè)競爭格局

1、區(qū)域競爭：區(qū)域性特征明顯，集中在北京、廣東、上海、江蘇和浙江

目前，我國AI新藥研發(fā)(AIDD)企業(yè)主要集中在北京、廣東、上海、江蘇和浙江等地。其中，位于北京的企業(yè)比重達到了29.2%，其次是廣東和上海，分別達到了20.8%。

2、企業(yè)競爭：強勁“春筍”持續(xù)涌出

——競爭梯隊：劑泰醫(yī)藥、騰訊iDrug業(yè)務(wù)布局廣泛

按照功能布局，目前劑泰醫(yī)藥、騰訊iDrug的AIDD功能板塊超過了4個;其次是英硅智能和費米子科技，布局的功能板塊在3-4個之間。

——管線競爭格局：劑泰醫(yī)藥、費米子科技、晶泰科技的在研管線超過了10條

目前，劑泰醫(yī)藥、費米子科技、晶泰科技的在研管線已經(jīng)超過了10條。其中，劑泰醫(yī)藥的產(chǎn)品研發(fā)管線包括RNA藥物和小分子新藥，同時通過共同開發(fā)管線或通過技術(shù)平臺對外授權(quán)的合作方式與國內(nèi)外頂尖藥企開展深入合作。

行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測

根據(jù)弗若斯特沙利文的資料，小分子藥物是目前市場規(guī)模最大的一類藥物，于2021年前將占全球制藥市場1.4萬億美元的76%。小分子藥物較其他治療方案具有明顯的優(yōu)勢，例如實現(xiàn)細胞內(nèi)活化或抑制的能力或輕松穿過血腦屏障的能力。

盡管小分子市場規(guī)模巨大，但全球范圍內(nèi)對新的治療方案仍有大量的醫(yī)療需求并未得到滿足。以美國為例子，在2021年，美國約有十分之一的人患有罕見疾病，但只有5%的罕見疾病有FDA批準的治療方案。為解決該問題，全球制藥行業(yè)逐漸利用AIDD的效率以開發(fā)小分子藥物，尤其是新型小分子藥物，以解決未滿足的臨床需求。

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