來源丨21新健康（Healthnews21）原創作品

作者/季媛媛

編輯/徐旭

圖片/圖蟲

百度CEO李彥宏曾說：“互聯網的下半場是人工智能”。隨著數字技術的蓬勃發展，數字經濟已成為全球經濟發展的重要推動力，一眾跨國藥企也在加速布局“AI+制藥”賽道，行業高速發展中也催生了不少獨角獸企業。

近日，港交所官網顯示，晶泰科技遞交港交所上市申請，中信證券為獨家保薦人。根據招股書，公司藥物發現解決方案及智能自動化解決方案業務產生的收入實現大幅增長，晶泰科技的收入從2020年的3563.6萬元增長至2021年的6279.9萬元，并進一步增長至2022年1.33億元，CAGR（復合增長率）為93.4%。此外，截至2023年上半年，晶泰科技的收入為8000萬元，較去年同期的4290萬元同比增長86.3%。服務客戶包括輝瑞、強生、正大天晴等。

這也是由于目前，在藥物研發費用低速上升的同時，新藥研發成功率卻在不斷降低。據全球生物技術行業組織BIO、Informa Pharma Intelligence以及QLS聯合發布的報告，過去十年(2011年-2020年)，9704個藥物臨床開發項目中從1期臨床到獲得美國FDA批準上市的成功率平均為7.9%，所需要的時間平均為10.5年。另據發表在《美國醫學會雜志》上的一項報告統計顯示，在2009年至2018年期間，開發一種新藥的中位資本化成本為9.853億美元，而平均總資本化成本高達13.59億美元。

近年來，中國醫藥創新實力快速增強，企業研發投入也在持續提高。據統計，2021年中國規模藥企的研發投入達到233億美元，并且預計將于2026年達到405億美元，年復合增長率為11.7%。

如何降低研發成本提高研發效率？對此，有業內觀點認為，基于AI、物理建模、高性能計算的相關技術有望成為征服這座險峰的關鍵所在。

基于此，眼下不少跨國藥企也在加速布局“AI+制藥”賽道。例如，日前，勃林格殷格翰和IBM宣布達成一項合作協議，勃林格殷格翰將能夠利用IBM的基礎模型技術來發現新型候選抗體，用于開發有效的治療方法。根據協議，勃林格殷格翰將使用IBM開發的預訓練人工智能模型，該模型將根據勃林格殷格翰的其他專有數據進行進一步微調以生成目標候選抗體。勃林格殷格翰生物治療藥物研發全球主管Andrew Nixon表示，“雙方合作將開發出一個前所未有的加速抗體發現的平臺，加速公司創造新抗體療法的步伐?！?/p>

對此，有券商醫藥行業分析師對21世紀經濟報道指出，新藥研發難度正逐年提升，主要表現在新藥研發周期有的長達十年，研發費用高達26億美元，每年最多誕生30-50種新藥，原創新藥僅15個左右。而面對患者未被滿足的臨床需求，行業需要召喚新技術、新理論、新策略，如此也驅動了技術的創新。這也說明，只有將前沿技術與經典藥物研發手段相結合，縮短研發周期，降低研發成本，提高藥物研發成功率，才能助力中國原始創新。

“AI+制藥”布局成趨勢

近年來，隨著疾病復雜程度提升，臨床試驗的設計越來越復雜，傳統醫藥公司的研發投入不斷增長。

根據灼識咨詢發布的數據，新藥的誕生會受到多方面因素的影響，但研發資金的不斷投入是其最根本的保障。從2016年至2021年，全球醫藥研發費從1,600億美元上漲至2,120億美元，年復合增長率為5.8%。在全球經濟增長緩慢的大背景下，醫藥市場整體監管趨嚴，全球醫藥行業研發投入將繼續保持低速增長。到2026年，預計全球醫藥公司藥品研發投入將會達到2,540億美元，年復合增長率較2016至2021年將會再下降2.1%。

然而，在研發費用低速上升的同時，新藥研發成功率卻在不斷降低。據統計，進入藥物開發管道的5,000至10,000個先導化合物中，平均只有一個能最終上市。因此，中國藥企的研發投入占比近年來持續提高。另外，2021年中國規模藥企的研發投入達到233億美元，并且預計將于2026年達到405億美元，年復合增長率為11.7%。保持較高研發投入所產生的重磅藥及新藥的技術優勢所帶來的可持續良性盈利能力愈加成為中國藥企巨頭重點關注的投入方向。

而伴隨著藥物研發數據的高速累積和數字化轉型，以及人工智能技術(AI)的加速發展，AI在新藥發現的應用日益增多，優勢也得到突出體現。數據、算法、算力三方面的發展，使得AI大規模進入藥品研發領域成為現實。目前，AI在新藥研發及商業化不同階段的應用場景。

一是，應用于藥物發現階段。AI可以用于靶點發現，檢索分析文獻等，找出通路、蛋白和機制等與疾病的相關性，提出新的可測試假說．以發現新機制新靶點；用于化合物研究和篩選，學習已知化學知識及資料，建立高效的模型、快速過濾“低質量”化合物、富集潛在有效分子；用于化合物合成，學習已知化學反應后預測在單一步驟中可以使用的化學反應，解析所需分子，得到可用試劑。

二是，應用于臨床前研究階段。AI可以幫助新適應癥發現，將已上市或處于研發管線的藥物與疾病進行匹配，發現新靶點，擴大藥物的適應癥；用于晶型預測，晶型變化會改變固體化合物的物理及化學性質改變?？蓪崿F高效動態配置藥物晶型。

三是，應用于臨床試驗階段。在臨床試驗設計層面，可以檢索過去臨床試驗中的成功和失敗經驗，使臨床試驗方案避免重復常見的遺漏、提高安全性等。在患者招募層面，可以用于提取患者數據．為臨床試驗匹配相應患者。

四是，應用于藥品銷售階段。在學術推廣方面，為藥械企業、醫生、患者提供全流程的智能醫學創新服務。

上述券商分析師介紹，例如在藥物研發過程的首要步驟是選擇藥物作用的靶點蛋白。在癌癥中突變率較高、患者數量較多的ALK、EGFR等靶點都是非常有市場的靶點。傳統靶點發現通過人工閱讀科研文獻，收集分析流行病學數據，結合個人經驗去推測潛在的藥物靶點，通常耗時2-3年，而AI利用自然語言處理技術（NLP），可以高效率挖掘文獻、組學數據、功能實驗數據等海量醫學資料，在短時間內發現藥物和疾病之間的作用關系，從而得到藥物在機體細胞上產生效用的候選靶點，這大幅縮短了靶點發現的時間，加快了藥物研發的進程。

“在過去的40年間，AI在藥物領域的探索應用不斷加快，人工智能的愈發成熟是醫藥領域發展的關鍵點。隨著全新的作用靶點和機制越來越少，制藥企業需要投入更多的人力及動力去打造Fist-In-Class產品，如何才能提高研發效率，如何用已有的技術手段賦能藥物研發，AI的作用已是越來越大?！痹摲治鰩熣f。

如何實現“AI+藥企”合作模式落地？

眼下，強烈的新藥研發降本需求，技術的不斷創新，研發數據的持續累積和計算能力的日漸提升將推動人工智能藥物研發市場快速發展。傳統制藥公司與AI新藥研發公司頻頻達成高額合作，賽諾菲、安進、默沙東、阿斯利康、輝瑞等一眾頭部藥企均有所布局。

根據21世紀經濟報道記者梳理，近年來，頭部藥企積極參與AI藥物研發合作，其中強生、輝瑞、阿斯利康、諾華、拜耳等頭部藥企合作較為頻繁，國際廠商安進、諾和諾德、三菱制藥等亦有布局。國內頭部玩家藥明康德、正大豐海、豪森藥業、云南白藥也參與到AI研發合作中。目前頭部藥企AI藥物研發聚焦的疾病領域主要是癌癥和精神類疾病，占比超過50%；其次是心腦血管、肝腎腸胃和呼吸系統，占比大約30%；其余合作涉及的領域包括糖尿病、眼病、白血病、感染類疾病、免疫類疾病、藥物副作用領域。

這也催生了相關產業空間進一步擴容。根據弗若斯特沙利文數據顯示，藥物發現階段的全球藥物研發外包服務市場規模預計將由2023年的123億美元增長至2030年的325億美元，復合增長率為14.9%，而中國的藥物研發外包服務市場規模預計將由2023年的34億美元增長至2030年的119億美元，復合增長率為19.6%。

“AI輔助藥物研發”的熱潮，不僅誕生了眾多新興企業，還促進了傳統制藥大企在AI領域的探索；此外，IT巨頭也嘗試利用自身的互聯網基礎與平臺優勢進行技術布局，擴張業務版圖，進入“AI輔助藥物研發”的賽道。

例如，科技行業巨頭英偉達已被業內人士認為是人工智能的“賣鏟人”，堪稱全球AI制藥公司的最大金主。這也是由于，今年以來，英偉達已經瘋狂“掃貨”9家AI制藥公司，不僅如此，2023年第三季度，英偉達更是收入創下181.2億美元的紀錄，較第二季度增長34%，較去年同期增長206%。而根據行業機構統計，截至今年8月，英偉達就已經對外投資多達21筆，遠超往年一整年2-10筆的融資數量，同時很大一部分資金投向了生物醫學。

針對這一現象，有藥企高管也對21世紀經濟報道指出，AI應用的范圍擴展至醫藥行業也是基于科技高速發展的趨勢，是不可阻擋的社會發展趨勢。而醫療健康領域需求永遠存在，所以這兩個領域的結合理所當然，且未來的前景還是非常巨大。不過，需要注意的是，AI與醫藥行業相結合也存在諸多難點。

它的難點在哪？“一方面，線上和線下的體系不能完全獨立，需要結合；另一方面，兩者融合需要政府政策的配套支持；此外，AI和醫療健康的結合還是要以醫療價值為導向，需要考慮如何真正能夠對醫療結果產生影響，目前這仍處于探索的過程。”上述藥企高管指出，尤其在醫療能力上，AI的運用仍處于起步階段，有很長的路要走，包括人才、組織上都還需要進一步發展提升。

“AI與醫療的結合是需要全社會共同來努力的，不是一個企業就能實現，需要生態圈上下游的伙伴一起合作，僅靠一家企業做不了也做不成?！痹撍幤蟾吖苎a充道，中國新藥市場受到政策及資本的影響，可能會面臨不確定性，這方面就需要企業考慮如何加快研究效率真正進入全球競爭格局中，不斷試錯，降低整體的研發成本，以此提升競爭力。所以，未來幾年人工智能這一新技術將面臨較好的發展機遇，真正的走向AI助力藥物研發發展的新階段。

為了推動世界真正的走向AI助力藥物研發的新階段，新科技革命正在不斷涌現，旨在悄然征服包括新藥研發在內的多座險峰，促進AI與生命科學、藥物研發等領域的深度融合。雖然這條路不好走，但前景是光明的。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能浪潮下，“AI制药”是风口还是泡沫？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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