2023年中國AI新藥研行業市場現狀 多數企業進行了相關布局

• 陳澤芳 2023年8月3日 來源：互聯網 283 11
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AI新藥研發藥物發現階段主要包括靶點發現、先導化合物研究和化合物篩選、以及化合物合成等。目前，我國AIDD初創企業大多數布局了先導化合物設計、優化和合成，其利用機器學習(或深度學習)技術，學習海量化學知識及資料，建立高效的模型，快速過濾“低質量”化合物，富

AI制藥在國內是一個新興賽道，目前仍處于發展初期，市場規模相對較小。而國外AI制藥公司已有較多在研管線進入臨床階段，已經證明AI制藥技術的可行性，諸多商業化成果也給傳統醫藥行業發展提供了新的思路。可以預見的是，AI技術將深度影響藥物研發體系，并塑造出龐大的市場空間。

伴隨著AI(人工智能)大模型引領的創新浪潮席卷全球，生物醫藥產業正面臨新一輪的機遇期。而ChatGPT的橫空出世，更為本就備受矚目的AI制藥再添一把火。截至2022年12月，全球800家AI制藥公司獲得的總投資額達到59.3億美元，9年間增長了27倍。而今年第一季度，已有超過28筆對AI制藥公司的投資，平均投資額為3800萬美元。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國智能制藥市場深度全景調研及投資前景分析報告》顯示：

AI新藥研發(AIDD)又稱AI制藥：是指在原研藥與創新藥研發過程中的相關應用場景下引入人工智能技術，以達到短時、低成本開發新藥的目的。與傳統計算機輔助藥物設計相比，兩者在基礎要素、推導方式等方面均有差異，AI可以間接應用于傳統計算機輔助藥物設計，助其發展。

傳統藥物開發模式正在從最開始的完全人工到使用傳統CADD(ComputerAidedDrugDesign，計算機輔助藥物設計)進行輔助，最終完成從傳統CADD方法到AI與傳統CADD相融合的轉變。AIDD是制藥公司快速發展的領域。從設計新分子到預測臨床試驗結果，AI可以融入藥物發現過程的各個階段。使用ML、DL及生成式AI及其他AI技術，制藥公司可以減少藥物發現及開發所需的時間和資源，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現，這可能為藥物開發提供新途徑。

目前，在研AI 制藥項目涉及的領域包括抗腫瘤、呼吸系統、抗感染、精神障礙、免疫系統、眼科、心血管、消化系統、內分泌系統、藥物副作用研究等。在疫情驅動下，頭部藥企均開始積極與AI 制藥創企建立合作，在新藥研發上取得實質性突破。其中，英國AI 制藥創企Exscientia已與拜耳、賽諾菲、葛蘭素史克等知名藥企達成合作，而英矽智能也與輝瑞、安斯泰來、強生公司旗下楊森制藥、大正制藥等多家一流生物醫藥公司達成合作。縱觀國內，晶泰科技、冰洲石生物、賽恪科技、深度智耀等優秀的AI 制藥企業，共同推動行業規模化商業落地進程。

2023年中國AI新藥研行業市場現狀 多數企業進行了相關布局

我國AI新藥研發上游企業主要為華為云、騰訊云、天數智芯、英特爾等企業，中游主要有深勢科技、予路干行、智峪生科、騰邁醫藥、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。目前，我國AI新藥研發(AIDD)企業主要集中在北京、廣東、上海、江蘇和浙江等地。其中，位于北京的企業比重達到了29.2%，其次是廣東和上海，分別達到了20.8%。

AI新藥研發藥物發現階段主要包括靶點發現、先導化合物研究和化合物篩選、以及化合物合成等。目前，我國AIDD初創企業大多數布局了先導化合物設計、優化和合成，其利用機器學習(或深度學習)技術，學習海量化學知識及資料，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。此外，以深勢科技、英硅智能、科輝智藥為代表的企業，基本布局了藥物發現的全階段。

在臨床前研究階段，其主要包括晶形預測、劑型預測、ADMET預測、臨床前實驗結果預測。目前，我國AIDD初創企業在該階段主要布局ADMET預測，包括智峪生科、費米子科技、劑泰醫藥等多家企業布局。目前，劑泰醫藥、費米子科技、晶泰科技的在研管線已經超過了10條。其中，劑泰醫藥的產品研發管線包括RNA藥物和小分子新藥，同時通過共同開發管線或通過技術平臺對外授權的合作方式與國內外頂尖藥企開展深入合作。

隨著智能制藥行業競爭的不斷加劇，大型企業間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內外優秀的智能制藥企業愈來愈重視對行業市場的分析研究，特別是對當前市場環境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領市場，取得先發優勢。更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國智能制藥市場深度全景調研及投資前景分析報告》。

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