全球新藥研發(fā)如火如荼，根據(jù)國際知名調(diào)研機構(gòu)弗若斯特沙利文預測,全球醫(yī)藥研發(fā)投入將由2022年的2415億美元增長至2030年的3943億美元，復合年增長率約為6.3%。

然而，新藥研發(fā)的痛點顯而易見。據(jù)悉，一款新藥成功上市需要經(jīng)歷創(chuàng)新靶點研究、藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究、申報審批等多個環(huán)節(jié)，大約需要耗費10年以上的時間，此外，研發(fā)資金平均花費也須8-23億美元左右。

華商基金研究員李海偉表示，通過大數(shù)據(jù)與機器學習算法的深度應用，AI技術(shù)賦能藥物發(fā)現(xiàn)和臨床試驗，有助于縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本、提升研發(fā)成功率。未來隨著數(shù)據(jù)量的積累和模型優(yōu)化，AI有望真正解決漫長周期、高人力資金成本、技術(shù)難度高等新藥研發(fā)痛點。

立足中長期，在產(chǎn)業(yè)政策和市場需求的雙重驅(qū)動下，AI制藥正在展現(xiàn)出光明前景，其重要性及影響力在醫(yī)藥領域內(nèi)日益凸顯，其市場空間未來有望較大提升，未來國內(nèi)有望出現(xiàn)全球領先的“ AI + CRO ” / “ AI + biotech ” 企業(yè)，傳統(tǒng)CXO產(chǎn)業(yè)也將因此受益。

多階段參與 多領域突破

據(jù)公開資料介紹，AI技術(shù)全面布局在藥物研發(fā)的上、中、下游產(chǎn)業(yè)鏈，可參與從靶點發(fā)現(xiàn)、虛擬篩選、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測、ADMET預測到臨床試驗等藥物研發(fā)的多個研發(fā)階段。

與傳統(tǒng)的藥物研發(fā)相比，AI制藥在研發(fā)時間和效率上頗具優(yōu)勢。舉個例子，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)需要4-6年的時間來合成及測試約5000個候選分子；AI制藥方法則可以對數(shù)十億個分子進行篩選，縮小實際需要合成和篩選的分子數(shù)量范圍，僅需在2-3年內(nèi)合成及測試數(shù)百個分子即可。

值得一提的是，AI制藥其實并非剛剛誕生的全新賽道，早在上世紀五六十年代“計算機輔助藥物設計”就已被提出。

1956年至1981年間，AI應用于制藥領域還處于相關(guān)概念的早期構(gòu)想階段，許多理論和技術(shù)處在積累期；1981年至2012年間，計算機輔助藥物設計幫助在早期階段篩選苗頭化合物，明顯加快了新藥設計的速度，節(jié)省了創(chuàng)制新藥工作的人力和物力；2013年至2016年間，一大批標志性的 AI 制藥企業(yè)成立；2017年至今，最早一批“AI +”新藥企業(yè)基本完成了前期的技術(shù)積累，并陸續(xù)開始獲得臨床前候選藥物一類的驗證性成果，商業(yè)模式逐漸清晰。

歷經(jīng)數(shù)十年發(fā)展，AI制藥逐步實現(xiàn)從理論技術(shù)到產(chǎn)業(yè)應用。依據(jù)公開的數(shù)據(jù)庫檢索，2015年至2023年累計有75個分子應用AI制藥技術(shù)開發(fā)并進入臨床研究，2023年有67條管線處于臨床研究階段。

廣闊前景 政策支持

華商基金研究員李海偉認為，盡管AI制藥在技術(shù)成熟度、數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力、數(shù)據(jù)隱私與安全、臨床試驗結(jié)果預測、藥物長期效果預測等方面仍面臨挑戰(zhàn)，但它已展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景，市場規(guī)模呈現(xiàn)快速攀升趨勢。

中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2023年全球AI制藥市場規(guī)模達到13.8億美元，預計2026年將達到29.94億美元，2021-2026年復合增速（CAGR）將達到30.47%。另據(jù)量子位智庫數(shù)據(jù)，我國2022年AI制藥行業(yè)市場規(guī)模中，對外合作管線市場規(guī)模達到15.5億元，自研管線市場規(guī)模達到11.6億元，預計2025年兩者將分別達到33.0 / 34.7億元，2035年分別達1353.0 / 686.3億元。

在國家政策層面，為更好地推進衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”應用創(chuàng)新發(fā)展，2024年11月，國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥局、國家疾控局研究制定了《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，指引將應用劃分為4大領域、13個類目，84項典型應用場景，其中提出AI可以賦能藥物研發(fā)的全流程，包括智能藥物研發(fā)、智能藥物臨床試驗輔助、智能藥品臨床綜合評價輔助等。

期待更多商業(yè)化應用

據(jù)華商基金研究員李海偉介紹，目前AI藥物研發(fā)企業(yè)有三種主流商業(yè)模式“ AI + SaaS ”、“ AI + CRO ”、“ AI +biotech”，可簡單理解為售賣軟件、服務和研發(fā)藥物。未來隨著AI主導的藥物研發(fā)項目的成功率提升、相關(guān)研發(fā)管線持續(xù)取得進展，AI制藥的商業(yè)化應用值得期待。

我們將持續(xù)關(guān)注AI制藥領域的深度融合與藥物開發(fā)情況，國內(nèi)有望出現(xiàn)全球領先的“ AI + CRO ” / “ AI + biotech ”企業(yè)。此外，傳統(tǒng)CXO產(chǎn)業(yè)也將因此受益，未來會逐步提升公司的運營效率和盈利能力。

以上觀點不代表任何投資建議，市場有風險，基金投資須謹慎。

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