AI+藥物研發市場發展現狀及趨勢探討

[億歐導讀]

目前，AI主要應用在藥物發現階段和臨床前研究階段，其中，靶點發現是AI+藥物研發最熱門的領域，按照應用場景的發展速度來看，未來藥物合成或將成自動化程度最高的方向。

本文來自: 火石創造 作者: 火石研究院 題圖來自「收費圖庫」

一顆新藥從idea出來到商業化銷售，需要經過藥物發現、臨床前研究、臨床研究和審批上市四個階段，因此新藥研發具有研發周期長、研發費用高、研發風險大三大痛點，人工智慧可應用於藥物研發中的多個場景，幫助提高新藥研發的效率和成功率。當前，我國AI+藥物研發仍處在起步階段，發展依然面臨諸多挑戰。

一、AI賦能藥物研發九大場景

人工智慧技術可作用於藥物研發中的藥物發現、臨床前研究、臨床試驗、藥品生產和銷售推廣五個階段，主要應用於靶點發現、化合物合成、新適應症發現、化合物篩選、晶型預測、患者招募、優化臨床試驗設計、藥品檢查、學術推廣等九大場景。

通過利用自然語言處理、深度學習、機器學習和圖像識別等AI技術，來提升藥物研發、生產和銷售推廣效率。

圖1：AI+藥物研發的應用場景

目前，AI主要應用在藥物發現階段和臨床前研究階段，其中，靶點發現是AI+藥物研發最熱門的領域，按照應用場景的發展速度來看，未來藥物合成或將成自動化程度最高的方向。

藥品生產和銷售推廣環節的AI應用正處在起步探索階段，如阿斯利康在中國的無錫供應基地，將AI應用到包裝線的產品檢查上。在學術推廣方向探索上，火石數智在新藥上市前打造醫生端銷量、患者疾病用藥信息傳遞、縣域市場的廣覆蓋方面，智能醫學機器人將顛覆傳統醫藥代表醫學內容的溝通和傳遞方式，實現醫學信息的精準價值傳遞。

表1：AI技術在藥物研發中的應用概況

註：先導化合物研究是指將數以百萬計的小分子化合物進行組合實驗，以發現具有某種生物活性和化學結構的化合物，一般有兩種思路，即高通量篩選和虛擬藥物篩選。

二、AI+藥物研發市場三類主體

IT巨頭、AI+藥物研發創新企業、大型藥企

目前，AI+藥物研發市場有三大類公司，IT巨頭、AI+藥物研發創新企業和大型藥企。IT巨頭傾向於利用自身的網際網路基礎與平臺優勢進行技術布局，進入方式為自主研發相關產品，開發相關領域針對性技術賦能行業應用，業務領域不斷下沉，或者通過外延併購擴張業務版圖，如騰訊進軍AI藥物研發領域，發布首個AI驅動的藥物發現平臺「雲深智藥（iDrug）」。

圖2：AI+藥物研發企業圖譜

AI+藥物研發企業多以技術優勢切入一個或多個應用場景，大型藥企則以組建自有技術團隊或與AI技術公司合作的方式，布局AI藥物研發。

由於AI+藥物研發創新公司缺少藥物研發的相關數據、成熟的研發管線以及資深的藥物專家，而這恰好是傳統製藥巨頭所具備的優勢。因此，大型藥企和AI+藥物研究的技術公司聯合是目前主要的業務模式，如輝瑞與晶泰科技合作進行藥物晶型預測與篩選等。

表2：大型藥企與AI初創公司合作案例

資料來源：火石創造根據公開資料整理

三、我國AI藥物研發主要企業和業務布局

據CB Insights統計，目前全球共有138家AI+藥物研發初創企業，美國擁有86家，數量最多，其次為英國及加拿大，以色列、日本、韓國也有企業分布。

我國AI藥物研發起步較晚，目前尚處在初期階段，據火石資料庫資料顯示，中國AI+藥物研發初創企業不足20家，湧現了晶泰科技、深度智耀、雲勢軟體、望石智慧等一批創新企業，主要分布在北京（7家）、上海（3家）、杭州（3家）和深圳（2家）等地，從企業業務布局來看，藥物發現是我國AI+藥物研發最熱門的領域。

圖3：我國主要AI+藥物研發公司業務布局

資料來源：火石創造根據公開資料整理

四、AI藥物研發需要解決的問題

一是商業模式尚不明確。企業需要合理的定位角色，選擇適合的商業模式。當前，AI藥物研發真正意義上的產出較少，2019年4月，IBM公司因為財務業績低迷，決定停止開發和銷售藥物開發工具——Watson人工智慧套件。目前多數企業發展依賴融資，對AI+藥物研發技術創新企業來說，是自己做藥物研發還是CRO模式，是需要結合自身發展做出適合的選擇。

二是高端複合型人才缺失。AI藥物研發兼具信息科技和醫藥雙重屬性，既需要AI的人才也需要懂藥物研發的人才，需要培養一批具備交叉學科的複合型人才隊伍。

三是數據制約。AI訓練模型需要優質的數據，新藥研發領域的數據基本掌握在藥企手裡，公開的數據比較有限，所以如何獲取優質的數據，建立研發數據標準體系完善數據都是AI+藥物研發初創公司面臨的難題。