制药业作为一个古老悠久又对人类至关重要的行业,“AI+制药”优化了传统的流程与方式,为这个古老的行业注入了新的活力,也被认为是制药业未来趋势。
人工智能制药的应用前景如何?近年来人工智能技术有了突飞猛进的发展,已经具备基于更强大的算法和算力来处理海量医疗数据的能力,因此创新药物的研发已经进入了以数据和计算为基础的智能开发时代,为人类带来全新的药物和疾病治疗方案。制药业作为一个古老悠久又对人类至关重要的行业,“AI+制药”优化了传统的流程与方式,为这个古老的行业注入了新的活力,也被认为是制药业未来趋势。
近日,AI制药公司“未知君”获1亿美元融资,“德睿智药”完成千万美元融资,AI制药赛道融资热度不减。一场突如其来的疫情席卷全球,生物医药领域承压前行,制药效率迎来严考,人工智能成为业界竞相追逐的制药“加成工具”。BAT进场竞逐,各大风投公司纷至杳来,AI制药市场迎来高光时刻,未来市场呈蓬勃发展的趋势。
在供需刺激之下,AI在制药环节的应用关注度逐渐走高,传统药企陆续与AI新药公司建立合作。虽然全球AI制药已走入临床试验阶段,但是在规模化生产应用前,还有很多道“技术门槛”要跨过。
近两年《科学》杂志公布的十大科学突破里面都有人工智能的身影。今年12月17日,《科学》公布了2021年十大科学突破榜单,AlphaFold 2和 RoseTTA-fold 两种基于人工智能技术预测人类蛋白质结构的技术位列榜首,此次AI技术精准预测了人类表达的几乎所有蛋白质的结构。
药物的从研发到市场投放是一个昂贵且漫长的过程。小分子药物的发现可以分成以下几步:建立疾病假说,发现靶点,设计化合物,展开临床前研究。这些步骤平均需要五年时间,花费可达数亿美元。随后的临床开发过程需要对药物进行多次测试,仍需要花费大量时间与金钱。根据2017年塔夫茨药物开发研究人员的调查显示,单一药品的平均上市成本为27亿美元,然而大量资金的投入依然伴随着项目延后和较高的失败率。
根据中研普华出版的《2022-2027年中国智能制药行业深度调研与投资战略研究报告》显示:
随着人工智能浪潮的兴起,AI也被用于提高药物研发效率,新药的设计、发现、研发过程得到缩短,成本也相应降低。“AI+药物研发”的方式多种多样,其核心是运用NLP算法对海量的数据库扫描,识别新颖药物、药物基因和其他与治疗有关的联结,进而寻找潜在的药物新分子。此外,AI还可以用于对药物结构、疾病病理生理机制、现有药物的功效、显微镜下的样本观察等等结果进行快速分析,大大提升新药发现的效率。
截止到2020年10月,海内外”AI+制药“企业获得融资总额超45亿美元,国内公司累计融资总额超14亿美元。
2020年,AI制药领域在资本市场获得了很高的关注度,对于AI技术在药物研发中的真正作用也引发了一系列讨论。从供给端看,随着基因检测技术的进步,各种药物研发数据的不断积累以及计算机硬件设备与人工智能算法的改良使得AI技术在生物制药领域的发展获得了良好的条件。
而在需求端,传统生物制药企业在进行新药研发时长期存在的研发周期长、失败率高、成本高等痛点也给AI制药行业带来了巨大的增量。这些来自供需两端的驱动力也正式助推了这场资本热潮。
世界智能制药市场分析
一、世界智能制药消费情况
2020年,AI制药领域在资本市场获得了很高的关注度,对于AI技术在药物研发中的真正作用也引发了一系列讨论。从供给端看,随着基因检测技术的进步,各种药物研发数据的不断积累以及计算机硬件设备与人工智能算法的改良使得AI技术在生物制药领域的发展获得了良好的条件。
而在需求端,传统生物制药企业在进行新药研发时长期存在的研发周期长、失败率高、成本高等痛点也给AI制药行业带来了巨大的增量。这些来自供需两端的驱动力也正式助推了这场资本热潮。
从全球AI制药投融资事件来看,2020年前三季度,行业投资事件数量达到289起。
目前这一领域的绝大多数公司仍然处于早期阶段,但仍有少数头部公司已经初露锋芒。
二、世界智能制药消费结构
从地区分布上看,美国仍然占据了融资交易的主要份额,近5年来在AI制药领域有50.6%的融资交易发生在美国。中国以9.4%的比例紧随其后,成为了除美国外最大的新兴市场,超越了英国、韩国、以色列等传统科技强国。这也展现了中国市场在新兴科技领域发展的巨大的潜力。
欲了解智能制药行业发展详细分析,可点击中研普华《2022-2027年中国智能制药行业深度调研与投资战略研究报告》。研究报告以行业为研究对象,并基于行业的现状,行业经济运行数据,行业供需现状,业竞争格局,重点企业经营分析,行业产业链分析,市场集中度等现实指标,分析预测行业的发展前景和投资价值。

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2022-2027年中国智能制药行业深度调研与投资战略研究报告
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