随着AI技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道

随着人工智能技术的发展，尤其是生成式AI的诞生，将大幅降低药物开发成本，缩短开发时间，更好的药品，更大的病症覆盖率将成为可能。AI驱动的解决方案正在成为研究疾病作用机制和药物靶点结合的新工具，提高了药物的疗效并减少副作用。AI在研究开发的各个阶段都能显著降低成本，其中目标靶点发现和确认环节的成本削减幅度最大，可达67%和66%。行政任务可以通过自动化大幅优化，尽管节省的成本可能不如其他阶段明显，亦可达到56%。靶点命中生成阶段得益于AI的预测能力可达到56%，随着准确率提升后续仍有进一步优化的空间。监管提交阶段的成本也可以通过自动化实现显著削减（54%）。由于临床前测试所需的实验复杂性，尽管AI可以提高效率，这一阶段的成本削减幅度（44%）可能略低于其他阶段。

按照药物的化学结构和分子大小，可将药品分为小分子药物、大分子药物和细胞药物。分子量小于10000道尔顿的小分子药物、分子量大于10000道尔顿的大分子药物（生物制剂）及以细胞为基础的细胞药。20世纪以来，小分子药物成为主力，约占现有药物的90%。大分子药物在研发创新和市场潜力方面正逐渐占据优势，在畅销药的销售额排行榜中，大分子药物在近年来都占据显著地位，2017年全球TOP10畅销药物中，有8个是生物大分子药物。研发方面，大分子药物在新药专利中所占的比重逐渐增加，2017年，大分子新药专利约占国际新药专利件数从2009年的60%上升至74%。在罕见病领域，生物制剂几乎占罕见病药物研发管线的一半（49%），包括蛋白类药物（20%）、细胞类药物（16%）和核酸类药物（9%）。

现存各类药品均存在研发上的困难。例如，小分子药物的研发需要从大量化合物种筛选出有活性的小分子，然后对其进行结构优化的修饰，这个过程需要耗费大量的时间和资源；大分子药物靶点的选择和验证相对困难，需要对生物大分子的结构和功能有深入了解，临床试验的设计和评估更为复杂，也导致其成本居高不下。

AI的应用为药品研发提供了强大支持，给人类提供了攻克疾病的新工具和武器。AI技术可以在多方面辅助药物研发提效，解决现有技术难以共苦的问题。例如，AI技术预测分子结构的准确性和速度较高，可以提高药物发现阶段的成功率；AI的介入也有助于解决临床前测试的局限性，提高药物研发的效率。

根据德勤的报告统计，12家生物制药公司的每种药物平均研发成本为21.68亿美元，几乎是2010年11.88亿美元的两倍，同时2018年晚期资产的平均峰值销售额下降到4.07亿美元，不到2010年一半，导致预期投资回报率从2010年的10.1%降至2018年的1.9%。尽管2020和2021年行业IRR由于COVID-19的影响出现短暂改善，2022年仍然呈现下降趋势。至2023年，德勤估计生物医药行业IRR达4.1%，远低于2010年的水平。

AI技术底层突破显著，赋能医药行业发展。近年来，药物开发领域在计算机技术方面取得了重大进展，特别是在人工智能领域，利用人工智能系统和软件使用机器学习算法处理、解释和学习输入数据的人工智能药物设计得到了广泛采用。数据、算法和算力被认为是AI的三大支柱，持续推动AI领域的发展。机器学习是AI的一种类型，计算机可以自己学习，识别模式然后建立模型，并根据这些模型进行预测;深度学习则是机器学习的一种进阶类型。AI算法可以按照不同的分类标准进行类型划分，例如按照模型训练方式的差异可以分为监督学习、无监督学习，以及强化学习，按照模型预测任务的不同可分为分类算法(包括二分类和多分类)、回归算法、聚类算法、降维算法、异常检测算法等。

从AI技术发展的角度来看，AI技术的发展已经从分析式AI（AnalyticalAI）发展到生成式AI（GenerativeAI）。传统的分析式AI主要包括贝叶斯优化、深度学习、监督学习等，而生成式AI相关技术包括图生成网络、共同生成技术、人为辅助的强化学习（RLHF）等。传统的AI技术是计算辅助药物研发的延伸，而生成式AI的诞生和爆发更为未来新的药物发现和发展带来巨大的潜力。

在我国，宏观政策利好AI制药，AI制药企业欲乘东风。AI新药研发是人工智能和医药的深入融合产物，也属于国家重点鼓励和发展的行业，近年来国务院、政府主管部门出台了一系列振兴及规范生物医药及AI新药研发行业发展的产业政策，依据《“十四五”医药工业发展规划》与《“十四五”生物经济发展规划》政策，国家将重点扶持云计算、大数据、人工智能等信息技术在新药研发中的应用，支持和引导AI新药研发行业快速发展。

AI制药投融资市场活跃，根据Deep Pharma Intelligence官网数据，从2015年到2023年一季度累积投资额超600亿美元。自2015年以来，投资于人工智能驱动的制药公司的资本金额大幅增加。根据DeepPharmaIntelligence官网数据，在过去的九年里，800家公司的年投资额增加了近27倍（截至2023年3月，总额为593亿美元）。2021年，当时人工智能在药物开发公司的年度新增投资为96.6亿美元，由于全球经济衰退，2022年药物开发公司对人工智能的投资没有像往年一样高增（2022年为141.8亿美元，而2021年为136.8亿美元），截止2023年3月，人工智能在药物开发公司的投资总额为602亿美元。

AI制药市场蓝海广阔，潜在发展潜力巨大。相较于传统药物研发，AI技术能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，将临床新药研发的成功率从12%提高到约14%。AI技术在生物技术和医疗保健行业应用不断增加，制药行业的顶级公司如辉瑞、阿斯利康等正在积极与AI公司合作或进行收购，有力推动全球AI制药市场的增长。另一方面，AI技术在COVID-19制药中的使用推动了AI投资的增加，AI制药市场在2020年规模激增。

根据Precedence Research，AI制药行业将在未来十年保持高速增长，2022年，全球AI制药市场规模为9.08亿美元，23年同比增长28.8%，达11.7亿美元；Precedence预计AI制药市场规模到2032年将超过118亿美元，从2023年到2032年的复合年增长率（CAGR）将达到29.3%。

图表：2022-2032年全球AI制药市场规模趋势预测图

数据来源：Precedence

药物研发分为临床前与临床后两大环节，目前AI平台主要在临床前的新药发现与开发中发挥作用。临床前阶段包括疾病机理研究、靶点发现、化合物筛选、ADMET预测等多个环节，AI数据和算法提效作用明显，具有较大市场空间。临床阶段AI赋能的阶段较为有限，主要包括患者分层与招募、药物重定向及数据整合与分析。