ai藥物研發現狀如何？2022ai藥物研發行業發展情況分析

1.ai在新藥研發及商業化不同階段的應用場景

(1)圖像識別：應用場景為靶點發現和化合物研究和篩選。靶點發現：檢索分析文獻等，找出通路、蛋白和機制等與疾病的相關性，提出新的可測試假說。以發現新機制新靶點?；衔镅芯亢秃Y選：學習已知化學知識及資料，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。

(2)機器學習：應用場景為化合物合成和新適應癥發現?；衔锖铣桑簩W習已知化學反應后預測在單一步驟中可以使用的化學反應，解析所需分子，得到可用試劑。新適應癥發現：將己上市或處于研發管線的藥物與疾病進行匹配，發現新靶點，擴大藥物的適應癥。

(3)深度學習和認知計算：應用場景為晶型預測和臨床試驗設計。晶型預測：晶型變化會改變固體化合物的物理及化學性質改變?？蓪崿F高效動態配置藥物晶型。臨床試驗設計：檢索過去臨床試驗中的成功和失敗經驗，使臨床試驗方案避免重復常見的遺漏、提高安全性等。

(4)自然語言處理技術：應用場景為患者招募和學術推廣?；颊哒心迹禾崛』颊邤祿?。為臨床試驗匹配相應患者。學術推廣：為藥械企業、醫生、患者提供全流程的智能醫學創新服務。

2.ai藥物研發行業市場規模

數據顯示，全球AI藥物研發最大的市場在北美，亞太地區排名第三。亞太地區2018年的市場規模為5100萬美金，預計2025年市場規模將達到10億美元，復合增速為53.8%。全球市場規模將在2025年達到38.8億美元。

ai藥物研發行業市場規模

從企業分布來看，目前全球AI藥物研發企業約343家，其中超過50%的公司集中在美國，英國和歐盟分別占據12.5%和13.4%，亞洲大約12.8%，其中中國占據約4.7%。

3.ai藥物研發行業發展驅動因素

(1)藥物研發降本需求強烈：傳統生物制藥企業藥品研發成本居高不下，降本需求推動AIDD持續發展。

(2)新技術層出不窮：自動化、高通量篩選、分子砌塊庫、超大虛擬篩選庫等技術以及云計算GPU的應用、AI算法的升級推動 AIDD不斷發展。

(3)藥物研發數據持續積累：隨著藥物研發產業的發展和醫療互聯網的出現，各類藥物研發數據持續積累;再加上大量的計算數據、研究成果公開發布以及業內人士的合作交流，為藥物研發提供基礎。

(4)硬件技術不斷發展：超級計算機等技術發展保障算力，大規模平行計算的FPGA和 GPU架構的發展，為AI計算提供基礎。

全球超級計算機龍頭

4.中國ai藥物研發行業龍頭

(1)晶泰科技：2014年創立于麻省理工學院校園，總部位于深圳。AI應用場景：化合物合成、化合物，篩選、晶型預測、藥物重定向。融資情況：2021年完成D輪4億美元融資，融資總額超過8億美元，創全球AI藥物研發領域融資額的最高紀錄。階段性成果：

ID4智能藥物研發平臺。

(2)莢矽智能：2014年，早期總部設立于美國馬里蘭州巴爾的摩，后期設立在中國香港。AI應用場景：靶點發現、化合物合成、臨床試驗設計和預測。融資情況：2021年6月完成2.55億C輪融資。階段性成果：AI新藥靶點發現平臺PandaOmics，AI分子生成和設計平臺Chemistry42。

(3)望石智慧：2018年7月成立于北京市。AI應用場景：化合物篩選合成、ADMET預測。融資情況：2021年4月完成B+輪融資，融資總額1億美元。階段性成果：智能化藥物研發平臺。

(4)燧坤智能：2018年9月成立于于南京市。AI應用場景：靶點發現、化合物篩選合成、藥物重定向。AI融資情況：2021年獲A輪超億元人民幣融資。階段性成果：創新藥研發綜合平臺AI4D。

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