人工智能:创新药研发的未来：AI助力突围双十困境 百亿赛道蓄势待发_Recast1

　　近年来，在国家创新发展战略下，我国医药产业发展重心逐步由me-too、me-better向first-in-class转变。然而新药研发工作风险大、周期长、成本高，为此医药界存在着“双十定律”，即需要超过10年时间、10亿美元的成本，才有可能成功研发出一款新药。即使如此，也大约只有10％新药能被批准进入临床期。

　　如何降低研发费用，提高成功率，缩短研发周期成为当前整个制药行业的当务之急。在此背景下，AI技术的兴起为打破药物研发困境，实现创新药研发“降本增效”提供了全新的解决方案。AI制药也成为国内大热的投资赛道，2021年吸金近100亿元。

　　随着NLP、深度神经网络、生成模型等AI技术的不断成熟迭代，国内AI制药产业发展也十分迅速，如今已有近数十家AI制药相关企业，包括英矽智能、AccutarBio、未知君、晶泰科技、星药科技等。华为、阿里巴巴、腾讯等互联网龙头以及复星医药、云南白药等头部药企也正积极布局该领域，百亿AI制药赛道已蓄势待发。

Candy Digital未受Fanatics撤资影响推出新款MLB NFT:金色财经报道，体育NFT公司Candy Digital未受Fanatics撤资影响推出新款MLB NFT，据悉美国职棒大联盟将与其共同推出2023赛季数字藏品系列“2023 MLB Shouwstopper ICON”，其中包含43为MLB球星。此外，Candy Digital首席执行官Scott Lawin还透露Fanatics目前仍然是其投资方之一，只是规模较小，而且暗示未来可能还有合作的机会。（decrypt）[2023/3/30 13:35:08]

　　AI深度赋能药物研发国内外已有成功案例

　　AI制药是指将NLP、深度神经网络，生成模型等AI技术与传统制药环节相结合，通过数据交叉比对、加速筛选等方式，提升新药研发效率，拓展药物创新空间的技术应用。依照传统药物研发流程，药物研发包括药物发现、临床前研究以及临床试验三个主要环节。其中，AI制药主要在药物发现与临床前研究两个环节发挥作用。

Fuse Network集成Web3存储和隐私协议Arcana:金色财经报道，Fuse Network宣布集成Web3存储和隐私协议Arcana Network。通过这一集成，项目团队可以在钱包中添加社交账号登录方式，还可以完全在链上存储数据，允许用户拥有自己的数据并对其拥有完全的控制权。Arcana的去中心化存储、身份和访问管理以及私钥管理堆栈现可用于任何基于Fuse构建的应用程序和产品。[2022/6/5 4:02:41]

　　药物发现环节，传统制药模式局限于已知靶点，无法覆盖目前研究不充分的疾病，如心脑血管疾病、神经退行性疾病等。而AI在搜索和关联的广度和数量上远超出过往的专家经验，并能够避免过往因人为偏见和可用投入而导致的遗漏，有助于发现创新性靶点。

　　临床前研究环节，AI可以通过深度学习网络，对候选库中小分子化合物的特性进行计算模拟，进而进行虚拟筛选。此外，AI所特有的创新生成作用也支持其直接进行化合物的从头生成，基于靶点生成数十个性质理想的先导化合物，快速进入临床前候选化合物的开发环节，开发效率被进一步提升。

链游项目Vulcan Forged：已补偿绝大部分被盗钱包，未来将进行回购和销毁:12月14日消息，链游项目Vulcan Forged更新推文称，受影响的钱包数量是96个，而不是148个。大部分PYR已从VF财库补偿给受影响的钱包。官方已经隔离所有CEX交易所被盗的代币，正在努力追踪黑客。所有钱包都已得到保护。只有少数钱包需要补偿PYR。新钱包系统的预计在2天内推出。一旦事情解决，官方将进行回购和销毁。

此前报道，链游项目Vulcan Forged官方发推称，148个持有PYR的钱包遭到入侵，超过450万PYR已被盗。所有被盗的PYR将由其财库补偿。[2021/12/14 7:37:15]

　　值得一提的是，AI制药并非停留在理论层面，国内外利用人工智能技术辅助药物研发在国内外均已有诸多成功案例。就近期而言，今年9月份，西安交通大学第一附属医院刘冰教授团队基于人工智能大模型技术，研发出超级抗菌药。其研发过程显著突破了医药研发“双十定律”的瓶颈，将原本漫长的研发周期从数年缩短至一个月。

DFINITY基金会：DFINITY上运行的Canister智能合约已超过 11,300:10月21日消息，官方消息，DFINITY Foundation宣布，DFINITY上运行的Canister智能合约已超过 11,300。Canister智能合约是由周期驱动的计算单元。这一增长说明了网络上不断增长的开发者活动。[2021/10/22 20:47:26]

　　2021年3月，香港的国际知名AI制药公司InsilicoMedicine宣布通过人工智能发现了治疗肺纤维化的新靶点，并从无到有设计了一个新的药物分子来靶向该靶点。这也是全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物。

　　赛道景气度持续攀升互联网、医药企业纷纷入局

　　早在2020年，AI制药就已在我国掀起一轮热潮。据不完全统计，AI制药领域2020年一年发生了12起融资事件，宇道生物、剂泰医药等在早期就已获得了单轮过亿人民币的融资，晶泰科技更是获得C轮融资。

PolkaScan数据显示出现错误，波卡主网未停止出块:据Subscan信息显示，当前波卡主网正常出块，未出现停止出块的事故。此前有部分用户反应，根据 PolkaScan 数据显示，波卡主网已停止出块超过三小时。经对比应为 PolkaScan 数据显示错误，波卡主网未受影响。[2021/6/17 23:45:24]

　　2021年，国内AI制药领域发生融资事件34起，总金额超过80亿元。其中，不少单笔融资超过1亿美元，比如未知君完成近1亿美元B轮系列融资，英矽智能完成2.55亿美元C轮融资，晶泰科技宣布完成4亿美元D轮融资等。纵向来看，2018年-2021年国内共有61起AI制药融资事件，累计获投金额超过110亿人民币。

资料来源：IT桔子、公开资料金融界上市公司研究院整理制图

　　在资本热度持续高企的态势下，国内互联网、医药企业也纷纷入局AI制药领域。例如华为成立医疗智能体“EIHealth”；百度成立百图生科，腾讯打造“云深智药”平台，利用自身积累的AI算法经验快速入局；复星医药与英矽智能达成合作协议，在全球范围内共同推进多个靶点的AI药物研发；字节跳动成立了专门负责大健康业务的极光部门，并在国内外招募AI-drug团队等。

　　根据DeepPharmaIntelligence数据统计，截至2022年第一季度，全球AI制药初创企业超过495家，参与AI药物研发的大型药企超过56家，其中包括逾36家传统药企和20家CRO企业；互联网企业超过31家。

　　从融资阶段来看，国外AI制药赛道头部企业已进入上市检验阶段。包括Schrodinger、Relay、Recursion、Exscientia在内的多家AI制药公司成功上市并获得了二级市场的高度关注。英国明星AI制药公司BenevolentAI也宣布将与OdysseyAcquisition通过SPAC合并上市。

　　研发层面，据统计，截至今年6月20日，共有26家企业的约51个由AI辅助进入临床I期的药物管线；其中美国企业占多数，英矽智能、未知君、冰洲石生物3家中国企业上榜。由此可见，AI辅助药物研发商业化落地的可实现性已初步论证，进一步强化了国内市场的发展逻辑。

　　未来已至百亿赛道蓄势待发

　　目前国内的多数AI制药企业还处于投产研发阶段，仅英矽智能、未知君、冰洲石生物3家的管线产品进入临床阶段，AI制药市场规模整体尚未迎来大规模爆发期。但是，无论me-too类还是first-in-class、best-in-class药物的研发管线金额都偏高，尤其是FIC、BIC类药物研发管线至少是千万起步的合同价。

　　例如2020年9月，拜耳与Recursion签署了纤维化疾病相关协议，包括3000万预付款，外加每笔1亿美元用于在多达10个药物发现项目中达到里程碑，这使得该交易的价值可能超过10亿美元。此外，拜耳随后又通过投资部门Leaps为Recursion的D轮融资跟投5000万美元。

　　因此，尽管当前乃至未来5年内AI制药企业获取的药物研发管线数量有限，但少数量的管线收入仍较为可观，且随着研发效率的提升、众多企业后续为了创收而进行拓客追赶以及合同“里程碑”任务的完成，未来相关企业收入将实现翻倍增长进而带动市场规模的快速提升。

　　据Researchandmarkets全球人工智能辅助药物研发的市场报告显示，2021年，全球人工智能药物发现市场达到近7.92亿美元。预计该赛道将从2021年的7.92亿美元增长到2026年的29.94亿美元，年复合增长率为30.5％。

　　国内市场方面，据艾瑞建模测算，2020年中国AI制药市场规模为8163万元，预计2025年市场规模将达到77362万元，2020-2025年复合增长率达56.8％，总体市场增速较快。

资料来源：艾瑞咨询金融界上市公司研究院制图

　　写在后面

　　AI制药在国内是一个新兴赛道，目前仍处于发展初期，市场规模相对较小。而国外AI制药公司已有较多在研管线进入临床阶段，已经证明AI制药技术的可行性，诸多商业化成果也给传统医药行业发展提供了新的思路。可以预见的是，AI技术将深度影响药物研发体系，并塑造出庞大的市场空间。

　　国内AI制药赛道公司一览

资料来源：it桔子、公开资料金融界上市公司研究院整理

本文源自：金融界上市公司研究院

作者：天利

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