AI制藥發(fā)展歷程、驅(qū)動(dòng)因素及商業(yè)模式分析

多因素驅(qū)動(dòng) AI 制藥蓬勃發(fā)展，行業(yè)有望進(jìn)入“質(zhì)變”階段。

1.AI 制藥領(lǐng)域發(fā)展多年，近期有望迎來收獲期

AI 制藥行業(yè)經(jīng)歷了“基礎(chǔ)研究期”、“初步拓展期”、“技術(shù)提升期”、“快速擴(kuò)張期”等多個(gè)發(fā) 展階段，目前行業(yè)持續(xù)快速擴(kuò)張，隨著相關(guān)商業(yè)化應(yīng)用的陸續(xù)落地，AI 制藥行業(yè)有望迎來密 集收獲期。

基礎(chǔ)研究期（1990 年-2021 年）：在基礎(chǔ)研究期，AI 制藥行業(yè)經(jīng)歷了從理論探索到初步 應(yīng)用的轉(zhuǎn)變。1990 年代以來，深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等 AI 技術(shù)取得顯著進(jìn)展，為藥 物研發(fā)提供了新的思路。然而，受制藥行業(yè)復(fù)雜性和對(duì) AI 技術(shù)認(rèn)知接受度低的限制，AI 在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用主要停留在簡(jiǎn)單探索和概念驗(yàn)證階段。

初步拓展期（2013 年-2017 年）：進(jìn)入初步拓展期，AI 制藥行業(yè)開始展現(xiàn)出更廣泛的應(yīng) 用潛力。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)，為藥物分子生成與靶點(diǎn)預(yù)測(cè)等提供 了新的工具。Insilico Medicine 等企業(yè)的研究證實(shí)了 AI 在優(yōu)化藥物研發(fā)流程、提升化 合物質(zhì)量方面的可行性。這一階段，AI 制藥逐漸引起了制藥企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注，為 行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展積累了經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。

技術(shù)提升期（2018 年-2019 年）：IBM Watson 和 DeepMind 的 AlphaFold 分別在臨床試驗(yàn) 匹配和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)上取得重大突破，引發(fā)了一輪投資熱潮。大量資本的涌入推動(dòng)了 相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，AI 制藥在藥物設(shè)計(jì)品質(zhì)和效率上得到了顯著的提升。這一時(shí)期， AI 制藥技術(shù)得到進(jìn)一步完善，為行業(yè)的快速擴(kuò)張奠定了基礎(chǔ)。

快速擴(kuò)張期（2020 年-至今）：自 2020 年起，AI 制藥行業(yè)進(jìn)入了快速擴(kuò)張期。AI 技術(shù)已廣泛應(yīng)用于藥物研發(fā)全流程和疾病診斷等領(lǐng)域，企業(yè)多元化發(fā)展且競(jìng)爭(zhēng)日益激烈。

2.受多因素驅(qū)動(dòng)，AI 制藥領(lǐng)域持續(xù)蓬勃發(fā)展

受加速藥物研發(fā)的需求增加、AI 應(yīng)用領(lǐng)域的拓展、配套政策的支持等多因素驅(qū)動(dòng)，AI 制藥 領(lǐng)域有望蓬勃發(fā)展。其中，全球市場(chǎng)方面，根據(jù) Research And Markets 的數(shù)據(jù)，全球 AI 制 藥市場(chǎng)規(guī)模從 2021 年的 7.92 億美元提升至 2024 年的 17.58 億美元，CAGR 約為 30.45%，預(yù) 計(jì) 2026 年其市場(chǎng)規(guī)模將提升至 29.94 億美元；國(guó)內(nèi)市場(chǎng)方面，根據(jù)融資中國(guó)的數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi) AI 制藥市場(chǎng)規(guī)模從 2019 年的 0.67 億元開始增長(zhǎng)至 2024 年的 5.62 億元，CAGR 高達(dá) 53.01%。

藥企對(duì)藥物研發(fā)加速的需求日漸增加，推動(dòng) AI 制藥持續(xù)發(fā)展。基于 AI 的藥物研發(fā)有助 于解決傳統(tǒng)藥物研發(fā)面臨的效率較低、研發(fā)周期較長(zhǎng)、失敗風(fēng)險(xiǎn)較高等難題，通過革新 現(xiàn)有研發(fā)方法，驅(qū)動(dòng) AI 制藥快速發(fā)展。從研發(fā)效率上分析，根據(jù) Frost & Sullivan 的 數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)過程需花費(fèi) 4-6 年時(shí)間，但在藥物發(fā)現(xiàn)階段使用 AI 相關(guān)技術(shù)可減 少所需時(shí)間，滿足增加藥物研發(fā)效率的需求。

AI 技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，加速其在新藥研發(fā)的應(yīng)用落地。行業(yè)數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長(zhǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí) 以及生成式人工智能等持續(xù)發(fā)展，驅(qū)動(dòng)人工智能更高效地分析大量數(shù)據(jù)，在減少藥品研 發(fā)試驗(yàn)人力的同時(shí)，提高識(shí)別合適藥物靶點(diǎn)的效率，通過篩選成功率更高的分子，降低 藥品研發(fā)成本和提升藥品研發(fā)效率。目前商業(yè)化應(yīng)用上已逐步實(shí)現(xiàn) AI 技術(shù)為臨床前和 臨床階段藥物研發(fā)的賦能。例如：臨床前階段可通過高通量篩選技術(shù)實(shí)現(xiàn)化合物篩選、 通過建模實(shí)現(xiàn)功能的推斷或?qū)ふ覍?duì)疾病形成影響的蛋白質(zhì)以確定藥物靶點(diǎn)等；臨床階段 可從利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)改善臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)等。

近年持續(xù)推出相關(guān)產(chǎn)業(yè)配套政策，助力 AI 制藥行業(yè)的發(fā)展。針對(duì) AI 在藥物研發(fā)領(lǐng)域的 運(yùn)用，歐美以及國(guó)內(nèi)陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)政策進(jìn)行合理監(jiān)管和鼓勵(lì)發(fā)展。其中，國(guó)內(nèi)方面，《（十 四五）國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)發(fā)展規(guī)劃（2020-2025）》、《（互聯(lián)網(wǎng)+）人工智能三年行 動(dòng)實(shí)施方案》、《（十四五）智能制造發(fā)展規(guī)劃》等政策均強(qiáng)調(diào)在生物技術(shù)行業(yè)等關(guān)鍵行業(yè) 進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向自動(dòng)化轉(zhuǎn)型。

3.AI 制藥分為 SaaS、CXO、Biotech 三大模式，模式多元化是行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

目前 AI 制藥主要分為 AI SaaS、AI CXO、AI Biotech 三大商業(yè)模式。其中，AI SaaS 主要為 客戶提供 AI 相關(guān)藥物研發(fā)平臺(tái)，為客戶提升研發(fā)效率；AI CXO 主要借助人工智能技術(shù)，為 客戶高效交付相關(guān)研發(fā)外包訂單；AI Biotech 主要通過 AI 技術(shù)推進(jìn)自身管線研發(fā)和實(shí)現(xiàn)藥 物開發(fā)。綜合國(guó)內(nèi)外 AI 藥企業(yè)務(wù)布局情況分析，目前商業(yè)模式多元化布局是行業(yè)的發(fā)展趨 勢(shì)。例如，海外龍頭公司 Schrödinger 目前已布局軟件服務(wù)、項(xiàng)目合作開發(fā)、自有管線研發(fā) 等多項(xiàng)業(yè)務(wù)；國(guó)內(nèi)兼用 2 種、兼容 3 種或以上商業(yè)模式的企業(yè)的數(shù)量占比分別為 31%、13%。

AI 算法的可靠性和項(xiàng)目研發(fā)的成功率、商業(yè)模式的兌現(xiàn)度等均為過往限制 AI 制藥行業(yè)進(jìn)一 步發(fā)展的核心因素，隨著 AI 主導(dǎo)的藥物研發(fā)項(xiàng)目的成功率提升、相關(guān)研發(fā)管線持續(xù)取得進(jìn) 展，AI 制藥技術(shù)的進(jìn)一步商業(yè)化應(yīng)用值得期待。 AI 分子發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目臨床試驗(yàn)成功率已提升至較高的水平。根據(jù)波士頓咨詢的數(shù)據(jù)，截止 2023 年 12 月，已分別有 24 個(gè)、10 個(gè) AI 分子發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目完成 I 期臨床、II 期臨床試驗(yàn)。其中，成 功項(xiàng)目數(shù)量分別為 21 個(gè)、4 個(gè)，成功率分別為 88%、40%，AI 分子發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目的 I 期臨床成功 率高于制藥行業(yè)歷史平均水平（40%-65%），二期臨床成功率達(dá)到制藥行業(yè)歷史平均水平上限 （30%-40%）。

AI 制藥項(xiàng)目聚焦藥品研發(fā)熱門賽道，研發(fā)管線兌現(xiàn)值得期待。從分子結(jié)構(gòu)上分析，AI 藥物 發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目覆蓋小分子、抗體、疫苗等領(lǐng)域；從疾病類型上分析，根據(jù)頭豹研究院的數(shù)據(jù)，全 球范圍內(nèi) AI 制藥在癌癥、精神、心血管、消化、呼吸領(lǐng)域的項(xiàng)目數(shù)量占比分別為 29%、27%、 13%、10%、8%，相關(guān)布局聚焦腫瘤和慢病等熱門賽道。