CRO:創新藥研發的未來：AI助力突圍雙十困境 百億賽道蓄勢待發

　　近年來，在國家創新發展戰略下，我國醫藥產業發展重心逐步由me-too、me-better向first-in-class轉變。然而新藥研發工作風險大、周期長、成本高，為此醫藥界存在著“雙十定律”，即需要超過10年時間、10億美元的成本，才有可能成功研發出一款新藥。即使如此，也大約只有10％新藥能被批準進入臨床期。

　　如何降低研發費用，提高成功率，縮短研發周期成為當前整個制藥行業的當務之急。在此背景下，AI技術的興起為打破藥物研發困境，實現創新藥研發“降本增效”提供了全新的解決方案。AI制藥也成為國內大熱的投資賽道，2021年吸金近100億元。

　　隨著NLP、深度神經網絡、生成模型等AI技術的不斷成熟迭代，國內AI制藥產業發展也十分迅速，如今已有近數十家AI制藥相關企業，包括英矽智能、AccutarBio、未知君、晶泰科技、星藥科技等。華為、阿里巴巴、騰訊等互聯網龍頭以及復星醫藥、云南白藥等頭部藥企也正積極布局該領域，百億AI制藥賽道已蓄勢待發。

魏亮：區塊鏈行業正在回歸理性 技術創新持續多向突破:金色財經報道，2021中國（北京）數字金融論壇9月10日在北京舉辦。中國信息通信研究院副院長魏亮出席并演講。談及區塊鏈，魏亮認為，首先，行業正在回歸理性，技術創新持續多向突破。接下來聯盟鏈將是重點，聯盟鏈將沿著更快速、更龐大、更安全、更互通、更可控方向演進。

第二是跨鏈遠景可期，標準促進技術的應用互通。

第三是隱私保護成為焦點，商用難點尚存，將來區塊鏈行業可能會在隱私保護方面有更多的應用技術。

第四是底層建設向基礎設施化、平臺化發展。

第五，在應用方面是存證先行，而且向多方協作和價值轉移邁進。

第六是產業發展更加務實，業務側主動匹配技術。

第七是多方協作探索落地新模式，產業生態逐步繁榮。科技企業、科研機構、行業用戶多方協同成為“區塊鏈+”的新的趨勢，將傳統場景和區塊鏈技術相互結合，發揮區塊鏈在促進數據共享、建設可信體系、降低運營成本方面的作用，在供應鏈、審計等領域探索逐步在深入。[2021/9/10 23:15:26]

　　AI深度賦能藥物研發國內外已有成功案例

波場TRON DeFi總鎖倉值（TVL）再創新高，已達到73億美金:據3月18日18:00（HKT）最新數據顯示，波場TRON DeFi總鎖倉值（TVL）已達到73億美金。3月8日開啟的波場TRON五幣齊挖世紀挖礦成績斐然，此次波場TRON DeFi總鎖倉值再創新高，表現出波場DeFi生態的強大勢能。據悉，波場TRON官方升級了總鎖倉值（TVL）的算法：TRX的總凍結量等于能量和帶寬之和，其中包括給超級代表投票凍結TRX獲得的能量和帶寬。[2021/3/18 18:57:26]

　　AI制藥是指將NLP、深度神經網絡，生成模型等AI技術與傳統制藥環節相結合，通過數據交叉比對、加速篩選等方式，提升新藥研發效率，拓展藥物創新空間的技術應用。依照傳統藥物研發流程，藥物研發包括藥物發現、臨床前研究以及臨床試驗三個主要環節。其中，AI制藥主要在藥物發現與臨床前研究兩個環節發揮作用。

　　藥物發現環節，傳統制藥模式局限于已知靶點，無法覆蓋目前研究不充分的疾病，如心腦血管疾病、神經退行性疾病等。而AI在搜索和關聯的廣度和數量上遠超出過往的專家經驗，并能夠避免過往因人為偏見和可用投入而導致的遺漏，有助于發現創新性靶點。

BTC挖礦難度將于6小時后上調7.10%至16.59T 將再創新高:金色財經報道，數據顯示，目前比特幣未確認交易筆數為801筆。當前比特幣挖礦難度為?15.49 T，距離難度調整還有6小時，預計下次難度將增加至16.59T，上調7.10%。[2020/3/9]

　　臨床前研究環節，AI可以通過深度學習網絡，對候選庫中小分子化合物的特性進行計算模擬，進而進行虛擬篩選。此外，AI所特有的創新生成作用也支持其直接進行化合物的從頭生成，基于靶點生成數十個性質理想的先導化合物，快速進入臨床前候選化合物的開發環節，開發效率被進一步提升。

　　值得一提的是，AI制藥并非停留在理論層面，國內外利用人工智能技術輔助藥物研發在國內外均已有諸多成功案例。就近期而言，今年9月份，西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授團隊基于人工智能大模型技術，研發出超級抗菌藥。其研發過程顯著突破了醫藥研發“雙十定律”的瓶頸，將原本漫長的研發周期從數年縮短至一個月。

動態 | 重慶創新應用區塊鏈技術 破解政務服務信任難題:據重慶日報消息，重慶創新應用區塊鏈技術，破解政務服務信任難題。開展政務區塊鏈技術應用，可最大限度減少辦事企業群眾重復提交證照和證明材料、窗口工作人員反復審核的成本，提高政務服務效能，提升辦事企業群眾滿意度。[2019/3/8]

　　2021年3月，香港的國際知名AI制藥公司InsilicoMedicine宣布通過人工智能發現了治療肺纖維化的新靶點，并從無到有設計了一個新的藥物分子來靶向該靶點。這也是全球首次利用人工智能發現新機制特發性肺纖維化藥物。

　　賽道景氣度持續攀升互聯網、醫藥企業紛紛入局

　　早在2020年，AI制藥就已在我國掀起一輪熱潮。據不完全統計，AI制藥領域2020年一年發生了12起融資事件，宇道生物、劑泰醫藥等在早期就已獲得了單輪過億人民幣的融資，晶泰科技更是獲得C輪融資。

　　2021年，國內AI制藥領域發生融資事件34起，總金額超過80億元。其中，不少單筆融資超過1億美元，比如未知君完成近1億美元B輪系列融資，英矽智能完成2.55億美元C輪融資，晶泰科技宣布完成4億美元D輪融資等。縱向來看，2018年-2021年國內共有61起AI制藥融資事件，累計獲投金額超過110億人民幣。

陳曉紅院士：區塊鏈等新技術對產業變革和管理創新提出了新的挑戰:習近平總書記在中國科學院第十九次院士大會、中國工程院第十四次院士大會上的重要講話，連日來在社會各界特別是科技界引起熱烈反響。工程管理專家陳曉紅院士表示，大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈、虛擬現實等新技術的迅猛發展，對產業變革和管理創新提出了新的挑戰。作為工程管理領域的科技工作者，要做“頂天立地”的研究，服務經濟社會發展。“作為院士，應以平常心看待自身，以進取心服務社會，以創新破解發展難題，把更多優秀的論文寫在祖國的大地上。”[2018/5/30]

資料來源：IT桔子、公開資料金融界上市公司研究院整理制圖

　　在資本熱度持續高企的態勢下，國內互聯網、醫藥企業也紛紛入局AI制藥領域。例如華為成立醫療智能體“EIHealth”；百度成立百圖生科，騰訊打造“云深智藥”平臺，利用自身積累的AI算法經驗快速入局；復星醫藥與英矽智能達成合作協議，在全球范圍內共同推進多個靶點的AI藥物研發；字節跳動成立了專門負責大健康業務的極光部門，并在國內外招募AI-drug團隊等。

　　根據DeepPharmaIntelligence數據統計，截至2022年第一季度，全球AI制藥初創企業超過495家，參與AI藥物研發的大型藥企超過56家，其中包括逾36家傳統藥企和20家CRO企業；互聯網企業超過31家。

　　從融資階段來看，國外AI制藥賽道頭部企業已進入上市檢驗階段。包括Schrodinger、Relay、Recursion、Exscientia在內的多家AI制藥公司成功上市并獲得了二級市場的高度關注。英國明星AI制藥公司BenevolentAI也宣布將與OdysseyAcquisition通過SPAC合并上市。

　　研發層面，據統計，截至今年6月20日，共有26家企業的約51個由AI輔助進入臨床I期的藥物管線；其中美國企業占多數，英矽智能、未知君、冰洲石生物3家中國企業上榜。由此可見，AI輔助藥物研發商業化落地的可實現性已初步論證，進一步強化了國內市場的發展邏輯。

　　未來已至百億賽道蓄勢待發

　　目前國內的多數AI制藥企業還處于投產研發階段，僅英矽智能、未知君、冰洲石生物3家的管線產品進入臨床階段，AI制藥市場規模整體尚未迎來大規模爆發期。但是，無論me-too類還是first-in-class、best-in-class藥物的研發管線金額都偏高，尤其是FIC、BIC類藥物研發管線至少是千萬起步的合同價。

　　例如2020年9月，拜耳與Recursion簽署了纖維化疾病相關協議，包括3000萬預付款，外加每筆1億美元用于在多達10個藥物發現項目中達到里程碑，這使得該交易的價值可能超過10億美元。此外，拜耳隨后又通過投資部門Leaps為Recursion的D輪融資跟投5000萬美元。

　　因此，盡管當前乃至未來5年內AI制藥企業獲取的藥物研發管線數量有限，但少數量的管線收入仍較為可觀，且隨著研發效率的提升、眾多企業后續為了創收而進行拓客追趕以及合同“里程碑”任務的完成，未來相關企業收入將實現翻倍增長進而帶動市場規模的快速提升。

　　據Researchandmarkets全球人工智能輔助藥物研發的市場報告顯示，2021年，全球人工智能藥物發現市場達到近7.92億美元。預計該賽道將從2021年的7.92億美元增長到2026年的29.94億美元，年復合增長率為30.5％。

　　國內市場方面，據艾瑞建模測算，2020年中國AI制藥市場規模為8163萬元，預計2025年市場規模將達到77362萬元，2020-2025年復合增長率達56.8％，總體市場增速較快。

資料來源：艾瑞咨詢金融界上市公司研究院制圖

　　寫在后面

　　AI制藥在國內是一個新興賽道，目前仍處于發展初期，市場規模相對較小。而國外AI制藥公司已有較多在研管線進入臨床階段，已經證明AI制藥技術的可行性，諸多商業化成果也給傳統醫藥行業發展提供了新的思路。可以預見的是，AI技術將深度影響藥物研發體系，并塑造出龐大的市場空間。

　　國內AI制藥賽道公司一覽

資料來源：it桔子、公開資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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