创新药双周报：ChatGPT对生物医药影响几何？

AI技术已从语言对话端切入制药领域。ChatGPT是一种OpenAI训练的对话式大规模语言模型，用时两月用户数目已达到了1亿人次，反响火爆。语义型AI目前除搜索聊天外，正逐步在药物研发中发挥作用。 OpenAI技术有望成为蛋白药物发现领域的“颠覆者”。AI在医药领域应用大致分为三个阶段，（1）AI影像识别（2）蛋白结构识别（3）蛋白结构生成。 Progen模型颠覆性的改变了传统蛋白类药物设计过程，过往的蛋白优化通常仅是对天然蛋白的“微调”，而深度学习创造的蛋白质则与天然蛋白大部分序列均不相同。传统蛋白药物依赖对天然蛋白质进行随机的氨基酸突变及优化，AI技术将直接模拟合成及预测从未发现的结构，极大扩展初始蛋白结构库。目前已有众多公司布局AI辅助医疗，新药筛选以及创新药物研发，同时以谷歌，Meta为代表的互联网巨头开始进入AI制药领域。 投资建议：目前以类“OpenAI”蛋白质深度学习语言模型正逐步改变蛋白药物早期研发过程，关注AI辅助医疗行业公司，如嘉和美康，鹰瞳科技，早期AI新药筛选公司，如药石科技，成都先导，维亚生物。 风险提示：政策风险，产品研发进展不及预期风险。 重点公司盈利预测、估值与评级 1AI技术不仅用于对话，已在药物发现展现潜力 1.1ChatGPT会改变生物医药吗？ ChatGPT：一种大型的语言模型，用于对自然语言输入进行建模和预测，能够回答人类的问题并进行自然对话。 TikTok达到1亿用户用了9个月，Instagram则为2年半；iTunes用了6年半、Twitter用了5年、Facebook用了4年半。在ChatGPT身上，这个成绩仅仅用了两个月。ChatGPT又会如何影响医药行业呢？ 图1：ChatGPT搜索指数 1.2语言模型将AI医药应用从简单识别推向“创造药物” 目前AI在医药领域的应用大致分为三个阶段， （1）第一阶段是AI影像识别，运用计算机视觉、深度学习等人工智能技术，对内窥镜、钼靶、超声、 Ct 、MRI、病理、眼底照相、OCT等各类医学影像进行学习训练，能够有效辅助医生诊断和重大疾病的早期筛查等任务。 （2）第二阶段以AlphaFold为代表，使用蛋白质数据库中接近17万个不同的蛋白质结构，以及包含未知结构的蛋白序列数据库对AlphaFold进行训练。通过不断地迭代，AlphaFold系统学习到了基于氨基酸序列，精确预测蛋白结构的能力。 （3）第三阶段以目前类“OpenAI”的语义识别系统（如ProGen），可以通过简单指令创造出自然界未有的结构。ProGen通过学习在给定原始序列中过去的氨基酸的情况下，预测下一个氨基酸的概率来迭代优化，没有明确的结构信息或成对协同进化假设。 图2：AI医药领域应用 2OpenAI技术有望成为蛋白药物发现领域的“颠覆者” Progen模型颠覆性的改变了传统蛋白类药物设计过程，过往的蛋白优化通常仅是对天然蛋白的“微调”，而深度学习创造的蛋白质则与天然蛋白大部分序列均不相同。 图3：传统蛋白药物设计与Progen蛋白设计差异 传统蛋白药物依赖对天然蛋白质进行随机的氨基酸突变及优化，AI技术将直接模拟合成及预测从未发现的结构，极大扩展初始蛋白结构库。目前已有众多公司布局AI辅助医疗，新药筛选以及创新药物研发，同时以谷歌，Meta为代表的互联网巨头开始进入AI制药领域。 图4：AI医药领域应用(不完全统计) 3投资建议 目前以类“OpenAI”蛋白质深度学习语言模型正逐步改变蛋白药物早期研发过程，关注AI辅助医疗行业公司，如嘉和美康，鹰瞳科技，早期AI新药筛选公司，如药石科技，成都先导，维亚生物。 表1：医药行业重点公司盈利预测、估值与评级 4风险提示 1）政策风险。在AI领域的政策变动可能导致其医药领域使用受限的风险。 2）产品研发进展不及预期风险。医药AI应用属于高新技术领域，存在其技术进步未达预期的风险。