2024年中国人工智能药物发现与开发行业概览-从“制药”走向“智药”

团队介绍 郝世超 首席分析师 Lamber.Hao@Leadleo.com 何婉怡 行业分析师 Margaret.He@Leadleo.com 头豹研究院 咨询/合作 网址：www.leadleo.com 电话：13080197867（李先生）电话：18621660149（郝先生）深圳市华润置地大厦E座4105室 行业概览| 2024/05 中国人工智能药物发现与开发行业 摘要 大型药企为提高药物研发效率进入市场 大型药企进入市场的方式主要有三种，一是内部自建AI研发团队，如诺华和葛兰素史克是业内较早设立自己的AI部门的药企；二是对外部人工智能药物发现与开发初创企业进行投资并购，如复星医药今年宣布在合作的同时将向英矽智能提供股权投资；三是与互联网巨头或AI初创公司合作，如正大天晴通过与阿里云合作获得一种全新的化合物筛选方法、药明康德和Schrdinger合资成立了FaxianTherapeutics以加速新药发现等 生物医药行业长期以来面临新药研发周期长、成本高、成功率低的挑战。人工智能可对大量现有的药物数据进行深度学习，以此分析药物的化学性质和生物活性，更快地设计新药物，预测药物的吸收、代谢和毒性等复杂过程，从而缩短药物研发时间。 人工智能药物发现与开发可借助机器的强大计算能力，突破传统药物研发困境，有效地将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，临床新药研发成功率可从12%提高到约14%。随着中国创新药研发热潮涌动，人工智能药物发现与开发产业受到资本市场的热烈追捧。全球各大药企、生物科技公司和中国各大企业纷纷抢滩，虽然中国人工智能药物发现与开发行业起步较晚，但发展势头强劲，在国家政策利好、人工智能技术升级等因素的推动下，有望实现市场规模快速增长 本报告将对人工智能药物发现与开发的定义、应用领域、产业链、各细分领域市场状况进行分析，以期对市场未来发展方向做出研判 互联网头部企业凭借技术优势抢占市场 互联网头部企业在人工智能药物发现与开发领域所必备的数据库、云计算等AI技术领域相较于人工智能药物发现与开发初创企业和大型药企而言拥有领先优势，近年来国内外互联网巨头相继对人工智能药物发现与开发领域展开布局。在本土互联网头部企业中，腾讯、华为、百度均已开发出人工智能药物发现与开发平台，字节跳动或有相关平台自主研发的计划；阿里云则是与全球健康药物研发中心合作开发AI药物研发和大数据平台 初创企业利用自身的AI技术优势进入制药场景中的一个或多个环节 人工智能药物发现与开发初创企业作为核心主体，通过与药企、医院、实验室等外部机构合作。优化制药流程，提高研发效率。人工智能药物发现与开发初创企业通常利用自身的AI技术优势切入制药场景中的一个或多个环节，一般以与大型药企合作的形式进入市场；近年来，愈多在人工智能药物发现与开发领域有所布局的传统药企和CRO企业选择与头部人工智能药物发现与开发初创企业合作，旨在最大程度节省研发成本，利用双方优势提升新药研发效率 Chapter1 中国人工智能药物发现与开发行业综述 定义与分类发展历程应用价值市场规模 人工智能药物发现与开发行业综述——定义与分类 人工智能药物发现与开发是指将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，显著优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本 AI医药应用环节 监管审批 优化药品审批流程 随着数字化与自动化技术的发展，医药行业正逐步开展智能化和自动化建设 人工智能药物发现与开发是指将自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）及大数据（Big Data）等人工智能技术应用到制药领域各环节，以提高、优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本。 在药物研发阶段，传统的药物靶点识别、药物筛选、分子合成等方式周期长、成本高，因此AI在药物研发领域的应用最为广泛。AI可对大量现有的药物数据进行深度学习，以此分析药物的化学性质和生物活性，更快地设计新药物，预测药物的吸收、代谢和毒性等复杂过程，从而缩短药物研发时间。相较于传统药物研发，AI技术能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，临床新药研发成功率可从12%提高到约14%。在药品生产领域，通过AI模型的分析和挖掘，企业可以提升药品生产过程检测的效率。在药品营销领域，AI已具备快速分析目标市场和患者画像的能力，可提供药品个性化的营销与药品推荐。 人工智能药物发现与开发行业综述——应用价值Ⅰ 通过将AI技术应用于药物研发各环节，较传统制药研发可以更显著地缩短研发所需周期，从而降低企业研发成本，同时提高药物研发成功率和投资回报率 人工智能药物发现与开发与传统制药药物研发对比 传统制药 人工智能药物发现与开发 早期化合物筛选及构效关系研究候选化合物成药性初步评估候选化合物工艺开发与优化临床前研究 当前主要涉及环节 药物研发：靶点确认、基于表型的药物发现、分子生成、化学反应设计、化合物筛选、ADMET性质检测 研发流程 用药安全：临床试验、药物评估、真实世界研究 临床试验申请临床试验 新药上市申请 监管审批：优化药品审批流程 药物研发阶段：3-7年用药安全阶段：5-7年新药审批上市：1-2年平均上市时间：10-16年 研发周期 总研发周期：平均缩短1/2-2/3 欲获取高清图表或完整报告：请登录www.leadleo.com 欲进行品牌植入、数据商用、报告调研等咨询或业务需求，欢迎致电：13080197867（李先生）、18621660149（郝先生） 人工智能药物发现与开发通过应用机器学习、深度学习、大数据和自然语言处理等技术，快速精准地确定靶点、筛选最佳化合物分子、预测药代动力学性质 传统的药物研发具有研发周期长、资金投入大、研发失败风险高的特点，药物发现和临床试验中累计研发成本投入持续增加，成功率却基本维持在10%，导致研发风险不断攀升，药物研发的转型升级需求显著提高。 人工智能药物发现与开发通过应用机器学习、深度学习、大数据和自然语言处理等技术，对化合物的结构、药物作用机制、基因等海量数据进行结构化分析处理，快速精准地确定靶点、筛选最佳化合物分子、预测药代动力学性质。人工智能药物发现与开发可大幅缩短药物研发各环节所需周期、降低企业在研发新药时的成本投入，同时提高药物研发的成功率、降低新药研发风险，提升企业的投资回报率，相较于传统制药在新药研发领域拥有绝对优势。 人工智能药物发现与开发行业综述——市场规模 中国在人工智能药物发现与开发领域起步较晚，但近年来随着宏观政策对于AI技术和创新药研发的鼓励、AI领域的迅速发展和资本市场的持续关注，市场空间逐步打开，未来有望突破50亿元 生成式AI渗透制药领域，显著提高药物研发效率，未来市场规模有望突破50亿元 2019-2023年，中国人工智能药物发现与开发市场规模由0.7亿元增加至4.1亿元，年复合增速达57.4%。预计2024-2028年，市场规模将由7.3亿元增加至58.6亿元，年复合增速达68.5%。 过去几年，中国人工智能药物发现与开发市场规模快速增长的原因有：（1）政策鼓励人工智能等新一代信息技术赋能医药研发。“十四五”医药工业发展规划指出要“坚持创新引领”，与“十三五”规划提到的“坚持创新驱动”对比，是对医药工业创新研发的进一步转型要求，实质是从“Me-too”、“Fast Follow”向“First-in-class”的转变，通过鼓励创新研发投入、AI技术赋能，调动制药创新的积极性，推动人工智能药物发现与开发行业快速发展。（2）AI技术的迭代推动人工智能药物发现与开发行业的发展。AI技术是人工智能药物发现与开发行业发展的根本，20世纪80年代，默沙东运用计算机辅助进行药物设计，后伴随着谷歌DeepMind研发的AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold1和AlphaFold2的相继问世，又从蛋白质空间预测上为大分子药物研发提供了优化思路。近年来AI技术的不断突破助力人工智能药物发现与开发行业的快速发展。 未来，随着AI在药物发现与开发领域的渗透率持续提高，市场将以68.5%的年复合增速高速发展：AI技术在新型疗法中的应用迅速增加，更为成熟的应用有望实现商业化，驱动行业发展。小分子药物处于AI在药物发现应用中的领先地位，赋能包括模拟小分子-靶标相互作用、先导候选物优化和安全性预测等多个环节，应用较为成熟。随着AI技术和包括RNAi、CRISPR-Cas9、CAR-T和重组DNA等平台技术的迭代，驱动行业进一步扩容。 中国人工智能药物发现与开发市场规模，2019-2028E单位：亿元（左）；%（右） 欲获取高清图表或完整报告：请登录www.leadleo.com 欲进行品牌植入、数据商用、报告调研等咨询或业务需求，欢迎致电：13080197867（李先生）、18621660149（郝先生） Chapter2 中国人工智能药物发现与开发行业市场主体分析 产业链图谱企业分布大型药企互联网企业初创企业 人工智能药物发现与开发市场主体分析——产业链图谱 人工智能药物发现与开发行业产业链所包含的企业类型涉及较广，上游为AI技术和生物技术供应商，中游为人工智能药物发现与开发领域企业，下游为传统药企和CRO企业 人工智能药物发现与开发行业产业链图谱 欲获取高清图表或完整报告：请登录www.leadleo.com 欲进行品牌植入、数据商用、报告调研等咨询或业务需求，欢迎致电：13080197867（李先生）、18621660149（郝先生） 产业链上游为AI技术和生物技术供应商，中游为市场主体，下游为传统药企和CRO企业 AI在传统制药行业中可应用方向相对较广，因此人工智能药物发现与开发行业产业链所包含的企业类型涉及较广，大致可以分为上游工具层、中游研发层、下游销售层。上游涉及算力、算法和数据，主要分两大类：提供AI技术的企业和提供生物技术的企业；中游是主体部分，主要分为四大类：AI+biotech、AI+CRO、AI+SaaS以及IT头部企业在产业中的均有所布局；下游分为传统药企和CRO企业，传统药企主要通过自建团队、对外投资、CRO及技术合作等方式进入赛道，传统CRO们主要通过风险投资、建立内部算法团队、采用外部AI技术、与中游领域公司进行合作等方式切入该领域。 人工智能药物发现与开发市场主体分析——初创企业 初创企业通常利用自身的AI技术优势进入制药场景中的一个或多个环节，通过与药企、医院、实验室等外部机构合作，利用获取的差异性公开数据训练模型，优化制药流程，提高研发效率 人工智能药物发现与开发初创企业作为核心主体，通过与药企、医院、实验室等外部机构合作。优化制药流程，提高研发效率 人工智能药物发现与开发初创企业通常利用自身的AI技术优势切入制药场景中的一个或多个环节，一般以与大型药企合作的形式进入市场；近年来，愈多在人工智能药物发现与开发领域有所布局的传统药企和CRO企业选择与人工智能药物发现与开发初创企业合作，旨在最大程度节省研发成本，利用双方优势提升新药研发效率。 人工智能药物发现与开发初创企业作为核心主体，通常利用自身的AI技术优势进入制药场景中的一个或多个环节，通过与药企、医院、实验室等外部机构合作，利用获取的差异性公开数据训练模型，优化制药流程，提高研发效率。目前人工智能药物发现与开发初创企业的商业能力主要体现在两个方面，一是AI技术服务的能力，技术优势越明显，越能获得大型企业合作方的青睐；二是自研管线，转型为创新型研发中心或药企后进一步扩大行业领先优势。 部分人工智能药物发现与开发初创企业与大型药企的合作项目 人工智能药物发现与开发初创企业 市场其他主体 项目 多靶点合作协议，利用Reverie技术平台对多个激酶抑制剂发现项目进行虚拟筛选 加快药物的发现，开发和试验的速度 利用Insilico的AI药物靶点发现平台Pandomics为许多疾病潜在治疗靶点的开