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本文援引于报告《2021年医药研发系列： 中国AI药物研发市场发展趋势与应用前景》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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AI制药赛道起风，医疗AI热点从医疗影像转向制药

2020年，以数字化和智能化驱动的人工智能药物研发公司晶泰科技 (XtalPi) 宣布完成3.188亿美元的C轮融资，创造全球AI药物研发领域融资额的最高纪录。随着人工智能加速落地，药物市场新趋势逐渐形成，资本已注意到这个充满红利的新领域并争先涌入。在二级市场，两支“AI制药”概念股Schrodinger和Relay Therapeutics已分别于2020年2月和7月在纳斯达克上市。其中，作为行业内第一家计算药物研发上市公司，Schrodinger的股价从首发价17美元，一度涨到近百美元。不仅如此，药企巨头们在AI领域的关注点也正从最初大热的影像转移到制药。从公开资料来看，诺华、赛诺菲、武田、葛兰素史克等药企巨头在AI制药均有行动。乘资本认可和药企布局东风，AI制药迎来快速发展赛道。

传统新药研发面临周期长、投入大、效率低三大困境，亟待破局

新药研发主要包括药物发现，临床前研究，临床研究和审批上市四个阶段。一款药物从靶点发现-化合物合成-制剂生产-临床试验-批准上市所经历的复杂过程，需要大量的人力、物力和财力投入。

根据Deep Knowledge Analytics统计，药物研发阶段需筛选5,000-10,000种化合物，其中仅250种能够进入临床前研究阶段，5种进入临床研究阶段。药物发现和临床前研究阶段耗时约4-7年，I/II/III期临床试验需耗时5-8年，提交上市申请后经过0.5-2年时间获批后才能进行规模化生产，现阶段新药研发的平均耗时约为 14 年。而在成本上，德勤的数据显示自2010年以来，12家国际制药公司的上市药物开发成本已增加33％，每年约16亿美元。

新药研发面临周期长，效率低以及投入大三大困境。各大传统药企不断尝试通过技术创新加快新药研发速度、提高成功率和降低成本，为AI技术在新药研发领域的应用带来契机。

人工智能应用药物研发多个环节，提高研发效率

AI具备自然语言处理，图像识别，机器学习和深度学习能力，深度学习非常适合药物发现，因为它具有从原始未处理数据、大型或小型数据集中提取关键特征的能力。机器学习算法有不同的“学习”方式，包括监督、无监督或强化。无监督机器学习可以在医学和生物学研究数据中找到可用于识别新疾病靶标的隐藏模式。通过建模和量子化学的强化机器学习，可以实现虚拟筛选和从头药物设计。使用现有的药物和临床试验数据，监督学习可用于提高药效，毒性和ADME预测。因此，通过利用正确的AI算法，大部分药物开发可以通过计算机进行，从而节省成本并降低风险。

美国AI制药企业全球占比最高，药企，CRO，科技巨头纷纷入局

根据Deep Pharma统计，在全球AI药物研发公司中美国以54.4%占比稳居领先地位，其次是欧盟占比13.4%。英国、加拿大AI制药企业占比分别为14.2%和6.7%，中国AI制药企业占比2.5%。目前，亚太地区已开始积极增加投资，预计亚太地区特别是中国AI药物研发公司的数量将会增加。

企业类别方面，2020年全球AI药物研发玩家由75家行业巨头，214家AI公司，600家投资机构组成。其中75家行业巨头包括20家CRO，25家国际药企和30家科技公司。214家AI公司专注于临床前研究，临床研究，“End-to-end”研究和药物再利用研究四个领域，600家投资机构主要分布于美国，欧盟，亚洲和英国。

与2019年相比，2020年AI制药公司增加40家。驱动因素主要包括：1.资本涌入AI驱动的生物技术初创公司大幅增加；2.国际制药公司，AI驱动的生物技术公司和AI技术供应商三者之间的合作关系越来越多；3. AI制药研究取得突破性进展；4.主流媒体和咨询公司对AI制药应用保持高度关注。 

AI制药资本热度不减，B、C轮投资事件占比增加

AI药物研发受资本追捧，相关领域融资总额从2014年2.2亿美元增长至2020年18.39亿美元。2020年AI药物研发主要融资包括：Insitro获得1.43亿美元(B轮), XtalPi获得3.19亿美元(C轮), Atomwise获得1.23亿美元(B轮),Recursion Pharmaceuticals获得2.39亿美元(D轮)和 AbCellera获得1.05亿美元(B轮)。

在融资轮次分布上，2015年融资轮次为种子轮的企业占比为51％，而2020年这一比例下降到30％。B轮、C轮的巨额融资越来越多，行业整合趋势明显，一些AI创业公司在资源和技术上取得了实质性的领先优势并获得发展，而落后公司不得不专注于药物发现的小众的服务型领域，一些AI初创公司也纷纷倒闭。

深度见解：算法算力数据加持AI药物研发，中国AI制药企业正崛起

算法、算力和数据是人工智能的三大基石。算法上，人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱、计算机视觉等相关技术，有助于解决药物研发领域难题。人工智能技术在蛋白结构及蛋白配体相互作用预测、药物靶点发现、活性化合物筛选、分子生成、化合物性质预测、临床试验、生物标志物研究、药物重定向等环节均已得到广泛应用。算力方面，日本超级计算机“富岳”问鼎最新“TOP500”超算排名，“富岳”每秒可计算44.201 TFlop，科研人员曾使用“富岳”发现数十种有望成为新冠肺炎特效药的物质，这些物质有可能抑制细胞内病毒的繁殖。其他领先超级计算机如美国超算“Summit”和中国超算“天河二号”等在生物医药领域均有突出贡献。而在数据上，目前AI制药公司的数据绝大多数来源于药企、科研机构或院校公开的数据，自有数据量比较小，数据共享意愿不强，数据的制约成为行业发展的极大困境。2020年12月微众银行AI团队与同济大学达成合作，通过联邦学习来进行本地药物隐私数据的保障，以及模拟多个制药机构之间的药物协同开发，助力制药机构在保障自身药物数据隐私安全的前提下进行协同药物发现。

中国AI制药企业正崛起：晶泰科技（XtalPi）是一家以计算驱动创新的药物研发科技公司，2020年完成3.188亿美元的C轮融资，创造全球AI药物研发领域融资额的最高纪录，2021年底拟计划美国IPO。望石智慧是一家致力于用人工智能驱动新药研发的科技公司。凭借已被验证的商业模式、夯实技术根基、优秀团队，望石智慧在过去一年内连续完成四轮融资，投资方同时涵盖医药和AI两个领域的头部机构。2020年成立的METiS剂泰医药是全球第一家以人工智能驱动药物制剂开发的新创公司。不到一年时间，公司已完成实验室落地计划，与多家知名药企达成战略合作协议，获亿级人民币Pre-A轮融资。

重点关注企业

通过深度研究中国AI药物研发市场发展趋势与应用前景，头豹建议重点关注晶泰科技，望石智慧和剂泰医药。