投入25.6亿美元研发一款产品，成功率只有3.5%。
若想研发一款行业首创（first-in-class）产品，这一数值还要再下降到1.2%。
这是传统制药行业如今研发一款新药的成本。
随着AI技术不断加速落地，AI+制药似乎也成为了一个高分答案：融资火热、创企众多、临床前药物开始出现……
由NLP、深度神经网络，深度生成模型等AI技术组成，AI制药能够通过数据交叉比对、加速筛选、从头生成等方式，有效提升新药研发效率，拓展药物创新空间。
以候选化合物研发为例，在代表案例中，AI制药能够将时间投入从数年缩短到半年左右，实现了超过50%的效率提升。相对于之前的CADD，AIDD能够进一步考虑复杂的生物学特性，具有独特的创新作用。
但同时，落地成果有限、BT（生物）与IT（信息）融合先天困难、高质量数据不足等质疑，仍围绕着这个行业。
2022年，AI制药究竟如何改造新药研发，又何时能够进入我们的生活？
AI制药产业的真实现状如何，是否已经进入了从1到10的扩张阶段？
未来AI制药将何去何从，现阶段玩家呈现一种怎样的分布态势？
为了解答市场对AI制药的种种问题，量子位智库广泛分析调研了国内外的AI制药行业，在广泛采访从业者的基础上，撰写了《量子位AI制药深度产业报告》。
以下是报告中的七条关键趋势及详细解读：
1.AI制药节点突破速率5年增长18倍，快速渗透新药研发
目前，AI制药已取得一系列突破性进展，其成果正在快速渗透到传统新药研发流程中，并为整个行业所接受。
从代表案例来看，AI制药取得的节点性突破，已从平均每月0.08个快速上升至每月1.5个。
仅2021年，公开的临床阶段产品已达11个，远超以往数年积累；突破重点也从过往的新靶点/候选化合物转移到了IND-Enabling产品，侧面证实AI制药正在加速取得更多突破。
从对制药行业的渗透来看，2021年全球的AI制药管线已增长到160个，制药管线的整体数量却在持续下降。目前，在临床前管线中，AI制药管线数量已达到一半，占整体制药管线的10%。
从药厂合作态度来看，包括罗氏、诺华、辉瑞等全球TOP 10药企在内，传统药企与AI制药企业的平均合作次数已达六次以上，甚至出现了MELLODDY、MLDPS等由传统药企主导的大型AI制药联盟。据晶泰科技透露，与其合作的药厂数量已达到几十家。
2.AI制药核心价值将从“虚拟筛选”转变为“首创化合物发现”
AI制药，主要优化的是新药研发流程中的药物发现和临床前研究两大环节。其中药物发现的“候选化合物发现”部分，是当前AI制药创企布局最为密集的板块。
在候选化合物发现中，虚拟筛选贯穿了全流程，AI会基于深度学习网络和底层原理，对候选的分子性质（如生物活性、结构构效、靶点亲和力、ADMET等）进行计算模拟，并通过打分筛选，得到相对理想的分子。
据量子位智库预测，干湿结合的药物研发新方式将成为重大趋势，大幅减少传统制药模式下随机或高通量筛选的投入。
但端到端化合物发现，才是业内公认AI制药最大的价值所在，因为它真正体现出“think out of box”的核心技术。
对分子化学结构进行研究后，AI制药企业将通过生成对抗网络GAN、强化学习等AI技术直接设计药物分子，减少甚至无需再从已有候选分子中进行筛选。
通过数据驱动，AI不再受限于过往化合物设计中的编码规则、构建模块库等“既有经验”，具备突破已有知识区间、设计全新分子骨架的能力。
3.AI制药4年内将迎来2轮爆发式增长
现阶段，AI制药正面临落地检验前的关键沉淀期，初创公司数量增长态势逐渐稳定，各自在订单、客户关系等方面形成门槛，并已有多家公司得到资本认可。
同时，行业有望迎来下一轮、乃至第三轮爆发式的增长，具体取决于2023-2024年和2026年两个时间节点：首先，AI药物将首先接受“死亡之谷”临床二期的考验；随后，行业内将出现首个成功上市的药物。
据量子位智库预测，鉴于目前绝大多数临床阶段管线处于临床一期，2023-2024年将出现跨越“死亡之谷”的临床管线，进一步证明AI技术对新药研发产业的颠覆性。
2026年，预估将会出现首个上市的AI驱动药物，AI制药行业的经济价值因此得到验证，政策、产业、消费市场对于AI驱动药物的态度及相关举措也将清晰，行业逐渐定型。与此同时，现有的管线及后续发展较快的管线，将大批进入临床 ，AI制药的技术价值将得到规模化验证。
基于此，我们将我国的AI制药行业划分为3个阶段：2024年之前的验证成长期、2025-2027的批量验证期和2027年后的行业成熟期。具体描述及分析请参照完整报告。
4.2035年国内市场总规模将增长至2040亿元
据量子位预测，2025年AI制药总市场规模将达到72亿元，原因是短期内，行业会保持一定增长率，但总体市场规模相对有限，且增长主要来源于合作管线带来的首付款价值、以及极少数头部管线的里程碑付款。
2035年，AI制药市场规模将迎来大规模增长，主要有两方面原因。一方面，自研管线可变现数量有所增加；另一方面，AI制药技术能力将得到大规模证明，预计合作管线数量将大幅增加，软件和节点式付款变现也将更为常见。
因此在2035年，自研管线市场规模有望达到680亿人民币，对外合作管线研发市场规模将达到1350亿美元，叠加其他相关收入，总市场规模达到2040亿人民币。
5.AI制药短期难以延展出独特生态体系
目前，AI制药产业链仍然长而复杂。
产业链上游以制药数据为核心形成一定体系，大部分公司负责为AI制药企业提供数据库/数据联盟、以及数据处理软件等工具。在这些企业中，具备高通量数据生成能力的智能实验室，逐渐成为数据公司的核心竞争力。
产业链中游，传统药厂和互联网公司值得关注。
传统药厂主要通过自建团队、对外投资、CRO及技术合作等方式进入AI制药赛道；互联网公司多以对外投资、打造自有相关平台、提供算力及计算框架服务的方式成为玩家之一。
产业链下游，又分为直接面对消费者、传统药厂以及授权代理商三种方式。
整体来看，AI制药强调企业与CRO（合同研究组织）之间的关系，类似“技术外包”的特殊角色。一方面，AI制药公司可以成为CRO，但其本身发展也需要CRO在各个环节上予以配合，因此，与CRO的关系将对AI制药公司的临床项目及商业化进程产生重大影响。
6.中外AI制药企业差距正不断缩短
据量子位智库统计，国内外创企在成立时间、融资轮次及上市进度、具体业务分布、对外合作状况上，均有明显差异：
最为明显的是上市进度。目前，国外Schrodinger、Recusion、Relay Therapeutics、Lantern Pharma、Landos Biopharma和Exscientia均已完成IPO上市，国内暂无上市公司。
此外，国内外AI制药企业在业务范围、在研管线及数量进度上也均有差异。
但在商业模式和具体业务上，国内外的思路基本相同，都分为承接传统药厂项目的CRO模式、自研Pipeline的Biotech模式和对外提供技术平台的软件模式。
整体而言，国内现阶段仍以CRO模式为主，借此实现快速变现、验证迭代技术实力、打开市场的作用，同时通过自研管线的模式，打造自身长期优势。
7.自研数据能力成为AI制药企业重要竞争壁垒
目前而言，AI制药行业还处于获取市场信任的阶段。长此以往，将形成“突破案例—合作及融资—相关基础设施建设—突破案例”的循环，行业马太效应也将逐渐显现。
技术上，取得突破性成果数量越多的AI制药企业，其算法将越受欢迎，而这一标准正逐渐成为业界共识，以此区分AI制药企业的技术成熟度。
在AI制药企业的技术、数据和业务三类竞争壁垒中，数据成为其中的关键要素，尤其是AI制药企业自研数据的能力。
这是因为，AI制药所需的高价值数据更多的来源于智能实验室，传统药厂的数据壁垒相对有限。
,一文看懂AI你的眼神歌词 制药七大趋向相关：
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