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          智能制藥行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研 智能制藥行業(yè)受資本追捧

          • 2022年5月28日 ZhouJiaLiang來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng) 264 9
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          人工智能是未來(lái)核心生產(chǎn)力。"AI+醫(yī)療"為健康生活和醫(yī)療服務(wù)帶來(lái)更多可能。制藥業(yè)作為一個(gè)古老悠久又對(duì)人類至關(guān)重要的行業(yè),"AI+制藥"優(yōu)化了傳統(tǒng)的流程與方式,為這個(gè)古老的行業(yè)注入了新的活力,也被認(rèn)為是制藥業(yè)未來(lái)趨勢(shì)。

          智能制藥行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研

          人工智能是未來(lái)核心生產(chǎn)力。"AI+醫(yī)療"為健康生活和醫(yī)療服務(wù)帶來(lái)更多可能。制藥業(yè)作為一個(gè)古老悠久又對(duì)人類至關(guān)重要的行業(yè),"AI+制藥"優(yōu)化了傳統(tǒng)的流程與方式,為這個(gè)古老的行業(yè)注入了新的活力,也被認(rèn)為是制藥業(yè)未來(lái)趨勢(shì)。

          藥物的從研發(fā)到市場(chǎng)投放是一個(gè)昂貴且漫長(zhǎng)的過(guò)程。小分子藥物的發(fā)現(xiàn)可以分成以下幾步:建立疾病假說(shuō),發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn),設(shè)計(jì)化合物,展開(kāi)臨床前研究。這些步驟平均需要五年時(shí)間,花費(fèi)可達(dá)數(shù)億美元。隨后的臨床開(kāi)發(fā)過(guò)程需要對(duì)藥物進(jìn)行多次測(cè)試,仍需要花費(fèi)大量時(shí)間與金錢。根據(jù)2017年塔夫茨藥物開(kāi)發(fā)研究人員的調(diào)查顯示,單一藥品的平均上市成本為27億美元,然而大量資金的投入依然伴隨著項(xiàng)目延后和較高的失敗率。

          隨著人工智能浪潮的興起,AI也被用于提高藥物研發(fā)效率,新藥的設(shè)計(jì)、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過(guò)程得到縮短,成本也相應(yīng)降低。"AI+藥物研發(fā)"的方式多種多樣,其核心是運(yùn)用NLP算法對(duì)海量的數(shù)據(jù)庫(kù)掃描,識(shí)別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關(guān)的聯(lián)結(jié),進(jìn)而尋找潛在的藥物新分子。此外,AI還可以用于對(duì)藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結(jié)果進(jìn)行快速分析,大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。

          據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院報(bào)告《2022-2027年中國(guó)智能制藥行業(yè)深度調(diào)研與投資戰(zhàn)略研究報(bào)告》分析

          AI+制藥的好處顯而易見(jiàn),然而目前提前進(jìn)行布局的主要是跨國(guó)藥企,我國(guó)國(guó)企在運(yùn)用人工智能方面還暫缺條件。我們和發(fā)達(dá)國(guó)家比仍存在較大差距,原創(chuàng)性理論基礎(chǔ)薄弱,重大產(chǎn)品和系統(tǒng)缺失,人才供應(yīng)不足。

          但是,在自動(dòng)化方面,我國(guó)僅極少制藥企業(yè)達(dá)到一定程度的過(guò)程自動(dòng)化,絕大多數(shù)企業(yè)還停留在設(shè)備控制的單體自動(dòng)化階段。如在制劑生產(chǎn)方面,生產(chǎn)設(shè)備和過(guò)程大多是斷離、孤立的;生產(chǎn)過(guò)程中的原輔料、中間產(chǎn)物的轉(zhuǎn)運(yùn)相當(dāng)一部分還是以人工為主;相當(dāng)一部分設(shè)備還比具備完整的重要質(zhì)量參數(shù)和工藝條件參數(shù)的數(shù)據(jù)輸出功能,更沒(méi)有提供外部系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)和優(yōu)化控制的輸入條件。

          智能制藥行業(yè)受資本追捧

          2020年,AI制藥領(lǐng)域在資本市場(chǎng)獲得了很高的關(guān)注度,對(duì)于AI技術(shù)在藥物研發(fā)中的真正作用也引發(fā)了一系列討論。從供給端看,隨著基因檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)步,各種藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的不斷積累以及計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備與人工智能算法的改良使得AI技術(shù)在生物制藥領(lǐng)域的發(fā)展獲得了良好的條件。

          而在需求端,傳統(tǒng)生物制藥企業(yè)在進(jìn)行新藥研發(fā)時(shí)長(zhǎng)期存在的研發(fā)周期長(zhǎng)、失敗率高、成本高等痛點(diǎn)也給AI制藥行業(yè)帶來(lái)了巨大的增量。這些來(lái)自供需兩端的驅(qū)動(dòng)力也正式助推了這場(chǎng)資本熱潮。

          從全球AI制藥投融資事件來(lái)看,2020年前三季度,行業(yè)投資事件數(shù)量達(dá)到289起。

          目前這一領(lǐng)域的絕大多數(shù)公司仍然處于早期階段,但仍有少數(shù)頭部公司已經(jīng)初露鋒芒。

          美國(guó)仍然占據(jù)了融資交易的主要份額,近5年來(lái)在AI制藥領(lǐng)域有50.6%的融資交易發(fā)生在美國(guó)。中國(guó)以9.4%的比例緊隨其后,成為了除美國(guó)外最大的新興市場(chǎng),超越了英國(guó)、韓國(guó)、以色列等傳統(tǒng)科技強(qiáng)國(guó)。這也展現(xiàn)了中國(guó)市場(chǎng)在新興科技領(lǐng)域發(fā)展的巨大的潛力。

          想要了解更多智能制藥行業(yè)的發(fā)展前景,請(qǐng)查閱《2022-2027年中國(guó)智能制藥行業(yè)深度調(diào)研與投資戰(zhàn)略研究報(bào)告》。

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