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算法對海量的數(shù)據(jù)庫掃描,識別新穎藥物、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A
藥物的從研發(fā)到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發(fā)現(xiàn)可以分成以下幾步:建立疾病假說,發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn),設(shè)計(jì)化合物,展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間,花費(fèi)可達(dá)數(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對藥物進(jìn)行多次測試,仍需要花費(fèi)大量時間與金錢。根據(jù)2017年塔夫茨藥物開發(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)過程得到縮短,成本也相應(yīng)降低?!癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣,其核心是運(yùn)用NLP算法對海量的數(shù)據(jù)庫掃描,識別新穎藥物、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。
在智慧工廠里,人、機(jī)器和資源如同在一個社交網(wǎng)絡(luò)里一般自然地相互溝通協(xié)作。主要涵義包括:在數(shù)字化工廠的基礎(chǔ)上,利用物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)和設(shè)備監(jiān)控技術(shù)加強(qiáng)信息管理和服務(wù);清楚掌握產(chǎn)銷流程、提高生產(chǎn)過程的可控性、減少生產(chǎn)線上的人工干預(yù)、即時正確地采集生產(chǎn)線數(shù)據(jù)、合理的生產(chǎn)計(jì)劃編排與生產(chǎn)進(jìn)度;集綠色智能的手段和智能系統(tǒng)等新興技術(shù)于一體,構(gòu)建高效節(jié)能的、綠色環(huán)保的、環(huán)境舒適的人性化工廠。
人工智能是未來核心生產(chǎn)力?!癆I+醫(yī)療”為健康生活和醫(yī)療服務(wù)帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個古老悠久又對人類至關(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)未來趨勢。
2020年,AI制藥領(lǐng)域在資本市場獲得了很高的關(guān)注度,對于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)時長期存在的研發(fā)周期長、失敗率高、成本高等痛點(diǎn)也給AI制藥行業(yè)帶來了巨大的增量。這些來自供需兩端的驅(qū)動力也正式助推了這場資本熱潮。。
根據(jù)美國FDA的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),目前經(jīng)過FDA審批通過的AI產(chǎn)品共計(jì)41款。中國也有6款A(yù)I產(chǎn)品獲得國家醫(yī)療器械三類證。同樣在AI制藥這一細(xì)分領(lǐng)域也不乏Schrodinger、Insilico Medicine、BenevolentAI、晶泰科技等明星公司的身影。
據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年智能制藥行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報(bào)告》分析:
近年來,在AI制藥這類新興賽道上越來越多中國企業(yè)的身影涌現(xiàn)。在中國一級市場上AI制藥主題的公司受到追捧,晶泰科技2020年完成了三億美金的超大額融資,估值達(dá)到10億美金。市場上還有若干一億美金左右估值的公司。
從制藥裝備生產(chǎn)企業(yè)分布看,我國制藥裝備企業(yè)主要集中在湖南、浙江、江蘇、北京、上海等地區(qū)。制藥裝備行業(yè)不存在明顯的周期性。由于下游制藥企業(yè)通常在建筑工程完工后才要求裝備制造商發(fā)貨、調(diào)試、現(xiàn)場驗(yàn)收,受華北、東北、西北地區(qū)冬季施工限制因素影響,通常制藥裝備企業(yè)下半年的發(fā)貨量會高于上半年,行業(yè)存在一定的季節(jié)性特征。
從制藥裝備生產(chǎn)企業(yè)分布看,我國制藥裝備企業(yè)主要集中在湖南、浙江、江蘇、北京、上海等地區(qū),上述五個地區(qū)規(guī)模以上制藥裝備企業(yè)數(shù)量及營業(yè)收入占行業(yè)規(guī)模以上制藥裝備企業(yè)的比例超過75%。
AI+制藥的好處顯而易見,然而目前提前進(jìn)行布局的主要是跨國藥企,我國國企在運(yùn)用人工智能方面還暫缺條件。我們和發(fā)達(dá)國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。
在自動化方面,我國僅極少制藥企業(yè)達(dá)到一定程度的過程自動化,絕大多數(shù)企業(yè)還停留在設(shè)備控制的單體自動化階段。如在制劑生產(chǎn)方面,生產(chǎn)設(shè)備和過程大多是斷離、孤立的;生產(chǎn)過程中的原輔料、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,更沒有提供外部系統(tǒng)對其進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)和優(yōu)化控制的輸入條件。
《中國制造2025》將激發(fā)制藥行業(yè)的發(fā)展活力和創(chuàng)造力,促進(jìn)制藥行業(yè)轉(zhuǎn)型升級。未來的藥廠,將是智能化的制藥工廠。如何開啟制藥行業(yè)的智能制造,建設(shè)智能化的制藥工廠,將現(xiàn)有的制藥工廠轉(zhuǎn)變成智能化的制藥工廠,既是一個挑戰(zhàn),也是一個機(jī)遇。
想要了解更多智能制藥行業(yè)詳情分析,可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2023-2028年智能制藥行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報(bào)告》。報(bào)告對行業(yè)相關(guān)各種因素進(jìn)行具體調(diào)查、研究、分析,洞察行業(yè)今后的發(fā)展方向、行業(yè)競爭格局的演變趨勢以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、市場規(guī)模、潛在問題與行業(yè)發(fā)展的癥結(jié)所在,評估行業(yè)投資價值、效果效益程度,提出建設(shè)性意見建議,為行業(yè)投資決策者和企業(yè)經(jīng)營者提供參考依據(jù)。
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2023-2028年智能制藥行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報(bào)告
智能制藥研究報(bào)告對行業(yè)研究的內(nèi)容和方法進(jìn)行全面的闡述和論證,對研究過程中所獲取的資料進(jìn)行全面系統(tǒng)的整理和分析,通過圖表、統(tǒng)計(jì)結(jié)果及文獻(xiàn)資料,或以縱向的發(fā)展過程,或橫向類別分析提出論...
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