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          千億賽道大擴容 AI成醫(yī)藥研發(fā)神器

          • 2022年10月28日 WuAoYan來源:互聯(lián)網(wǎng) 1139 73
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          隨著人工智能(artificial intelligence,AI)快速發(fā)展,人們期待它能成為醫(yī)藥研發(fā)的“破局神器”。AI制藥,即機器通過學習和挖掘數(shù)據(jù),賦能藥物研發(fā)的不同領域。

          千億賽道大擴容 AI成醫(yī)藥研發(fā)神器

          隨著人工智能(artificial intelligence,AI)快速發(fā)展,人們期待它能成為醫(yī)藥研發(fā)的“破局神器”。AI制藥,即機器通過學習和挖掘數(shù)據(jù),賦能藥物研發(fā)的不同領域。

          今天所說的AI制藥就是利用AI的歸納推理能力,分析實驗數(shù)據(jù)優(yōu)化藥物研發(fā)環(huán)節(jié);利用AI算力優(yōu)勢,物理層面演繹分子結構從而加速篩選優(yōu)化先導物。換句話說,AI制藥把創(chuàng)新藥行業(yè)的規(guī)則扭轉到了比特幣“挖礦”的邏輯。誰的算力大,誰的模型做的好,誰就能率先進入臨床試驗。

          AI制藥可以跳過原來漫長的臨床前的研發(fā)時間,降低前期研究所耗費巨大的人力和材料成本,直接推選出最符合要求的候選藥物。而這恰恰是創(chuàng)新藥前期研發(fā)的全部流程。誰能率先發(fā)現(xiàn)新的靶點,誰就能擺脫其他的同類追隨者。

          科技媒體TechEmergence曾發(fā)布一份追蹤全行業(yè)AI的應用報告,稱AI技術能夠將臨床新藥研發(fā)的成功率從12%提高到約14%,為生物制藥業(yè)節(jié)省約10億美元的研發(fā)經(jīng)費。頭豹研究院則在報告中預計,2026年AI制藥潛在市場空間將達到3643億元。

          目前,AI藥物研發(fā)市場有三大類公司,IT巨頭、AI藥物研發(fā)初創(chuàng)企業(yè)和大型藥企。三類企業(yè)依托各自在平臺、算法和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢切入行業(yè)。

          智能制藥行業(yè)發(fā)展前景分析

          人工智能(AI)技術正在從成本、效率等方面重塑制藥行業(yè)。我國AI制藥起步較歐美起步稍晚,但發(fā)展迅速,更具數(shù)據(jù)、算法等優(yōu)勢。相關專家認為,AI制藥將成國內醫(yī)藥產業(yè)彎道超車機遇,應以AI制藥為切入點,對這一新興領域加強前瞻性政策扶持,推動整個中國創(chuàng)新藥行業(yè)的原始、自主創(chuàng)新,最終做到中國創(chuàng)新的出海。

          “中國在利用AI技術輔助新藥研發(fā)方面有得天獨厚優(yōu)勢,將給國內醫(yī)藥產業(yè)帶來彎道超車的歷史機遇。如果能靈活應用該新興技術,國內醫(yī)藥企業(yè)或將在全球范圍內成為行業(yè)翹楚,進入領先行列?!蓖醐U說。

          一方面,充足的大數(shù)據(jù)是訓練AI的關鍵,國內人口基數(shù)龐大,醫(yī)院規(guī)模可觀,更利于搜集整合大規(guī)模數(shù)據(jù)。其次,中國目前有大約3000家CRO(即合同外包研究組織)公司,為藥企在藥物開發(fā)中同時納入多個CRO公司平行開展多項試驗創(chuàng)造了可能:比對不同結果正是AI學習進步的必要過程,還可降低成本,提升質量。

          盡管人工智能已滲透到醫(yī)藥研發(fā)的各個環(huán)節(jié),但一個新興行業(yè)與傳統(tǒng)行業(yè)的結合仍面臨數(shù)據(jù)、算力、政策等諸多挑戰(zhàn)與風險。相關專家認為,AI制藥產業(yè)存在以下挑戰(zhàn)和風險,這也是我國發(fā)展該產業(yè)需聚焦的關鍵點。

          任峰說,AI制藥是交叉學科,期待由政府主導建設的人工智能、生物制藥等跨學科孵化園區(qū),將產業(yè)上下游聯(lián)合起來,形成良好產業(yè)生態(tài)圈。園區(qū)可建設一些配套設施,如提供算力支持的超算中心、可驗證早期AI藥物研發(fā)的共享實驗室等。

          此外,AI制藥涉及大量數(shù)據(jù)支持和運用,相關企業(yè)在評估是否要采用新興AI算法或數(shù)字化工具時,首要考量因素應是數(shù)據(jù)安全和隱私保護。潘麓蓉也認為,制藥領域數(shù)據(jù)的保密性和 AI 領域對數(shù)據(jù)的依賴性之間存在矛盾,需要新的加密技術、行業(yè)合作機制、創(chuàng)新的數(shù)據(jù)資產商業(yè)管理機制來解決。

          更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國智能制藥行業(yè)市場全景調研與發(fā)展前景預測報告》。

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