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          全球AI藥物研發(fā)融資能力整體提升 AI新藥研發(fā)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析2023

          全球AI藥物研發(fā)融資能力整體提升,中國藥物研發(fā)AI大部分仍處于早期融資階段。2022年全球AI+藥物研發(fā)相關融資總事件達144起,總金額為62.02億美元(約人民幣426.7億元)。相較于2021年的整體共計77起,總金額共計45.6億美元的融資情況呈現(xiàn)雙雙上漲的態(tài)勢。其中,美國AI7

          我國AI新藥研發(fā)(AIDD)行業(yè)的競爭者類型主要分為三類,互聯(lián)網(wǎng)巨頭、傳統(tǒng)藥企和初創(chuàng)企業(yè)。其中,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與傳統(tǒng)藥企、院校、初創(chuàng)企業(yè)合作共建軟件與平臺,投資初創(chuàng)企業(yè)等進入該行業(yè)。而初創(chuàng)企業(yè)通過自研軟件與平臺,為傳統(tǒng)藥企、CRO企業(yè)提供相關服務。近年來,為了完善和發(fā)展我國AI新藥研發(fā)事業(yè),政府發(fā)布了諸多政策法規(guī)。在多方動力驅動下,我國AI新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展逐漸推進、如火如荼。依據(jù)《“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃》,我國將積極探索人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術在研發(fā)領域的應用,通過對生物學數(shù)據(jù)挖掘分析、模擬計算,提升新靶點和新藥物的發(fā)現(xiàn)效率。

          依據(jù)《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》,我國將積極利用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術,對治療適應癥與新靶點驗證、臨床前與臨床試驗、產(chǎn)品設計優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)化等新藥研制過程進行全程監(jiān)管,實現(xiàn)藥物產(chǎn)業(yè)的精準化研制與規(guī)?;l(fā)展。此外,全國各省市對AI新藥研發(fā)給予了一定的支持;以北京為例子,北京將利用人工智能與云計算技術、大數(shù)據(jù)和高性能計算相結合的方式,建立和發(fā)展新藥研發(fā)加速平臺,提高藥物研發(fā)的效率與成功率。

          根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國醫(yī)藥行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)查及未來趨勢預測研究報告》顯示:

          AI新藥研發(fā)是人工智能和醫(yī)藥的深入融合產(chǎn)物,也屬于國家重點鼓勵和發(fā)展的行業(yè)。近年來,國務院、政府主管部門出臺了一系列振興及規(guī)范生物醫(yī)藥及AI新藥研發(fā)行業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策。在此背景下,行業(yè)政策的支持和引導將會進一步推動我國AI新藥研發(fā)快速發(fā)展。

          AI新藥研發(fā)藥物發(fā)現(xiàn)階段主要包括靶點發(fā)現(xiàn)、先導化合物研究和化合物篩選、以及化合物合成等。目前,我國AIDD初創(chuàng)企業(yè)大多數(shù)布局了先導化合物設計、優(yōu)化和合成,其利用機器學習(或深度學習)技術,學習海量化學知識及資料,建立高效的模型,快速過濾“低質(zhì)量”化合物,富集潛在有效分子。此外,以深勢科技、英硅智能、科輝智藥為代表的企業(yè),基本布局了藥物發(fā)現(xiàn)的全階段。

          我國AI新藥研發(fā)(AIDD)行業(yè)是人工智能和醫(yī)藥的融合行業(yè),是傳統(tǒng)藥物研發(fā)的發(fā)展趨勢。目前,現(xiàn)有競爭者數(shù)量不多,市場較為分散,但存在一定的區(qū)域集中度。上游供應商一般為芯片、半導體、數(shù)據(jù)中心等,此類產(chǎn)品對上游供應商的內(nèi)部工藝控制、質(zhì)量管理、供應穩(wěn)定性要求較高,因此議價能力適中,而下游消費市場主要是傳統(tǒng)藥企,鑒于目前我國AIDD企業(yè)數(shù)量不多,目前傳統(tǒng)藥企對AIDD企業(yè)的議價能力較弱。同時,因行業(yè)存在資金、技術等多個高門檻,潛在進入者威脅較小。

          AI 藥物研發(fā)中算法模型的優(yōu)勢可以體現(xiàn)在多個維度,比如結果的精準度、計算速度、模型體量、泛化性能等,不同算法模型可能有不同的側重方向,因此優(yōu)勢也會不盡相同,在特定任務需求和應用場景下合理選擇具有相應優(yōu)勢的算法模型至關重要。如何讓算法與生物學更完美的結合,這需要技術人員對于制藥醫(yī)學和AI人工智能都有深入理解,才能更好的發(fā)揮模型優(yōu)勢,此類人才的稀缺也成為掣肘行業(yè)發(fā)展的重要因素。

          AI新藥研發(fā)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析2023

          全球AI藥物研發(fā)保持增長態(tài)勢,北美是全球AI藥物研發(fā)最大市場,美國集聚了一半以上的全球AI藥物研發(fā)企業(yè)。全球AI藥物研發(fā)市場北美地區(qū)占比最大,亞太地區(qū)排名第三,預計全球AI藥物研發(fā)市場規(guī)模將在2025年達到38.8億美元;目前全球AI藥物研發(fā)企業(yè)約700家,其中超過50%的公司集中在美國,英國和歐盟分別占據(jù)12.5%和13.4%,亞洲大約12.8%,其中中國占據(jù)約4.7%。

          全球AI藥物研發(fā)融資能力整體提升,中國藥物研發(fā)AI大部分仍處于早期融資階段。2022年全球AI+藥物研發(fā)相關融資總事件達144起,總金額為62.02億美元(約人民幣426.7億元)。相較于2021年的整體共計77起,總金額共計45.6億美元的融資情況呈現(xiàn)雙雙上漲的態(tài)勢。其中,美國AI藥物研發(fā)融資事件71起、中國43起,其他國家和地區(qū)30起,投融資活動主要活躍在中國、美國和歐洲。

          從在線AI藥物研發(fā)方向來看,AI輔助藥物研發(fā)布局分布在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗和藥品銷售的各個階段。其中布局最多的環(huán)節(jié)是先導化合物的設計優(yōu)化合成,其次是化合物篩選、靶點發(fā)現(xiàn)和藥物重定位,晶型預測、劑型設計環(huán)節(jié)布局的公司相對較少。目前,國內(nèi)AI藥物研發(fā)領域中小分子化合物虛擬篩選,新靶點發(fā)現(xiàn)以及藥物優(yōu)化設計和藥物重定向是目前較為熱門的方向。

          隨著國家層面產(chǎn)業(yè)利好政策的密集發(fā)布、產(chǎn)業(yè)改革圍繞人民健康需求的持續(xù)深化、自主創(chuàng)新引領地位的持續(xù)提升、全球資本市場的廣泛關注及投資加持,中國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展依然保持加速推進的局面,增速下降逐步放緩。從細分領域看,化學制劑仍然占據(jù)市場主導地位,仿制藥一致性評價繼續(xù)深化,藥品集中帶量采購仍將延續(xù),創(chuàng)新藥研發(fā)熱情持續(xù)高漲,化學藥產(chǎn)業(yè)鏈逐漸向歐美國家看齊,進入到創(chuàng)新發(fā)展新階段。

          本報告對國內(nèi)外醫(yī)藥行業(yè)的發(fā)展狀況進行了深入透徹地分析,對我國行業(yè)市場情況、技術現(xiàn)狀、供需形勢作了詳盡研究,重點分析了國內(nèi)外重點企業(yè)、行業(yè)發(fā)展趨勢以及行業(yè)投資情況,報告還對醫(yī)藥下游行業(yè)的發(fā)展進行了探討,是醫(yī)藥及相關企業(yè)、投資部門、研究機構準確了解目前中國市場發(fā)展動態(tài),把握醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展方向,為企業(yè)經(jīng)營決策提供重要參考的依據(jù)。更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國醫(yī)藥行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)查及未來趨勢預測研究報告》。

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