2022智能制藥市場現(xiàn)狀及前景分析

• 2022年2月13日 GuoMeng來源：互聯(lián)網(wǎng) 874 54
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目前國內的AI制藥產(chǎn)業(yè)對人工智能技術的應用主要集中在早期藥物發(fā)現(xiàn)階段和臨床前的開發(fā)階段，且主要集中在小分子藥物上的應用。具體到細分環(huán)節(jié)來說，涉獵靶點發(fā)現(xiàn)、分子生成、活性預測、ADME/T性 質預測、化合物合成、藥物晶型預測、藥物劑型預測等方面。

盡管現(xiàn)階段，人工智能和計算并無法解決所有問題，但人工智能作為一種技術工具，只要滿足充足的數(shù)據(jù)等條件，就可以加以應用，被廣泛應用于藥物研發(fā)的多個環(huán)節(jié)。目前國內的智能制藥產(chǎn)業(yè)對人工智能技術的應用主要集中在早期藥物發(fā)現(xiàn)階段和臨床前的開發(fā)階段，且主要集中在小分子藥物上的應用。具體到細分環(huán)節(jié)來說，涉獵靶點發(fā)現(xiàn)、分子生成、活性預測、ADME/T性 質預測、化合物合成、藥物晶型預測、藥物劑型預測等方面。

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)療服務帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業(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，也被認為是制藥業(yè)未來趨勢。

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，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對藥物進行多次測試，仍需要花費大量時間與金錢。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目延后和較高的失敗率。

2022智能制藥市場現(xiàn)狀及前景分析

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，新藥的設計、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應降低?！癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運用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的聯(lián)結，進而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對藥物結構、疾病病理生理機制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析，大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。

截止到2020年10月，海內外”AI+制藥“企業(yè)獲得融資總額超45億美元，國內公司累計融資總額超14億美元。

2020年，AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，對于AI技術在藥物研發(fā)中的真正作用也引發(fā)了一系列討論。從供給端看，隨著基因檢測技術的進步，各種藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的不斷積累以及計算機硬件設備與人工智能算法的改良使得AI技術在生物制藥領域的發(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動力也正式助推了這場資本熱潮。

據(jù)中研普華研究報告《2022-2027年中國智能制藥行業(yè)深度調研與投資戰(zhàn)略研究報告》分析

世界智能制藥行業(yè)發(fā)展情況分析

第一節(jié) 世界智能制藥行業(yè)分析

一、世界智能制藥行業(yè)特點

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)療服務帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業(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，也被認為是制藥業(yè)未來趨勢。

采用數(shù)字化思維方式：

技術變革仍然存在一些阻力，但總的來說，特別是由于新冠肺炎(Covid-19)大流行，大多數(shù)企業(yè)和個人都充分意識到采用技術的必要性和優(yōu)勢。這場大流行無疑證明了我們在必要時采用數(shù)字思維的速度有多快，但是在做出這些改變之后，我們需要確保向前邁進，它們以積極的方式滲透到我們的生活中。

智能生產(chǎn)有助于引領全球醫(yī)藥行業(yè)的轉型之路，并對許多人的生活產(chǎn)生深遠的積極影響。其系統(tǒng)最初是通過將物聯(lián)網(wǎng)和人工智能集成到生產(chǎn)和包裝過程中而形成的。從位于機器關鍵位置的傳感器收集的有用數(shù)據(jù)由人工智能系統(tǒng)收集和分析?？梢酝ㄟ^安全的用戶界面訪問數(shù)據(jù)，便于對世界各地機器的監(jiān)控和管理。這創(chuàng)建了一個互聯(lián)的機械生態(tài)系統(tǒng)，并允許進行準確的預測和遠程維護的可能性，以及生成和分析可用于優(yōu)化的數(shù)據(jù)。

為了充分發(fā)揮智能生產(chǎn)的優(yōu)勢，需要對其進行有效利用。這要通過持續(xù)的教育、培訓和意識實現(xiàn)的，確保所有從頭開始參與工作的人都參與到工作場所的數(shù)字化中，并投資于提高勞動力的技能?，F(xiàn)在培訓和開發(fā)可以通過數(shù)字平臺遠程完成，這個過程更容易了解和管理?？梢酝ㄟ^傳播對好處的認識來抵制變革——不僅僅是關鍵績效指標和衡量標準，還有所有員工的優(yōu)勢，以及更好的生產(chǎn)對業(yè)務以外的其他人的影響。

二、世界智能制藥行業(yè)動態(tài)

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，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對藥物進行多次測試，仍需要花費大量時間與金錢。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，新藥的設計、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應降低?！癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運用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的聯(lián)結，進而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對藥物結構、疾病病理生理機制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析，大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。

截止到2020年10月，海內外”AI+制藥“企業(yè)獲得融資總額超45億美元，國內公司累計融資總額超14億美元。

第二節(jié) 世界智能制藥市場分析

一、世界智能制藥消費情況

2020年，AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，對于AI技術在藥物研發(fā)中的真正作用也引發(fā)了一系列討論。從供給端看，隨著基因檢測技術的進步，各種藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的不斷積累以及計算機硬件設備與人工智能算法的改良使得AI技術在生物制藥領域的發(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動力也正式助推了這場資本熱潮。

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

目前這一領域的絕大多數(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。

二、世界智能制藥消費結構

從地區(qū)分布上看，美國仍然占據(jù)了融資交易的主要份額，近5年來在AI制藥領域有50.6%的融資交易發(fā)生在美國。中國以9.4%的比例緊隨其后，成為了除美國外最大的新興市場，超越了英國、韓國、以色列等傳統(tǒng)科技強國。這也展現(xiàn)了中國市場在新興科技領域發(fā)展的巨大的潛力。

第三節(jié) 2021年中外智能制藥市場對比

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，估值達到10億美金。市場上還有若干一億美金左右估值的公司。

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

但是，在自動化方面，我國僅極少制藥企業(yè)達到一定程度的過程自動化，絕大多數(shù)企業(yè)還停留在設備控制的單體自動化階段。如在制劑生產(chǎn)方面，生產(chǎn)設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)物的轉運相當一部分還是以人工為主;相當一部分設備還比具備完整的重要質量參數(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)對其進行統(tǒng)一協(xié)調和優(yōu)化控制的輸入條件。

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