三家跨國制藥企業在AI制藥領域有新動作 智能制藥市場投資熱潮“起”

• 2022年1月28日 YeYuJuan來源：互聯網 551 30
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從需求端看，傳統生物制藥企業在進行新藥研發時長期存在的研發周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業帶來了巨大的增量。這些來自供需兩端的驅動力也正式助推了這場資本熱潮。

三家跨國制藥企業在AI制藥領域有新動作

2022開年，安進、賽諾菲、默沙東三家跨國制藥企業在AI制藥領域有新動作，安進宣布，與AI制藥新銳Generate Biomedicines達成一項研究合作協議——兩家公司將利用Generate開發的AI藥物發現技術平臺，針對多個臨床靶標開發蛋白療法，以期得到多特異性的藥物。賽諾菲宣布與AI制藥明星公司Exscientia(NASDAQ:EXAI)達成一項研究合作協議——兩家公司將通過Exscientia開發的端到端AI驅動個體化醫療平臺，在腫瘤學和免疫學領域共同開發多達15款新型小分子候選藥物。默沙東宣布與AI驅動的生物技術平臺公司Absci(NASDAQ:ABSI)達成一項研究合作——兩家公司將利用Absci的AI驅動藥物創新平臺進行藥物開發。根據合作協議，Absci將基于其Bionic Protein? 非標準氨基酸技術生產針對默沙東的生物制造應用合成定制的蛋白酶。

智能制藥市場投資熱潮“起”

部分AI制藥初創嘗試將技術服務的鏈條縱向拉長，不單單是在新藥研發的某個點或某個環節進行效率的提升，而是追求更端到端的解決方案。AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，對于AI技術在藥物研發中的真正作用也引發了一系列討論。從供給端看，隨著基因檢測技術的進步，各種藥物研發數據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展獲得了良好的條件。從需求端看，傳統生物制藥企業在進行新藥研發時長期存在的研發周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業帶來了巨大的增量。這些來自供需兩端的驅動力也正式助推了這場資本熱潮。

“AI+藥物研發”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結，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，大大提升新藥發現的效率。

藥物研發數據作為藥企的“生命河”，藥企不會輕易對外開放。制藥巨頭們對于數據隱私的倔強正反映出當前AI制藥界整體面臨的痛點問題——大部分AI制藥企業缺乏大體量的優質藥物研發數據用來訓練以及優化算法模型。

智能制藥行業規模如何

智能制藥行業作為國家戰略前沿領域產業的地位，國家產業政策的大力支持將加速推動生物制藥行業的研發投入及產業化進程，為我國智能制藥產業創造了重大的發展機遇，預計2022年智能制藥行業市場規模將超過767億元。

從人工智能制藥地區分布上看，美國仍然占據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、以色列等傳統科技強國。這也展現了中國市場在新興科技領域發展的巨大的潛力。

中國正處于生物醫藥制品的開發與制造的快速增長期。此外我國的化學藥品與傳統醫藥中醫藥領域也正在快速發展。為了應對傳染性疾病、癌癥、心臟病、高血壓、糖尿病、神經系統疾病與呼吸道疾病，中國醫藥領域的發展仍需保持高速增長。不可否認，近年來，中國對生物醫學的關注度不斷提升，并增加了該領域的院校與研究中心的數量。

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