2022人工智能制藥的應用前景和未來趨勢

• 2022年1月6日 HuangJiang來源：新浪 570 32
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制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是制藥業未來趨勢。

人工智能制藥的應用前景如何?近年來人工智能技術有了突飛猛進的發展，已經具備基于更強大的算法和算力來處理海量醫療數據的能力，因此創新藥物的研發已經進入了以數據和計算為基礎的智能開發時代，為人類帶來全新的藥物和疾病治療方案。制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是制藥業未來趨勢。

近日，AI制藥公司“未知君”獲1億美元融資，“德睿智藥”完成千萬美元融資，AI制藥賽道融資熱度不減。一場突如其來的疫情席卷全球，生物醫藥領域承壓前行，制藥效率迎來嚴考，人工智能成為業界競相追逐的制藥“加成工具”。BAT進場競逐，各大風投公司紛至杳來，AI制藥市場迎來高光時刻，未來市場呈蓬勃發展的趨勢。

在供需刺激之下，AI在制藥環節的應用關注度逐漸走高，傳統藥企陸續與AI新藥公司建立合作。雖然全球AI制藥已走入臨床試驗階段，但是在規模化生產應用前，還有很多道“技術門檻”要跨過。

2022人工智能制藥的應用前景和未來趨勢

近兩年《科學》雜志公布的十大科學突破里面都有人工智能的身影。今年12月17日，《科學》公布了2021年十大科學突破榜單，AlphaFold 2和 RoseTTA-fold 兩種基于人工智能技術預測人類蛋白質結構的技術位列榜首，此次AI技術精準預測了人類表達的幾乎所有蛋白質的結構。

藥物的從研發到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發現可以分成以下幾步：建立疾病假說，發現靶點，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數億美元。隨后的臨床開發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2017年塔夫茨藥物開發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。

根據中研普華出版的《2022-2027年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告》顯示：

隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發效率，新藥的設計、發現、研發過程得到縮短，成本也相應降低。“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。

截止到2020年10月，海內外”AI+制藥“企業獲得融資總額超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。

而在需求端，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。

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。

而在需求端，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。

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

目前這一領域的絕大多數公司仍然處于早期階段，但仍有少數頭部公司已經初露鋒芒。

二、世界智能制藥消費結構

從地區分布上看，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。

欲了解智能制藥行業發展詳細分析，可點擊中研普華《2022-2027年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告》。研究報告以行業為研究對象，并基于行業的現狀，行業經濟運行數據，行業供需現狀，業競爭格局，重點企業經營分析，行業產業鏈分析，市場集中度等現實指標，分析預測行業的發展前景和投資價值。

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