財(cái)聯(lián)社5月2日訊（編輯 若宇）中泰證券近期發(fā)布研報(bào)指出，AI制藥行業(yè)經(jīng)歷了算法迭代、算力提升及海量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的堆砌，隨著AIDD、AlphaFold2及ChatGPT等創(chuàng)新產(chǎn)品的出現(xiàn)，行業(yè)有望迎來高速發(fā)展的成長初期。

太平洋證券譚紫媚4月10日研報(bào)指出，AI技術(shù)在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在縮短試驗(yàn)周期、節(jié)省成本、促進(jìn)新事物發(fā)現(xiàn)、提升試驗(yàn)成功概率等。根據(jù)英偉達(dá)公開資料，使用AI技術(shù)可使藥物早期發(fā)現(xiàn)所需時(shí)間縮短至1/3，成本節(jié)省至1/200。

AI制藥內(nèi)涵豐富，主要包括數(shù)字生物學(xué)、計(jì)算機(jī)藥物發(fā)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化、AI輔助臨床試驗(yàn)等。提及AI制藥行業(yè)何時(shí)迎來新一輪增長，光大證券林小偉等人3月30日研報(bào)中表示，據(jù)量子位智庫預(yù)測，鑒于目前絕大多數(shù)臨床階段管線處于臨床一期，2023-2024年將出現(xiàn)跨越“死亡之谷”的臨床管線，進(jìn)一步證明AI技術(shù)對新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)的顛覆性。

2026年，預(yù)估將會(huì)出現(xiàn)首個(gè)上市的AI驅(qū)動(dòng)藥物，AI制藥行業(yè)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值因此得到驗(yàn)證，政策、產(chǎn)業(yè)、消費(fèi)市場對于AI驅(qū)動(dòng)藥物的態(tài)度及相關(guān)舉措也將清晰，行業(yè)逐漸定型。與此同時(shí)，現(xiàn)有的管線及后續(xù)發(fā)展較快的管線，將大批進(jìn)入臨床，AI制藥的技術(shù)價(jià)值將得到規(guī)?；?yàn)證。

中銀證券楊思睿在研報(bào)中表示，隨著數(shù)據(jù)互聯(lián)互通建設(shè)的逐步完善以及認(rèn)知智能技術(shù)的逐步成熟，AI醫(yī)療市場呈高增長態(tài)勢，根據(jù)艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)，其市場規(guī)模在2025年有望達(dá)385億元，2020-2025年CAGR達(dá)46%。其中，AI制藥是AI醫(yī)療領(lǐng)域的重要一環(huán)。

林小偉等人認(rèn)為，當(dāng)前國內(nèi)外AI制藥市場的主要參與者主要有三類，即大型藥企、AI制藥初創(chuàng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)，其中大型藥企又分為傳統(tǒng)藥企和CRO企業(yè)。建議關(guān)注AI制藥領(lǐng)域成都先導(dǎo)、泓博醫(yī)藥、云南白藥、藥石科技。

具體到AI制藥領(lǐng)域的上市公司來看，泓博醫(yī)藥早在2019年就設(shè)立了計(jì)算機(jī)及人工智能輔助的藥物設(shè)計(jì)技術(shù)平臺(tái)，利用開源代碼建立了自己的AI模型，公司還與深勢科技展開合作，利用深勢科技的Hermite藥物計(jì)算平臺(tái)，對化合物進(jìn)行了分子級別的動(dòng)力學(xué)仿真，能夠以化學(xué)精度高效評估蛋白質(zhì)與配體的結(jié)合情況，實(shí)現(xiàn)工業(yè)規(guī)模的先導(dǎo)化合物優(yōu)化篩選，提升藥物研發(fā)效率。

義翹神州和Ainnocence攜手建立了人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的抗體親和力成熟平臺(tái)，通過Ainnocence研發(fā)的可自我優(yōu)化的人工智能引擎，結(jié)合義翹神州的高通量重組抗體表達(dá)生產(chǎn)平臺(tái)，具有高達(dá)10^10誘變序列庫，進(jìn)一步提升義翹神州的抗體開發(fā)CRO服務(wù)能力。

皓元醫(yī)藥近期接受投資者調(diào)研時(shí)稱，目前公司已與多家AI制藥公司形成戰(zhàn)略合作，通過AI模式助力新藥研發(fā)突破技術(shù)壁壘，推進(jìn)人工智能在藥物研發(fā)階段的應(yīng)用落地。未來公司將繼續(xù)深化合作，加快一站式化合物合成路線預(yù)測和推薦平臺(tái)的數(shù)字化進(jìn)程，持續(xù)提升化合物篩選的質(zhì)量和效率，助力新藥研發(fā)。

不過值得注意的是，朱國廣表示，ChatGPT當(dāng)前對生物醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)掌握尚待提高，其中AI制藥方面，由于公開的醫(yī)藥研發(fā)案例與數(shù)據(jù)不足等因素，AI目前仍然只起輔助性作用。