2022智能制藥市場(chǎng)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(guó)內(nèi)的AI制藥產(chǎn)業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)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(yīng)用。具體到細(xì)分環(huán)節(jié)來說，涉獵靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子生成、活性預(yù)測(cè)、ADME/T性 質(zhì)預(yù)測(cè)、化合物合成、藥物晶型預(yù)測(cè)、藥物劑型預(yù)測(cè)等方面。

盡管現(xiàn)階段，人工智能和計(jì)算并無法解決所有問題，但人工智能作為一種技術(shù)工具，只要滿足充足的數(shù)據(jù)等條件，就可以加以應(yīng)用，被廣泛應(yīng)用于藥物研發(fā)的多個(gè)環(huán)節(jié)。目前國(guó)內(nèi)的智能制藥產(chǎn)業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)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(yīng)用。具體到細(xì)分環(huán)節(jié)來說，涉獵靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子生成、活性預(yù)測(cè)、ADME/T性 質(zhì)預(yù)測(cè)、化合物合成、藥物晶型預(yù)測(cè)、藥物劑型預(yù)測(cè)等方面。

人工智能是未來核心生產(chǎn)力。“AI+醫(yī)療”為健康生活和醫(yī)療服務(wù)帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個(gè)古老悠久又對(duì)人類至關(guān)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(gè)古老的行業(yè)注入了新的活力，也被認(rèn)為是制藥業(yè)未來趨勢(shì)。

藥物的從研發(fā)到市場(chǎng)投放是一個(gè)昂貴且漫長(zhǎng)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(diǎn)，設(shè)計(jì)化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時(shí)間，花費(fèi)可達(dá)數(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對(duì)藥物進(jìn)行多次測(cè)試，仍需要花費(fèi)大量時(shí)間與金錢。根據(jù)2017年塔夫茨藥物開發(fā)研究人員的調(diào)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(xiàng)目延后和較高的失敗率。

2022智能制藥市場(chǎng)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(shè)計(jì)、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應(yīng)降低?！癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運(yùn)用NLP算法對(duì)海量的數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，識(shí)別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關(guān)的聯(lián)結(jié)，進(jìn)而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對(duì)藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結(jié)果進(jìn)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(nèi)外”AI+制藥“企業(yè)獲得融資總額超45億美元，國(guó)內(nèi)公司累計(jì)融資總額超14億美元。

2020年，AI制藥領(lǐng)域在資本市場(chǎng)獲得了很高的關(guān)注度，對(duì)于AI技術(shù)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(cè)技術(shù)的進(jìn)步，各種藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的不斷積累以及計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備與人工智能算法的改良使得AI技術(shù)在生物制藥領(lǐng)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(jìn)行新藥研發(fā)時(shí)長(zhǎng)期存在的研發(fā)周期長(zhǎng)、失敗率高、成本高等痛點(diǎn)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(qū)動(dòng)力也正式助推了這場(chǎng)資本熱潮。

據(jù)中研普華研究報(bào)告《2022-2027年中國(guó)智能制藥行業(yè)深度調(diào)研與投資戰(zhàn)略研究報(bào)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(diǎn)

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(wù)帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個(gè)古老悠久又對(duì)人類至關(guān)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(gè)古老的行業(yè)注入了新的活力，也被認(rèn)為是制藥業(yè)未來趨勢(shì)。

采用數(shù)字化思維方式：

技術(shù)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(gè)人都充分意識(shí)到采用技術(shù)的必要性和優(yōu)勢(shì)。這場(chǎng)大流行無疑證明了我們?cè)诒匾獣r(shí)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(jìn)，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(lǐng)全球醫(yī)藥行業(yè)的轉(zhuǎn)型之路，并對(duì)許多人的生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)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(jī)器關(guān)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(duì)世界各地機(jī)器的監(jiān)控和管理。這創(chuàng)建了一個(gè)互聯(lián)的機(jī)械生態(tài)系統(tǒng)，并允許進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和遠(yuǎn)程維護(hù)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(shì)，需要對(duì)其進(jìn)行有效利用。這要通過持續(xù)的教育、培訓(xùn)和意識(shí)實(shí)現(xiàn)的，確保所有從頭開始參與工作的人都參與到工作場(chǎng)所的數(shù)字化中，并投資于提高勞動(dòng)力的技能。現(xiàn)在培訓(xùn)和開發(fā)可以通過數(shù)字平臺(tái)遠(yuǎn)程完成，這個(gè)過程更容易了解和管理。可以通過傳播對(duì)好處的認(rèn)識(shí)來抵制變革——不僅僅是關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)和衡量標(biāo)準(zhǔn)，還有所有員工的優(yōu)勢(shì)，以及更好的生產(chǎn)對(duì)業(yè)務(wù)以外的其他人的影響。

二、世界智能制藥行業(yè)動(dòng)態(tài)

藥物的從研發(fā)到市場(chǎng)投放是一個(gè)昂貴且漫長(zhǎng)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(diǎn)，設(shè)計(jì)化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時(shí)間，花費(fèi)可達(dá)數(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對(duì)藥物進(jìn)行多次測(cè)試，仍需要花費(fèi)大量時(shí)間與金錢。根據(jù)2017年塔夫茨藥物開發(fā)研究人員的調(diào)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(xiàng)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(shè)計(jì)、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應(yīng)降低?！癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運(yùn)用NLP算法對(duì)海量的數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，識(shí)別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關(guān)的聯(lián)結(jié)，進(jìn)而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對(duì)藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結(jié)果進(jìn)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(nèi)外”AI+制藥“企業(yè)獲得融資總額超45億美元，國(guó)內(nèi)公司累計(jì)融資總額超14億美元。

第二節(jié) 世界智能制藥市場(chǎng)分析

一、世界智能制藥消費(fèi)情況

2020年，AI制藥領(lǐng)域在資本市場(chǎng)獲得了很高的關(guān)注度，對(duì)于AI技術(shù)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(cè)技術(shù)的進(jìn)步，各種藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的不斷積累以及計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備與人工智能算法的改良使得AI技術(shù)在生物制藥領(lǐng)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(jìn)行新藥研發(fā)時(shí)長(zhǎng)期存在的研發(fā)周期長(zhǎng)、失敗率高、成本高等痛點(diǎn)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(qū)動(dòng)力也正式助推了這場(chǎng)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(dá)到289起。

目前這一領(lǐng)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(fèi)結(jié)構(gòu)

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

第三節(jié) 2021年中外智能制藥市場(chǎng)對(duì)比

近年來，在AI制藥這類新興賽道上越來越多中國(guó)企業(yè)的身影涌現(xiàn)。在中國(guó)一級(jí)市場(chǎng)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(dá)到10億美金。市場(chǎng)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(jìn)行布局的主要是跨國(guó)藥企，我國(guó)國(guó)企在運(yùn)用人工智能方面還暫缺條件。我們和發(fā)達(dá)國(guó)家比仍存在較大差距，原創(chuàng)性理論基礎(chǔ)薄弱，重大產(chǎn)品和系統(tǒng)缺失，人才供應(yīng)不足。

但是，在自動(dòng)化方面，我國(guó)僅極少制藥企業(yè)達(dá)到一定程度的過程自動(dòng)化，絕大多數(shù)企業(yè)還停留在設(shè)備控制的單體自動(dòng)化階段。如在制劑生產(chǎn)方面，生產(chǎn)設(shè)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(zhuǎn)運(yùn)相當(dāng)一部分還是以人工為主;相當(dāng)一部分設(shè)備還比具備完整的重要質(zhì)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(duì)其進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)和優(yōu)化控制的輸入條件。

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