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数字化引领新的制药风潮, “AI+CRO”模式“钱景”就稳了? 天天观天下

富途牛牛 2023-05-11 15:56:49

5月11日,港股$医药外包概念(BK1261.HK)$持续走高,但截至发稿有所回落,目前$药明康德(02359.HK)$涨2.53%,$药明生物(02269.HK)$涨2.43%,$昭衍新药(06127.HK)$涨2.74%。据悉,医药外包近期被市场关注的一个主要原因是AI对于行业的赋能。

ChatGPT横空出世,使得AI制药再度引发热议。因谷歌AlphaFold2在蛋白质折叠上的胜利,近两年资本已将AI制药捧上神坛。如AI制药企业Exscientia,其自成立于来已经与GSK、赛诺菲、拜耳等16家制药公司建立了合作关系,为其快速发展提供了大量的资金。2022年年初,赛诺菲与Exscientia达成了近400亿元的合作。


【资料图】

2021年7月,谷歌与欧洲分子生物学实验室(EMBL)利用AlphaFold2基于氨基酸序列预测了350,000个蛋白质的三维结构,几乎涵盖了人类基因组表达的约20,000个蛋白质。这给医药行业巨头带来冲击,也让各界开始重视起了AI在药物研发领域的应用。

除谷歌外,科技巨头微软、甲骨文、英伟达、亚马逊以及腾讯、百度、字节跳动等我国互联网巨头也在入局,例如腾讯和百度分别成立旗下AI制药公司,即云深智药和百图生科。

据亿欧智库的《2021中国AI/计算制药产业报告:药物发现篇》,2020年是全球AI/计算制药突破元年。数据显示,2020年投资于AI药物研发领域公司和项目的资金增至138亿美元,超过上一年同期的4.5倍以上。

国内也在2021年迎来融资巅峰,一大批AI制药公司如雨后春笋般涌现。其中发展较快的有晶泰科技和英矽智能。去年8月,晶泰科技完成了4亿美元D轮融资,投后估值超130亿人民币;英矽智能再度获得资本青睐,一年完成两轮D轮融资。

国内政策层面,3月27日,为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》,国家科技部会同自然科学基金委近期启动“人工智能驱动的科学研究”(AI for  Science)专项部署工作,紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题,围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开,布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。

AI在医药外包领域的应用主要包括临床试验数据管理、药物安全监测、药物品质控制等方面。通过对临床试验数据的分析和管理,AI可以帮助加速临床试验的进程和降低试验成本。在药物安全监测方面,AI可以通过分析药物使用数据,实现对潜在的不良反应的预测和监测。此外,AI还可以帮助药品品质控制和管理,保障药品的安全和质量。

例如华为的盘古大模型——药物分子大模型可以实现针对小分子药物全流程的人工智能辅助药物设计,进而提升研发效率,让先导药的研发周期从数年缩短至一个月,同时降低70%的研发成本。

除了华为的盘古大模型,$英伟达(NVDA.US)$也将推出“BioNeMo生命科学服务,提供AI模型训练和推理,加速药物研发中最耗时和成本最高的阶段,可加速新蛋白质和治疗方法的创建以及基因组学、化学、生物学和分子动力学研究”。

东吴证券发布的医药行业4月策略报告提到,AI助力新药研发正从“辅助”到“创造”,AIDD(AI驱动的药物设计)持续获得资本青睐,大药企纷纷入局,AIDD发展潜力巨大。

现在很多CXO企业尝试使用AI技术来研发新药,自2015年到2020年,药明康德先后投资了6家AI公司,足以显示其对AI智能引入医药研发领域的重视。英矽智能在2021年2月对外宣称,仅用18个月的时间、260万美元的投入,就研发出了特发性肺纤维化疾病新靶点,节约了大量药物发现成本;这些都体现了AI对于CXO行业的补充效应。

值得注意的是,AI制药的前景未必那么明朗。据悉,ChatGPT是基于大数据大模型,核对事实能力有限,更适合比较宽泛的逻辑梳理和信息归纳。然而,生物医药领域对生成算法的结果要求更高,需要更精确的产出(比如同时具有多个特定性质的小分子或者蛋白质片段),ChatGPT目前的能力还无法胜任。此外,基础数据源无法得到保证。ChatGPT没有接受过整个生物医学数据库的培训,也没有经过生物医学专家的测试或培训,所以AI系统的响应未必正确。

编辑/Corrine

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