2022年中國AI制藥行業(yè)概覽 -頭豹

?2022?2022LeadLeo400-072-5588中國AI制藥行業(yè)概覽2022ChinaAIPharmaceuticalsIndustryOverview報告提供的任何內容(包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等)均系頭豹研究院獨有的高度機密性文件(在報告中另行標明出處者除外)。未經(jīng)頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施，追究相關人員責任的權利。頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動均使用“頭豹研究院”或“頭豹”的商號、商標，頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機構22摘要0102摘要0102I的程度越高，藥物研發(fā)的效率也越高03不斷增長，對于國產(chǎn)創(chuàng)新藥需求緊迫，或將成為抗腫瘤之外的另一研發(fā)重點；隨著AI應用成熟度的提升，未來AI技術在制藥領域的滲透率將不斷提高，成為創(chuàng)新2022開年以來接連達成巨額合作目，AI制藥領域或將進入快速上升期——業(yè)內記錄。AI能制藥的大趨勢愈發(fā)顯著，AI制藥相較傳統(tǒng)制藥可成功率，AI制藥在資本市場的熱度逐漸升溫。CONTENTSu名詞解釋u中國AI制藥行業(yè)綜述定義應用情況AI制藥應用價值發(fā)展歷程u中國AI制藥行業(yè)市場主體概況市場主要玩家大型藥企互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)AI制藥初創(chuàng)企業(yè)u中國AI制藥行業(yè)驅動因素宏觀政策利好AI制藥相關領域AI制藥市場投融資熱度不斷上升AI技術的突破為賦能制藥領域創(chuàng)造條件u中國AI制藥行業(yè)市場局面及潛在空間市場局面與核心競爭力市場潛在空間u中國AI制藥行業(yè)發(fā)展趨勢未來AI技術在制藥領域的滲透率將不斷提高，AI制藥或將成為創(chuàng)新藥為慢性病和癌癥領先的AI制藥初創(chuàng)企業(yè)將拓展并形成更完整的業(yè)務鏈和多元化商業(yè)模400-072-5588---------------------------?2022LeadLeoCONTENTSu企業(yè)推薦CONTENTS?晶泰科技----------------------------------------?望石智慧----------------------------------------u方法論----------------------------------------u法律聲明----------------------------------------?2022LeadLeo400-072?2022LeadLeoCONTENTSuTermsuOverviewofChinaAIPharmaceuticalsIndustryDefinitionApplicationsApplicationValueofAIPharmaceuticalsDevelopmentHistoryuChinaAIPharmaceuticalsIndustryKeyPlayersOverviewKeyPlayersBigPharmaITLeadingFirmsAIPharmaceuticalsStartupuChinaAIPharmaceuticalsIndustryDrivingFactorsPositiveMacroPoliciesBoomingInvestmentMarketAdvancedAITechnologiesuChinaAIPharmaceuticalsIndustryMarketSituationandPotentialMarketSpaceMarketSituationandCorecompetitivenessPotentialMarketSpace400-072-5588-----------------------?2022LeadLeoCONTENTSuChinaAIPharmaceuticalsIndustryDevelopmentTrendsAIpharmaceuticalswillbecomethemainstreamwayofinnovativemedicineR&D,focusingonchroniccancerLeadingcompanieswillexpandtoformmorecompletebusinesschainsandmodelsuRecommendedCompanies?XtalPiStoneWiseuMethodologyuLegalStatement400-072-5588----------?2022LeadLeoandTablesAI環(huán)節(jié)的應用情況-1AI情況-2QAI量領先的大型藥企AIAI域投資金額AI企業(yè)AI資金額AIQAI企業(yè)與大型藥企合作數(shù)量400-072-5588-----------------------------?2022LeadLeoandTables/10萬)AI務品400-072-5588--------------?2022LeadLeo名詞解釋名詞解釋TERMSu生成式對抗網(wǎng)絡：GenerativeAdversarialNetworks(GAN)，一種深度學習模型，通過框架中(至少)兩個模塊：生成模型和判別模型的互相博弈學u變分自編碼器：VariationalAuto-Encoder(VAE)，組合了神經(jīng)網(wǎng)絡和貝葉斯推理這兩種最好的方法，據(jù)它們所接受的分布來生成圖像和數(shù)字，允許從而學習強大的潛在表征uRecurrentNeuralNetworkRNN序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節(jié)點(循環(huán)單元)按鏈式連接的遞歸u長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡：LongShort-TermMemory(LSTM)，是一種時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，是為了解決一般的RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)存在的長期依計出來的uGRU(RNN)中的一種門控機制，與其他門控機制相似，其旨在解決標準RNN中的梯度消失／爆炸息9?2022LeadLeo400-072?2022LeadLeo主要觀點：的試驗、評估等研發(fā)目標的試驗、評估等研發(fā)目標400-072-5588?2022LeadLeo機器代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步做圖眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛐录夹g……實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和機器代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步做圖眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛐录夹g……實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和人工智能的核心，計算機通過模擬或實現(xiàn)人類的學習行為獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善器學習涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策藥領域的AI技術AI醫(yī)藥應用場景靶點確認基于表型的藥物發(fā)現(xiàn)選ADMET質預測設計通中的假藥劣藥道營銷流程，優(yōu)化客戶關系管理療方案程診療化藥品審批流程?AI制藥是指將機器學習、自然語言處理及大數(shù)據(jù)等人工智能技術應用到制藥領域各個環(huán)節(jié)，顯著優(yōu)化新藥研發(fā)人工智能技術類型人工智能技術類型AIAI制藥是指將自然語言處理(NLP)、機器學習(ML)及大數(shù)據(jù)(BigData)等人工智能技術應用到制藥領域各環(huán)節(jié)，以提高、優(yōu)化新藥研發(fā)的效率及質量，降低臨床失率及研發(fā)成本主要應用環(huán)節(jié)具體應用領域管理400-072-55881?2022LeadLeo應用情況(1/2)?應用在制藥環(huán)節(jié)的AI技術主要包括機器學習中的深度學習、大數(shù)據(jù)及自然語言處理，通過訓練數(shù)據(jù)庫內目標信AI的應用情況-1制藥環(huán)節(jié)AI技術類型應用情況藥物研發(fā)口通過深度學習，從大量的患者樣本及生物醫(yī)學資料中整理篩選相關的基因組學、蛋白質組學、藥物發(fā)現(xiàn)口通過機器學習，直接使用生物系統(tǒng)進行藥物篩選，在表型篩選中關聯(lián)細胞表型和化合物作用方通路或遺傳疾病相關聚類口通過機器學習、深度學習中的變分自編碼器(VAE)和生成式對抗網(wǎng)絡(GAN)及基于自然語言處理的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)，長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM)，門控循環(huán)單元(GRU)和設計口將藥物分子結構映射為可通過機器學習算法處理的形式，形成多條合成路線，并推薦最佳合成在給定反應物的前提下通過深度學習預測化學反應結果選能微擾等技術，構建化合物化學結構與生物活性之間的關系模型，實現(xiàn)對藥物化合物作用機制ADMET預測口通過深度學習，對篩選后的化合物進行藥代動力學測試識別，根據(jù)得到的相關特征，評估多個ADMET參數(shù)間的隱藏的關系和趨勢，預測化合物的藥性，如代謝性、細胞滲透性和溶解性、毒等性質400-072-5588?2022LeadLeo應用情況(2/2)?應用在制藥環(huán)節(jié)的AI技術主要包括機器學習中的深度學習、大數(shù)據(jù)及自然語言處理，通過訓練數(shù)據(jù)庫內目標信AI制藥環(huán)節(jié)AI技術類型應用情況用藥安全用藥安全口通過自然語言處理和機器學習改善臨床試驗的設計、管理、監(jiān)控和患者招募，從各種結構化和非結構化的數(shù)據(jù)類型中提取信息，找到符合臨床試驗入組標準的受試者，或關聯(lián)各種大型數(shù)據(jù)口通過機器學習，實現(xiàn)從接收藥物不良反應到報告全流程的自動化，提高藥物警戒的工作效率，風險評估口通過機器學習和深度學習，對真實世界數(shù)據(jù)進行識別，提出新假設，同時為進行中的臨床試驗的有效信息，優(yōu)化藥物研發(fā)流程，提升用藥安全口口AI醫(yī)藥的應用場景主要包括藥物研發(fā)、用藥安全、供應鏈管理、商業(yè)拓展、個性化診療及監(jiān)管審批六個方面，其中藥物研發(fā)及用藥安全是AI技術在制藥環(huán)節(jié)的主要內容，藥物研發(fā)包括靶點確的藥物發(fā)現(xiàn)、分子生成、化學反應設計、化合物篩選、ADMET性質預測，用藥安全則涉及臨床試驗、藥物風險評估及真實世界研究口靶點確認是藥物研發(fā)中的關鍵步驟，機器學習和深度學習是目前靶點研究的重要手段之一，當前已知的藥物靶點大多為蛋白質，利用AI技術在蛋白質的原始信息中提取關鍵特性，從大量的患及分類口分子生成是藥物研發(fā)中的另一重要環(huán)節(jié)，當前主要的技術涉及機器學習、深度學習中的變分自編碼器(VAE)和生成式對抗網(wǎng)絡(GAN)及基于自然語言處理的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)，長短口化學反應設計是AI技術當前正在取得進展的環(huán)節(jié)之一，將藥物分子結構映射為可通過機器學習算法處理的形式，形成多條合成路線，并推薦最佳合成路線，或在給定反應物的前提下通過深度AI技術還可以用來探索新的化學反應400-072-5588?2022LeadLeo頭豹洞見口總的來說，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)具有研發(fā)周期長、資金投入大、研發(fā)失敗風險高的特點，頭豹洞見口總的來說，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)具有研發(fā)周期長、資金投入大、研發(fā)失敗風險高的特點，傳統(tǒng)新藥研發(fā)環(huán)節(jié)較為復雜，藥物發(fā)現(xiàn)和臨床試驗中累計研發(fā)成本投入持續(xù)增加，同時成功率卻基本維持在10%左右，導致研發(fā)風險不因此藥物研發(fā)的轉型升級勢在必行據(jù)和自然語言處理等AI技術，對化合物的結作用機制、基因等海量數(shù)據(jù)進行結構化分析處理，從而快速精準地確定靶點、篩選最佳化合物分子、預測藥代動力學性質口AI制藥可大幅縮短藥物研發(fā)各環(huán)節(jié)所需周期、降低企業(yè)在研發(fā)新藥時的成本投入，同時提高藥物研發(fā)的成功率、降低新藥研發(fā)風險，提升企業(yè)的投資回報率，相較于傳統(tǒng)制藥在新藥研發(fā)領域擁有絕對優(yōu)勢，AI技術在研發(fā)滲透率越高、藥物研發(fā)的效率越高傳統(tǒng)制藥AI制藥?通過將AI技術應用于藥物研發(fā)各環(huán)節(jié)，較傳統(tǒng)制藥研發(fā)可以更顯著地縮短研發(fā)所需周期，從而降低企業(yè)研發(fā)成AI一般研發(fā)所需研發(fā)周期研發(fā)資金投入研發(fā)成功率口早期化合物篩選及構效關系研究口候選化合物成藥性初步評估口候選化合物工藝開發(fā)與優(yōu)化口新藥上市申請口藥物研發(fā)階段口用藥安全階段口新藥審批上市口平均上市時間口藥物研發(fā)(靶點確認、基于表型的口用藥安全(臨床試驗、藥物評估、口監(jiān)管審批(優(yōu)化藥品審批流程)口口總研發(fā)周期?2022LeadLeo400-072?2022LeadLeoAI迅速發(fā)展首次正式應用制藥領域AI制藥快速發(fā)展期AIAI迅速發(fā)展首次正式應用制藥領域AI制藥快速發(fā)展期AI制藥緩行過渡期AI制藥發(fā)展初期美國制藥公司默沙東運用計算機輔助進行藥物設計，涉及三維定量構效關系分學模擬等計算技術2018年以來，國際市場涌現(xiàn)大批AI制藥初創(chuàng)企業(yè)，投資者對于AI制藥行業(yè)信心逐漸增加，大量資本開始涌入市場，當年國內外AI制藥企業(yè)融資總額突破2010年以來新高2019年，由于商業(yè)化問題，整個AI醫(yī)療行業(yè)陷入低谷，受此影響，投資者對于AI制藥領域的相對熱度減退，投資增長緩慢2020年受疫情影響，醫(yī)療行業(yè)成為大熱點，資本再次聚焦AI制藥領域，隨著一些老牌AI制藥公司及行業(yè)新銳的加入，AI制藥的投融資市場迎來新一波熱潮20世紀80年代?AI制藥的應用場景可以追溯到20世紀80年代，經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，隨著AI應用技術的不斷成熟以及資本市場對加，受國內外新冠病毒疫情形勢影響，當前AI制藥已步入快速發(fā)展期首批AI制藥初創(chuàng)企業(yè)涉足AI藥物發(fā)現(xiàn)研發(fā)領域，由于行業(yè)發(fā)展前景尚不明朗，資本市場大多持懷疑和觀望態(tài)度，業(yè)內僅有少數(shù)企業(yè)合作一方面是由于行業(yè)研究重心放在制藥單個環(huán)節(jié)上，導致AI制藥的規(guī)?；虡I(yè)化受阻；另一方面，該時期的研發(fā)成果未能有效證明AI在新藥研發(fā)過程中有顯著的加速增效作用自此，部分初創(chuàng)企業(yè)開始探索新的商業(yè)模式，縱向拓展服務鏈條，如直接生產(chǎn)分子化合物15?2022LeadLeo400-072?2022LeadLeo主要觀點：22年第一季度，全球相關AI制藥企業(yè)累積超過595家IAIAI400-072-5588?2022LeadLeoAI初創(chuàng)企業(yè)海外傳統(tǒng)藥企CRO市場主要玩家AI初創(chuàng)企業(yè)海外傳統(tǒng)藥企CRO?當前國內外AI制藥市場的主要玩家主要有三類，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)，截止2022年第一季度，全球相關AI制藥企業(yè)累積超過595家本土cc海海外口口根據(jù)DeepPharmaIntelligence的數(shù)據(jù)，截止2022年第一季度，全球參與AI藥物研發(fā)的大型藥企超過56家，其中包括逾36家傳統(tǒng)藥企和20家CRO企業(yè)；相關互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)超31家，AI制藥初創(chuàng)企業(yè)超過495家來源：DeepPharmaIntelligence、頭豹研究院17www.leadleo.400-072-5588大型藥企外部投資并購與互聯(lián)網(wǎng)巨頭或AI初創(chuàng)公司合作123456789口隨著國內外大型藥企逐漸意識到AI技術應用在制藥領域的價值，為了進一步提高新藥研發(fā)效率，越來越多的傳統(tǒng)藥企和CRO企業(yè)涌入AI制藥領域，全球范圍內AI制藥年遞增口根據(jù)DeepPharmaIntelligence的數(shù)據(jù)，2021年-2022年第一季度全球開展AI制藥項目數(shù)量領先的企業(yè)以大型外資跨國藥企為主，其中阿斯利康、默克和輝瑞分別以25、口相較于國際市場和外資公司，中國AI制藥行業(yè)起步較晚，本土藥企在AI制藥領域的涉足則更為謹慎，但近年來市場的熱度整體仍呈大幅上升趨勢；如2022年1月，復星醫(yī)藥與AI制藥初創(chuàng)公司英矽智能達成戰(zhàn)略合作，包括針對四個指定靶點以AI技術開展藥物研發(fā)和英矽智能的QPCTL項目合作，項目首付款為1,300萬美元，創(chuàng)造了目AI的最高記錄?當前市場上參與AI制藥的大型藥企以外資跨國企業(yè)為主，本土藥企在該領域的涉足相對較為謹慎；當前藥企進入市場的主要方式為企業(yè)內部自建AI研發(fā)團隊、外部投資并購以及與互聯(lián)網(wǎng)巨頭或AI初創(chuàng)公司合作市場進入方式案例市場進入方式案例內部自建內部自建AI研發(fā)團隊口口目前全球前十的大型藥企都已在AI制藥領域有所布局，未來或有更多傳統(tǒng)藥企和口大型藥企進入市場的方式主要有三種，一是內部自建AI研發(fā)團隊，如諾華和葛蘭素史克是業(yè)內較早設立自己的AI部門的藥企；二是對外部AI制藥初創(chuàng)企業(yè)進行投資并購，如復星醫(yī)藥今年宣布在合作的同時將向英矽智能提供股權投資；三是與互聯(lián)網(wǎng)巨頭或AI初創(chuàng)公司合作，如正大天晴通過與阿里云合作獲得一種全新的化合物篩選來源：DeepPharmaIntelligence、頭豹研究院18400-072-5588口當前互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)在AI制藥領域的口當前互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)在AI制藥領域的研究主要集中在新藥研發(fā)環(huán)節(jié)制藥初創(chuàng)企業(yè)和大型藥企而言擁有得進入市場的方式主要有對AI初創(chuàng)企業(yè)進行投資、自主研發(fā)建立AI制藥平臺及與外部機構合作研發(fā)AI制藥項目三種節(jié)跳動或有相關平臺自主研發(fā)的計劃；阿里云則是與全球健康藥物研發(fā)中心合作開發(fā)AI藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)平臺口預計未來互聯(lián)網(wǎng)巨頭在AI制藥領域的在算法和算力上的優(yōu)勢持續(xù)推動該領域發(fā)展?近年來國內外互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)相繼通過對AI制藥初創(chuàng)企業(yè)進行投資、自主研發(fā)建立AI制藥平臺和與外部機構合作研發(fā)AI制藥項目的方式進入市場，利用自身在算法和算力上的優(yōu)勢推動AI制藥領域的快速發(fā)展市場進入方式企業(yè)AI制藥領域相關布局投資AI初創(chuàng)企業(yè)的A及B輪融資，目前晶泰科技已成為國內AI制藥頭自主研發(fā)建立AI制藥平臺騰訊開發(fā)的AI驅動臨床前新藥研發(fā)開放平臺“云深智藥”，是基于騰訊AILab自主研發(fā)的深度ADMET成路線規(guī)劃IAILab加州AI或有進行AI制藥平臺自主研發(fā)的計劃法百圖生科BioMap是生物計算引擎驅動的創(chuàng)新藥物研發(fā)平臺，將先進AI技術與前沿生物技術與外部機構合作研發(fā)AI制藥項目阿里巴巴旗下阿里云與全球健康藥物研發(fā)中心合作，開發(fā)AI藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)平臺，針對SARSMERS毒的藥物研發(fā)進行數(shù)據(jù)挖掘平安科技研究院與清華大學聯(lián)合在計算生物學頂刊BIB上發(fā)表論文，首次公開了用于藥物發(fā)訓練模型UCB?2022LeadLeo400-072?2022LeadLeo112345678910AI制藥初創(chuàng)企業(yè)?當前AI制藥初創(chuàng)企業(yè)作為核心主體，通常利用自身的AI技術優(yōu)勢進入制藥場景中的一個或多個環(huán)節(jié)，通過與藥7776665555555444口口根據(jù)DeepPharmaIntelligence的數(shù)據(jù)，全球范圍內，在2021年-2022年第一季度開展大型AI制藥項目的前十大AI初創(chuàng)企業(yè)中，英矽智能和Atomwise位列第一，其中英矽智能達成了最大的一項AI藥物發(fā)現(xiàn)合作，即與復星醫(yī)藥針對四個指定靶點以AI技術開展藥物研發(fā)和QPCTL項目的合作口AI制藥初創(chuàng)企業(yè)通常利用自身的AI技術優(yōu)勢切入制藥場景中的一個或多個環(huán)節(jié)，一般以與大型藥企合作的形式進入市場口目前AI制藥初創(chuàng)企業(yè)的商業(yè)能力主要體現(xiàn)在兩個方面，一是AI技術服務的能力，技術優(yōu)勢越明顯，越能獲得大型企業(yè)合作方的青睞；二是自研管線，轉型為創(chuàng)新型研發(fā)中心或藥企后進一步擴大行業(yè)領先優(yōu)勢近年來，越來越多的在AI制藥領域有所布局的傳統(tǒng)藥企和CRO企業(yè)選擇與頭部AI制藥初創(chuàng)企業(yè)合作，旨在最大程度節(jié)省研發(fā)成本，利用雙方優(yōu)勢提升新藥研發(fā)效率AI制藥初創(chuàng)企業(yè)市場其他主體項目erie和試驗的速度Pandomics為許多疾病潛在治療靶點的開使用AI和真實世界數(shù)據(jù)新適應癥AI抗體選擇管疾病靶點研究術對現(xiàn)有藥物進行掃描、適應癥尋找用于治療糖尿病及其合并癥等代謝性分子藥物400-072-5588?2022LeadLeo主要觀點：力AI制藥尤其是藥物研發(fā)領域的迅速發(fā)展400-072-5588?2022LeadLeo口國家多個“規(guī)劃”和“行動計劃”中要求推動智能化制造發(fā)展，鼓勵大型企業(yè)加大5口國家多個“規(guī)劃”和“行動計劃”中要求推動智能化制造發(fā)展，鼓勵大型企業(yè)加大5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術應用力度，強調科技前沿技術攻關，有利于人工智能領域的深入發(fā)展，為相關企業(yè)AI技術研發(fā)的進一步突破創(chuàng)造良好的政策環(huán)境口“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃中指出要“堅持創(chuàng)新引領”，與“十三五”規(guī)劃中提到的“堅持創(chuàng)新驅動”不同，是對醫(yī)藥工業(yè)創(chuàng)新研too”、“Fastfollow”向“First-in-class”的轉變，在復雜的國際形勢下，通過鼓勵創(chuàng)新研發(fā)投入、AI先進技術賦能，調動制藥領域創(chuàng)新的積極性和資本市場熱度口此外，中國于2018年通過并開始實行藥品集采制度，至今已進行至第七輪帶量采購，進一步壓縮了仿制藥的利潤空間，部分企業(yè)必須考慮由仿制藥生產(chǎn)向創(chuàng)新藥研發(fā)轉變創(chuàng)新藥物研發(fā)投入，鼓勵將人工智能等新一代信息技術賦能醫(yī)藥研發(fā)，為AI制藥行業(yè)興起奠定基礎政策相關內容“十四五”規(guī)劃口新一代人工智能，前沿基礎理論突破，深度學習框架等開源算法平臺構建，學習推理口加強建設包括大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等在內的數(shù)字經(jīng)濟重點產(chǎn)業(yè)“十四五”醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展規(guī)劃口要大力推動創(chuàng)新產(chǎn)品研發(fā)，推動企業(yè)圍繞尚未滿足的臨床需求，加大投入力度，開展局，積極引領創(chuàng)新，探索人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術在研發(fā)領域的應用，通過對生物學數(shù)據(jù)挖掘分析、模擬計算，提升新靶點和新藥物的發(fā)現(xiàn)效率；息技術應用，縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本。推進健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的開發(fā)應用和整合統(tǒng)一的臨床大數(shù)據(jù)平臺，為創(chuàng)新藥研發(fā)及臨床研究提供有力支撐展，促進互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智造體系融合，提高全行業(yè)質量效益和核心競爭力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動計劃(2021-2023年)口推動智能化制造發(fā)展；鼓勵大型企業(yè)加大5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術應用力現(xiàn)全流程動態(tài)優(yōu)化和精準決策?2022LeadLeo400-072?2022LeadLeo.512345678910AI制藥市場投融資熱度不斷上升.512345678910?從全球角度或中國范圍來看，近六年AI制藥領域的投融資金額整體呈上升趨勢，受全球疫情形勢影響以及AI應用技術的成熟，未來或將有更多的資本涌入該市場，助力AI制藥尤其是藥物研發(fā)領域的迅速發(fā)展.547.0201620172018201920202021.1201620172018201920202021口口全球范圍內，自2016年以來，AI制藥藥物發(fā)現(xiàn)領域的投資金融整體呈上升態(tài)勢；2019年全球資本市場對AI醫(yī)療熱度減退，投資金額大幅縮水，2020年受疫情影響，AI醫(yī)療尤其是藥物研發(fā)領域重新獲得投資者關注，全球AI制藥藥物發(fā)現(xiàn)領域的投資金額較上年增長約71.5%，該數(shù)字至2021年再創(chuàng)新高，達到127.3億美元口與全球AI制藥藥物研發(fā)發(fā)展趨勢類似，2016-2021年的中國AI制藥初創(chuàng)企業(yè)融資金額整體呈上升態(tài)勢，2021年達到約12.4億美元口在2021年全球AI制藥藥物發(fā)現(xiàn)領域融資前十的企業(yè)中，晶泰科技作為中國本土AI制藥初創(chuàng)企業(yè)以7.9億美元的融資金額位列第5；本土創(chuàng)新藥企再鼎醫(yī)藥則在2021年與Schrdinger展開了一項腫瘤候選藥物的研發(fā)及商業(yè)化合作，截止2021年底累積獲得16.6億美元的融資來源：DeepPharmaIntelligence、智研咨詢、頭豹研究院23400-072-5588海量信息分析整合2017年，利用JACS平臺標記了100個可用于治療肌萎縮性側索硬化癥的潛在化合物并從中篩選出5個海量信息分析整合2017年，利用JACS平臺標記了100個可用于治療肌萎縮性側索硬化癥的潛在化合物并從中篩選出5個效篩選率達80%從世界范圍內海量臨床實驗數(shù)據(jù)等信息中分析快速準確提取快速識別調節(jié)特定生物分子途/秒精準構建模型，來進行功能的分析疾病，更加其AI系統(tǒng)完成新藥候選的時間和資金成本只需傳2019年，賽諾菲宣布將選擇由Exscientia開發(fā)的治療免疫學疾病?AI技術是AI制藥領域的核心內容，其在制藥流程內參與的環(huán)節(jié)越多、在各環(huán)節(jié)中滲透的程度越高，藥物研發(fā)的效率越高；近年來AI技術的不斷突破助力AI制藥行業(yè)的快速發(fā)展AAI技術主要賦能場景AI技主要賦能場景AI技術賦能價值高通量化合物篩選確定藥物靶點ADMET性質高通量化合物篩選確定藥物靶點ADMET性質預測通過深度學習提取相關結構特征，加速藥物的早期發(fā)現(xiàn)和篩選過程，有效提高ADMET性質通過通過深度學習提取相關結構特征，加速藥物的早期發(fā)現(xiàn)和篩選過程，有效提高ADMET性質400-072口口AI技術的迭代推進了AI制藥的發(fā)展進司默沙東就運用計算機輔助進行藥物設計，伴隨著谷歌DeepMind研發(fā)的AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold1和AlphaFold2的相繼問世，又從蛋白質空間預測上為大分子藥藥物研發(fā)提供了優(yōu)化思路口AI技術是AI制藥行業(yè)發(fā)展的根本，AI技術在制藥流程中參與的環(huán)節(jié)越多、在各環(huán)節(jié)內滲透的程度越高，藥物研發(fā)的效率也越高口當前AI技術雖在藥物研發(fā)和用藥安全領域均有涉及，但市場上各主體的研究重心仍放在藥物研發(fā)上，尤其集中在靶點確認、分子生成、化合物篩選和ADMET性質預測幾個環(huán)節(jié)?2022LeadLeo主要觀點：400-072-5588?2022LeadLeo核心競爭力AI術服務能力AI技術是市場主體競爭力的核心，擁有世界領先的AI技術、且技術應用越成熟，技術優(yōu)勢越顯著，就越能獲得大型企業(yè)合作方的青睞，從而提業(yè)能力和商業(yè)價值在擁有成熟AI技術的前提下，核心競爭力AI術服務能力AI技術是市場主體競爭力的核心，擁有世界領先的AI技術、且技術應用越成熟，技術優(yōu)勢越顯著，就越能獲得大型企業(yè)合作方的青睞，從而提業(yè)能力和商業(yè)價值在擁有成熟AI技術的前提下，自研管線的豐富程度決定了企業(yè)的競爭能力，涉足更多的制藥環(huán)節(jié)，提供更完整全面的技術服務，有利于對市場的進一步滲透，同時也能為轉型成為創(chuàng)新型研發(fā)中心或藥企后進一步擴礎I54333312345678910?AI制藥領域的核心競爭力主要包括AI技術服務的能力和自研管線的豐富程度；當前中國本土AI制藥初創(chuàng)企業(yè)的業(yè)務布局主要集中在藥物研發(fā)環(huán)節(jié)；晶泰科技及其孵化的劑泰醫(yī)藥為目前國內本土市場中的頭部企業(yè)AI制藥初創(chuàng)企業(yè)藥物研發(fā)用藥安全其他環(huán)節(jié)---------能------科技--、頭豹研究院26www.leadleo.4001322.2300.9280.26.5%-11.3%172.9163.3153.3144.8343.1322.2300.9280.26.5%-11.3%172.9163.3153.3144.8?中國在AI制藥領域起步較晚，但近年來隨著宏觀政策對于AI技術和創(chuàng)新藥研發(fā)的鼓勵、AI領域的迅速發(fā)展和資本市場的持續(xù)關注，預計未來中國AI制藥的潛在市場空間逐步打開，或有較高的增長態(tài)勢CAGR：16.1%364.3364.32018201920202021E2022E2023E2024E2025E2026E400-072-5588本土企業(yè)對于該領域的涉足也相對較為謹慎，但近幾年來隨著政府相繼出臺一系列宏觀政策，進一步加快了傳統(tǒng)制造向智能制造的數(shù)字化轉型，加之新冠疫情的影響推動了創(chuàng)新藥的需求，資本市場對于AI制藥的信心逐漸攀升，大量資本涌入該領域，行業(yè)內涌現(xiàn)大批AI制藥初創(chuàng)企業(yè)，同時不斷有大型藥企和互聯(lián)網(wǎng)巨頭加入AI制藥的隊伍，中國AI制藥的潛在市場正被逐漸打開；2019年AI制藥潛在市場空間達1,633億元人民幣，較2018年提高6.5%，2020年受疫情影響市場空間有所回落，下降至1,448億元口目前中國在該領域的AI技術主要應用于創(chuàng)新藥的研相關，當前創(chuàng)新藥市場規(guī)模僅占總體醫(yī)藥市場的10.0%，預計未來這一比例將繼續(xù)逐步擴大口根據(jù)目前中國整體醫(yī)藥市場及創(chuàng)新藥市場空間的情創(chuàng)新藥市場占整體醫(yī)藥市場的比例或將達到15%，預計2021-2026年復合增長率為16.1%，2026年的AI制藥潛在市場空間將達到3,643億人民幣?2022LeadLeo主要觀點：400-072-5588?2022LeadLeo發(fā)展趨勢(1/2)?由于AI賦能可以大幅降低藥企研發(fā)成本和風險，顯著提高研發(fā)效率，近年來備受市場關注，未來AI技術在制藥領域的滲透率將不斷提高，AI制藥或將成為創(chuàng)新藥藥物研發(fā)的主流方式，重點研發(fā)領域為慢性病和癌癥 29%心 2%神經(jīng)系統(tǒng)疾27%2%呼吸系統(tǒng)疾病眼科疾病癌癥呼吸系統(tǒng)疾病眼科疾病癌癥藥物副作用精神疾病消化系統(tǒng)疾病抗感染心血管疾病免疫系統(tǒng)疾病內分泌疾病 AI29www.leadleo.400-072-5588多元化商業(yè)模式ICROBiotech發(fā)展趨勢(2/2)多元化商業(yè)模式ICROBiotech?業(yè)內領先的AI制藥初創(chuàng)企業(yè)將縱向拓展并形成更完整的AI制藥業(yè)務鏈，完善AI制藥流程，從單環(huán)節(jié)或多環(huán)節(jié)向新藥研發(fā)”轉變；同時橫向形成多元化商業(yè)模式，進一步擴大市場優(yōu)勢一站式新藥研發(fā)一站式新藥研發(fā)400-072-5588口口當前中國的AI制藥初創(chuàng)企業(yè)業(yè)務布局主要集中在藥物研發(fā)ADMET性質預測等關鍵環(huán)節(jié)，小部分本土企業(yè)提供臨床試驗設計服務；由于近年來不斷有初創(chuàng)企業(yè)進入AI制藥領域，行業(yè)競爭激烈，大型藥企和互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)在選擇合作對象時更注重AI制藥初創(chuàng)企業(yè)的AI技術服務能力和自研管線的豐富程度，可以提供更全面的新藥研發(fā)解決方案的企業(yè)則更有利于脫穎而出口目前市場中大部分的AI制藥初創(chuàng)企業(yè)的商業(yè)模式介于AIBiotech和AICRO間，即擁有自研管線且提供CRO服務的“復合型”商業(yè)模式，也有像英矽智能和晶泰科技這樣的業(yè)內領先企業(yè)，憑借自身優(yōu)勢進行進一步的橫向多元化商業(yè)模式擴張；晶泰科技除自身的AICRO業(yè)務外，其投資孵化的初創(chuàng)企業(yè)劑泰醫(yī)藥擁有基于晶泰科技的高通量AI制劑平臺搭建的制劑新藥管線口拓展業(yè)務結構和商業(yè)模式，有利于企業(yè)利潤增長的穩(wěn)定源，進一步優(yōu)化AI制藥平臺及服務，擴大自身的市場優(yōu)勢，形成獨有的AI制藥生態(tài)鏈?2022LeadLeo主要觀點：400-072-5588?2022LeadLeo核心技術及產(chǎn)品通用力場與定制化力場Field技術領域自由能微擾計算人工智能云架構信息安全核心技術及其特核心技術及產(chǎn)品通用力場與定制化力場Field技術領域自由能微擾計算人工智能云架構信息安全核心技術及其特點口更全面的化學空間覆蓋口更精確的性質描述口XFEP預測值和實驗中得到的數(shù)據(jù)存在1.0kcal/mol口完備的高準確度AI模型口可定制的自動化計算流程口操作便捷，項目制管理口橫跨多個主流公有云供應商，靈活調用全球各地的計算集群，保證客戶和合作伙伴在更短時間內及時獲得精確可靠預性四個方面為客戶構建了完善的數(shù)據(jù)安很好地保證了研發(fā)數(shù)據(jù)私密性XForceXFEP XARC 云平臺 數(shù)據(jù)安全體系 企業(yè)架構?晶泰科技在當前國內AI制藥初創(chuàng)企業(yè)中處于領先地位，在世界范圍內擁有三處研發(fā)中心和兩處商務中心，自主晶泰晶泰科技是一家量子物理與人工智能賦能的藥物研發(fā)公司，通過提高藥物研發(fā)的速度、規(guī)模、創(chuàng)新性和成功率，致力于實現(xiàn)藥物研發(fā)的行優(yōu)解決方案，以充分利用前沿的研發(fā)與計算資源，最大化滿足客戶與合作方的需求算能力，能夠在全球范圍內為客戶的超級集群技術支持提供包括化學小分子分子藥物的新藥發(fā)現(xiàn)一體化服務及化學合地區(qū)的技術及服務商業(yè)化等相關工作實驗與計算研發(fā)中心人工智能研發(fā)中心藥物創(chuàng)新研發(fā)中心大中華商務中心海外商務中心400-072-5588?2022LeadLeo晶泰科技(2/2)?晶泰科技擁有先進的藥物發(fā)現(xiàn)及藥物固態(tài)研發(fā)技術，可以幫助客戶及合作企業(yè)更高效地展開藥物研發(fā)工作；近一年晶泰科技與業(yè)內超過5家企業(yè)達成創(chuàng)新藥相關項目的合作，競爭優(yōu)勢顯著技術服務藥物發(fā)現(xiàn)藥物固態(tài)研發(fā)藥物發(fā)現(xiàn)藥物固態(tài)研發(fā)聚焦于苗頭化合物發(fā)現(xiàn)、先導化合物優(yōu)化，獲得高質量的臨床前候選化合物的臨床前研究全流程在智能藥物研發(fā)平臺上構建了抗體等生物藥的研發(fā)工具，并正在向RNA藥物等其他研究領域拓展一般可涵蓋從苗頭化合物生成到一期臨床前的臨床申報研究晶型篩選服務采用多種結晶方法；鹽型篩選服務則會在成鹽反應后進行分析評估，最終選出優(yōu)勢鹽型用于后續(xù)開發(fā)MicroED晶體結構解析平臺,可以在2-3天內完成高精度的晶體結構測定有針對性地改善提高結晶收率、優(yōu)化原料藥產(chǎn)品溶劑殘留、粒度及粒度分布、堆密度等粉體特性可以在2~3周內完成常規(guī)小分子藥物的晶型預測，并適用于更復雜的體系合作企業(yè)合作項目將針對長期困擾患者的慢性自身免疫性疾病，就共同研發(fā)小分子創(chuàng)新藥物新的管線研發(fā)合作，將“AI藥物發(fā)現(xiàn)+疾病模型平021.9雙方圍繞具有自主知識產(chǎn)權的抗抑郁小分子藥物發(fā)現(xiàn)，將AI賦能臨床前候選藥物的設計，優(yōu)化及郁患者急需藥物的研發(fā)進程021.9將“實驗+計算”的新模式引入藥物固體形態(tài)研究2021.2雙方將結合各自平臺在靶點篩選和新藥發(fā)現(xiàn)方面的優(yōu)勢，共同針對幾種亞洲人群常見腫瘤的潛在口口晶泰科技基于人工智能和計算化學方法，實現(xiàn)分子結構生成、活性預測和性質口通過量子物理、計算化學、人工智能等前沿算法和云端算力，結合試驗篩選和表征，有效幫助企業(yè)提高研發(fā)迭代速度、提升研發(fā)效率、降低研發(fā)成本和提升項目整體成功率400-072-5588?2022LeadLeoStoneMIND?|Collector信息提取體系口一款能從專利、文獻及各類圖片中把化學結構快速提取成與原圖呈現(xiàn)形式一致的AI軟件StoneMIND?|Collector信息提取體系口一款能從專利、文獻及各類圖片中把化學結構快速提取成與原圖呈現(xiàn)形式一致的AI軟件StoneMIND?|Designer口結合人工智能、領域知識和海量數(shù)據(jù)，構建包含基于配體、受體和片段的多維度的分子托高通量篩選架構，助力藥物研發(fā)人員實現(xiàn)更快的發(fā)現(xiàn)好的分子口產(chǎn)品優(yōu)勢：優(yōu)勢骨架發(fā)現(xiàn)與選擇、分子設計與優(yōu)化、配體-受體結合分析分子設計體系StoneMIND?|Inspirer理和保存信息知識挖掘體系?望石智慧構建了以科技為推動力的機器+專家的雙引擎研發(fā)模式，打造基于醫(yī)藥