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AI+新药行业的“下一站”:临床场景的破局尝试,引而待发的AI+新疗法

2022-08-04 21:3597390

 

每当一种新兴事物出现,都会衍生两种态度:一种是乐观大胆,一种是谨慎克制。一面富有激情,更容易占得成功的先机,另一面更具理性,苛求最大化降低失败风险。两种立场的分割与交融,使得我们能够择中取之,以相对客观的视角看待新生力量的生长发展。AI+新药研发行业亦是如此。

在这里,有着乐观大胆的声音——


“AI是制药行业潜在救星,有望改写整个制药行业。”


“AI+新药的魅力不仅仅在于有望大幅降低新药研发的时间、人力及金钱成本,更在于发现原来很难、甚至不可能发现的靶点及成药机制,使不可能成为可能,创造新的药物资产和增量市场。”


“今天的生物医药就像2000年的互联网,AI将构建医疗行业的全新革命。”


在这里,也有谨慎克制的声音——


“和人工智能在其他领域的遇冷一样,AI在制药领域至今没有取得特别明显的突破,反而越来越多地看到AI在其中应用的局限性。”


“不只是IT与BT技术的对接、机器学习与专家经验的对抗,追求短期高回报的互联网与周期长但不确定性高的药物研发,这两种截然不同的思路和逻辑在AI+新药行业相互碰撞,却很难和解。”


“制药行业仍然是效率最低的行业之一,亦是抵制技术颠覆的最后桥头堡。”


两极视角是相对绝对的,而这些言论却让我们相信,AI+新药研发行业发展的真实形态大体是介于两者之间。穿透表面迷雾,方能看见本质。故此,蛋壳研究院对AI+新药研发行业进行了细致研究,对近20位AI+新药行业资深人士进行了深度调研,制作了《2022 AI+新药研发行业研究报告》,以期更准确地描绘出AI+新药研发行业的真实发展。


以下为报告主要结论:


(1)AI+新药行业已经步入概念验证中的高速发展期。未来1-2年,将有更多由AI设计的药物批量进入临床阶段,进入有效性概念验证(POC,Proof of Concept)阶段的AI药物不再只是个例。未来3-5年,将有首款AI驱动设计的药物上市,并有大批管线进入POC阶段。


(2)未来10年,AI+新药企业的算法将变得更加业务驱动,针对特定的问题定义特别的AI算法解决方案。作为行业重要的基础技术工具,Alphafold将继续进行迭代,进一步提升AI在蛋白质结构预测、蛋白质功能预测方面的能力,从而在新药研发领域有更实质和广泛的落地。


(3)靶点发现场景在未来有巨大的市场想象空间,但目前在技术上尚面临不小挑战。新形态药物递送、化合物合成、临床患者招募分层、临床结果预测、临床试验设计优化、虚拟临床试验、真实世界研究将成为AI+新药企业目前广泛布局领域之外的7大潜力场景。另外,新药物形式领域发展十分迅速,蕴藏着医药产业更大的发展机会。AI目前在新药物形式领域发展早期就开始介入,有着广阔的发展前景。


(4)现阶段的混合商业模式属于AI+新药行业的阶段性产物,未来AI+新药行业的发展将与生物医药领域类似,CRO与Biotech的双重身份不会在同一家企业身上展现。另外,未来SaaS软件服务这类单一商业模式会逐渐消失,这些企业会逐渐向AI CRO以及AI Biotech两种商业模式进行转型。AI CRO领域同传统生物医药领域CRO领域类似,最终会形成几家巨头分割市场的格局。AI Biotech由于发展潜力大、整体市场空间不受限,会成为大部分AI+新药企业的商业选择。通过联合开发管线进行风险共担、利益共享,在未来很长一段时间会成为AI+新药行业的主流生态。


从探索期到发展期,AI逐渐成为药企常态化工具

以AI+新药行业发展时间为轴,其发展过程大体可以划分为三个阶段:


2014-2017年,行业处于技术积累的探索期:包括Exscientia、Atomwise、Recursion、英矽智能、晶泰科技等第一批成长起来的AI+新药企业大多在这个时间段成立,该阶段主要是进行前期的技术积累与早期商业模式的探索,研究AI如何具体落地到新药研发的各环节。企业服务形式主要是提供新药研发特定环节的技术服务。


2018-2019年,行业进入概念验证初期:最早一批AI+新药企业基本完成前期技术积累,并陆续开始获得临床前候选药物(Pre-clinical candidate, PCC)一类的验证性成果,部分AI+新药企业为药企或药物研发CRO企业提供更具广度和深度的端到端AI技术服务。


2020年至今,行业进入高速发展期:伴随着技术的不断成熟,AI+新药企业与药企的合作频次、合作范围、合作深度不断拓宽拓深,最早成长起来的一批AI+新药企业继续增强端到端解决方案能力,同时接连开启AI药物管线在临床方面的验证。另外,包括谷歌、腾讯、百度、华为、阿里巴巴、字节跳动在内的多家科技互联网巨头相继进场AI制药,谷歌旗下Deepmind团队开发的两代AlphaFold算法解决了生物学界长达50年的蛋白质空间结构预测难题,在为AI+新药领域吸引更多目光的同时,也为该领域带来更多资源和人才。


当前,多家AI+新药企业顺利奔赴二级市场,使得AI+新药领域的热度高涨。据动脉橙产业智库不完全统计,2021年,全球AI+新药领域的融资表现再创新高,融资达83起,融资总额达46.13亿美元。2014年至2022上半年,全球AI+新药领域累计发生融资事件383起,累计融资133.65亿美元。


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