【產業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產業(yè)鏈圖譜_人工智能產業(yè)鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業(yè)研究報告】

摘要：大多數情況下，藥物發(fā)現者利用高通量篩選方式進行目標化合物篩選，以提高藥物發(fā)現率，由于不斷試錯的成本較高，更多的藥企開始引入人工智能技術開發(fā)虛擬篩選技術，以期取代或增強傳統(tǒng)高通量篩選的方法。近年來，人工智能在新藥研發(fā)、疾病風險預測和慢性病管理等細分領域也開始大放異彩。本文主要分析人工智能在新藥研發(fā)領域的應用場景及其存在的局限性。

新藥研發(fā)企業(yè)將人工智能技術滲入藥物研發(fā)系統(tǒng)，可以在藥物研發(fā)過程中減少時間、人力和物力的投入，大幅度的降低藥物的研發(fā)成本，同時還能基于基因、疾病等建立的數據模型預測研發(fā)過程中的有效性、安全性和副作用等。隨著人工智能技術的不斷整合，藥物研發(fā)企業(yè)有望在研發(fā)過程中逐漸的實現“去風險”，同時提高全球醫(yī)療信息領域的效率，越來越多的人都相信AI技術有助于破解生物學奧秘，并促進人類健康。預計未來3到5年，人工智能技術將在新藥研發(fā)領域取得突破性的進展。

人工智能新藥研發(fā)領域主要有三類公司，為推動新技術的應用都在進行不同的嘗試

目前在人工智能新藥研發(fā)領域主要有三類公司：大型藥企、AI技術公司和藥物研究機構，它們都在為人工智能在醫(yī)療領域的應用進行各種嘗試。

大型藥企以其海量的藥物研發(fā)數據與人工智能公司尋求探索合作，如國內藥明康德投資了AI藥物研發(fā)公司Insilico Medicine，布局用強化學習和生成對抗網絡(GAN)進行分子發(fā)現的技術;日本武田藥業(yè)與AAIH聯盟發(fā)起人Numerate的小分子藥物的合作，AAIH聯盟旨在推進人工智能在醫(yī)療領域的應用。不同的AI技術公司都有各自的業(yè)務切入口，分別在新藥研發(fā)的不同環(huán)節(jié)中尋求突破，一旦發(fā)現細小的環(huán)節(jié)可行，便逐漸的向環(huán)節(jié)的上下游拓展業(yè)務，這些公司并不研發(fā)和生產新藥，而是向醫(yī)療機構或大型藥企提供技術服務。藥物研究機構自身擁有較高的研發(fā)水平，也在尋找新的商業(yè)機會，該類機構也是屬于一個服務性的公司平臺，在制劑、代謝、安全性評價等方面向全球的藥企提供研發(fā)支持。如上海藥物研究所蘇州科技成果轉化中心正在搭建自己的數據平臺，計劃基于該平臺成立公司，以謀求商業(yè)合作。

人工智能在新藥研發(fā)領域的有7大應用場景，靶點發(fā)現階段的企業(yè)較多

據動脈網蛋殼研究院對國內外近80家人工智能企業(yè)的研究發(fā)現，AI在新藥研發(fā)領域主要應用于靶點發(fā)現、化合物合成、化合物篩選、晶型預測、患者招募、優(yōu)化臨床試驗設計和藥物重定向7大場景，其中靶點發(fā)現的公司最多，幾乎是全部應用場景公司的50%，詳情請見圖1。

圖1 人工智能應用的7大場景企業(yè)數量分布

(資料來源：動脈網蛋殼研究院)

目前從AI在新藥研發(fā)領域的整體應用看，主要集中在靶點發(fā)現階段，即主要集中在新藥研發(fā)早期，化合物合成、化合物篩選、晶型預測等環(huán)節(jié)的企業(yè)數量較少。在蛋殼研究院整理的78家涉足人工智能新藥研發(fā)企業(yè)來看，涉足藥物靶點發(fā)現環(huán)節(jié)的藥企代表企業(yè)有IBM Watson Health、NimbusTherapeutics和冰洲石科技等，化合物篩選代表企業(yè)有Atomwise、Recursion Pharmaceuticals公司和Healx公司等，化合物合成環(huán)節(jié)的代表企業(yè)有深度智耀、Nuritas和Virvio等。詳細企業(yè)圖譜如圖2所示。

圖2 人工智能在新藥研發(fā)的應用場景企業(yè)圖譜

(資料來源：動脈網蛋殼研究院)

人工智能存在局限性，對新藥研發(fā)幫助的效果尚待驗證

人工智能作為計算機領域的前沿技術，其應用價值也逐步被放大，甚至出現取代人類工作的言論。利弊同存，雖然人工智能可以更準確的識別目標、更高效的處理數據，但這些技能的存在都是受到IT從業(yè)者對新藥研發(fā)各種參數重要性判斷的局限。任何技術都會產生假象，如何平衡有時需要依賴從業(yè)者的直覺和經驗，而這些無法計入編程。一種工具決絕不了所有問題，如何能將AI技術最大化利用，還需要更多的研究和投入。

新藥研發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)數不勝數，人工智能可以解決的部分有限。用計算機設計新藥的程序已經存在了好幾十年。但在醫(yī)藥行業(yè)，研發(fā)產出率非但沒有上升，反而還逐年下降。藥物發(fā)現的時間沒有縮短，成本也沒有變得更低。這并不是說這些程序阻礙了新藥的研發(fā)，而是說它們尚未給行業(yè)帶來大幅的可喜改觀。即使人們對人工智能新藥研發(fā)的熱度不減，但我們也應理性看待這個新型技術，目前人工智能新藥研發(fā)技術還處于初級的發(fā)展階段，這項技術是否對新藥研發(fā)領域有所幫助，還需要一段時間的積累或成果來證明。

結語

總體來看，人工智能在新藥研發(fā)領域存在巨大潛力，雖然，目前還未研發(fā)出基于人工智能技術的新藥，不過大力發(fā)展大數據新藥創(chuàng)制已經成為全球制藥行業(yè)的新趨勢。希望彼時，人工智能為制藥業(yè)甚至整個社會帶來革命性的變化，中國的人工智能也能夠在新藥研發(fā)領域大放異彩，帶來造福患者的新藥。