AI药物研发发展研究报告(附报告),37页pdf

2022 年 2 月 11 日 专知


传统的新药研发是一项复杂的系统工程,通过大规模的筛选发现先导化合物后,还需要药物专家反复的体外实验、动物试验和人体内试验来进行测试、优化,直到证明这个药品足够安全有效才会被获批上市,中间过程高度依赖药物学家的个人经验与创造力,还无法摆脱周期长、成本高、成功率低等问题,而人工智能 AI 技术在药物研发领域的导入则能有效解决行业痛点。


AI 药物研发这一领域目前仍处于发展初期,2020 年以来 AI 药物研发行业在产品领域、资本领域、技术领域等方面陆续取得突破性进展,使业内对其抱有更为乐观的态度。

健康界研究院认为,人工智能技术对药物研发提质增效的作用毋庸置疑,前景可期,但行业毕竟处在发展初期,数据与算法的技术挑战尤为明显,商业模式的可行性还需市场的进一步检验。


https://www.dx2025.com/wp-content/uploads/2022/02/2021ai_research_report_on_dment.pdf


主要观点

  1. 2020 年至今,行业内有近 30 项的 AI 研发药物获批临床,海外 AI药物研发企业陆续登陆资本市场,行业发展实现 0 到 1 的突破,有望在未来解决药企“三高一低”痛点。

  2. 一级资本市场对 AI 药物研发热情高涨,2021 年前 10 个月行业内的公开融资额已超过 80 亿元。

  3. 国内外制药企业、科技巨头、初创企业纷纷入局,药物研发中的靶点发现、化合物筛选是主要应用场景。

  4. AI 药物研发处于发展初期,技术上面临着数据、算法和专业人才方面的挑战;同时,企业商业模式也需要市场进一步验证。


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AI技术中的机器学习、深度学习、自然语言处理等技术能够提高制药数据、信息的处理效率,对于药物研发过程中的新药发现,可以代替研究人员有限的知识储备和想象力,发现原来很难、甚至不可能发现的靶点,这也是AI在制药领域最大的价值点,AI还可以预测候选药物的性能如药物的吸收、代谢、毒性、不良反应等,缩小后期实验范围,降低临床失败概率,大幅降低新药研发的时间、资金成本。机器学习和深度学习算法已在多个药物发现过程中实施,例如肽合成、基于结构的虚拟筛选、基于配体的虚拟筛选、毒性预测、药物监测和释放、药效团建模、定量构效关系、药物重新定位、多药理学和理化活性。过去的证据加强了人工智能和深度学习在该领域的实施。此外,新颖的数据挖掘、管理和管理技术为最近开发的建模算法提供了关键支持。总之,人工智能和深度学习的进步为合理的药物设计和发现过程提供了绝佳的机会,最终将影响人类。

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