AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划121篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。

智能时代专题：AI+制药

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一、传统药物研发大海捞针，AI破解传统药物研发困境。

传统药物研发投入高、周期长、成功率低，制药成为高风险赌博。药物从最初发现，到最终上市的漫长旅程，每一步都伴随严格标准与筛选，数以万计候选化合物中，最终只有约1种化合物能够通过所有阶段测试与审查，获得FDA批准。

Ufts药物开发研究中心数据，传统药物研发过程中，常常需要药物研究员根据经验，提出5,000~10,000种化合物做药物筛选，筛选出约250个化合物进入临床前研究，找到5~10个化合物进行临床试验，最终有1种化合物通过临床测试获得FDA批准。

药物研发行业面临双十定律、反摩尔定律困境，传统新药研发模式急需变革。传统药物研发通常采用漏斗式筛选模型，海量化合物库中层层筛选，最终只有极少数化合物能通过临床试验获批上市。

Nature统计数据，1款新药从实验室走向市场，需要经历漫长研发过程与层层考验，需要大量资本投入。大海捞针式的研发模式效率低下，成功率不断下降，越来越难以满足患者对新药需求。

双十定律：制药公司投入10亿美元研发经费，10年才能研发出一种新药。Nature统计数据，双十定律是理想业态，现实中1款新药，从研发到获批上市，需要经历从靶点发现、先导化合物筛选、临床前研究、临床试验等漫长、复杂的过程，平均需要10~15年时间，耗费约26亿美元，临床成功率不到10%，最终只有极少数候选药物能通过层层筛选走向上市。

反摩尔定律：制药公司过去几十年研发支出不断增加，10亿美元能换来的新药数量，每9年减少一半。摩尔定律指当价格不变时，半导体性能每18个月翻1倍。药物研发领域呈现相反特征，新药研发成本不断飙升，每隔9年翻1番，主要因为新药研发难度不断加大，特别是肿瘤、神经退行性疾病等复杂疾病，传统研发方法难以奏效，需要投入更多资源进行探索，不断趋严监管要求也提高临床试验成本。

药物研发领域低垂果实逐渐摘尽，进一步加大新药研发难度。过去几十年，制药工业通过经验探索发现许多革命性新药，有效改善许多常见病治疗方式。随着研究深入，许多疾病治疗分子机制日趋复杂，新药研发不得不向疾病发生的根源挖掘，意味着要在基因、蛋白质等更深层次进行探索，技术难度与不确定性大大增加，容易开发的低垂果实已逐渐摘尽，剩下的多是复杂疾病，需要创新开发方法。

二、AI全方位影响与重塑制药行业，大幅提高新药发现成功率。

AI制药本质，是从依赖专家直觉，到数据驱动决策的范式转变，由感性、直觉化，转向理性、数据化。

传统药物研发，专家直觉与经验发挥关键作用，研究人员基于自身知识与感觉，凭借灵感探索研发路径，具有主观性与不确定性，特别是在疾病机理尚不明确的复杂疾病与全新药物研发领域。

AI制药，高度依赖数据与算法，通过不断训练迭代模型，提取规律性知识，找到正确、高效、可复制的药物研发路径。

AI正在全方位影响与重塑制药行业，根本上解决药物研发诸多难题，推动制药业实现颠覆性变革。AI引领制药业进入更智能、高效、个性化新时代，通过快速分析海量数据，加速药物靶标确认与先导化合物发现；利用算法优化药物分子设计，预测候选药物关键性质，显著提升研发效率、降低成本；助力实现个性化精准用药，推动药物研发从大众化向精准化转型，提高新药可及性，使高质量治疗更普及。

AI将显著提升药物研发效率，使新药研发周期大幅缩短。研发效率低下，是制药企业广泛面临的难题，新药从实验室到上市动辄十数年。AI可实现海量文献与数据的快速分析挖掘，加速药物靶标确认与先导化合物发现，利用AI算法优化药物分子设计与合成路径，缩短先导化合物优化时间，准确预测候选药物药效、毒性、药代动力学等关键性质，提高临床试验成功率。

中国AI制药企业晶泰科技副总裁王明泰表示，理论上，可能成药的化合物数量有10的60次方，数量量级甚至超过地球上物质的原子数量。传统药物研发，筛选可能成药的化合物主要靠人工实验，效率低，筛选顺序往往基于研发者个人经验，不确定性高；基于AI算法，可实现24小时内完成对10亿种化合物虚拟筛选。

Tech Emergence数据，AI在化合物合成与筛选方面，可节约40%~50%时间，每年将为制药行业节约化合物筛选成本260亿美元。

AI将极大降低药物研发成本，减少药物研发过程中试错次数，增加成功率。AI技术可通过精确数据分析与模型构建，高效筛选先导化合物、优化药物分子设计、预测候选药物关键性质等方式，减少药物淘汰风险，提高研发命中率，大幅降低药物发现阶段的成本投入。AI可优化临床试验设计，实现精准匹配患者，不仅能提高试验成功率，也能降低试验成本。

波士顿咨询公司BCG数据，对超过100家AI原生生物技术临床数据分析发现，AI生成药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%~90%，历史平均水平约50%；II期临床试验中，AI发现药物分子成功率40%，与行业平均水平相当；测试需要时间，目前暂时没有进入III期的药物分子，若假设与传统药物在III期成功率相当，新药研发成功率，将从目前5~10%，提高到9~18%，制药行业整体研发效率将实现翻倍。

三、AI成为驱动制药行业创新发展催化剂，AI制药产业迎来高速发展成长期。

受ChatGPT掀起的新一轮AI浪潮带动，全球各大药企与生物科技公司积极发展AI制药。AI制药产业日益受到资本市场青睐，行业渗透率快速提升。

MedMarket Insights数据，2023年全球AI制药市场规模12.9亿美元（+33%），预计将保持稳定增长，2026年规模将达24.7亿美元（+30.4%），相比2023年接近翻番增长。

全球AI制药市场规模

资料来源：MedMarket Insights、六合商业研选

中国AI制药产业迎来高速发展的成长期，市场规模快速扩张。生物技术与AI技术快速发展，AlphaFold、ChatGPT等创新AI模型的出现，带动中国Al制药市场发展。中商产业研究院数据，2023年中国AI制药市场规模10.2亿元（+33.0%），预计将保持稳定增长，2026年规模将达24.9亿元（+52.0%），是2023年规模的近2.5倍。

中国AI制药市场规模

资料来源：中商产业研究院、六合商业研选

AI制药，主攻肿瘤、免疫学、神经病学三大领域，探索更有效的治疗方式。AI正在医药研发领域全面应用，特别是在抗肿瘤药物、免疫治疗、神经系统疾病治疗这三大富有挑战、又极具潜力的方向。

市场分析机构Deep Pharma Intelligence数据，2022年，全球AI制药公司主攻适应症，包括肿瘤、免疫、神经、炎症、心血管、肠胃、罕见病与其他病，占比分别为37%、21%、14%、12%、6%、4%、4%、2%。

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