AI+新药研发：临床前优化赋能，算法＋数据是关键要素.pdfVIP

医药生物

2023年4月2日

行

业医药生物行业周报（03.24-03.31）：

研

究

AI+新药研发：临床前优化赋能，算法＋数据是关键要素

强于大市(维持评级)

本周周专题。AI+新药研发：临床前优化赋能，算法＋数据是关键要

素。我们认为去判断AI+新药研发的价值，需从AI在新药研发环节的现状一年内行业相对大盘走势

10.0%

应用分析、未来的空间及关键竞争要素等方面入手。医药生物沪深300

5.0

药物发现+临床前研究是AI主要优化环节。AI的蓬勃发展并未改变新药整0.0

体的研发流程。AI的主要优化环节在药物发现（5000+化合物）和临床前-5.0

-10.0

（约250种化合物）环节：通过AI的虚拟筛选可以替代大规模筛选的湿实-15.0

-20.0

行验的方式。-25.0

业

AI在药物研发中的作用：提效和创新。药物发现环节的增效：利用NLP、

定

期知识图谱等核心技术提升靶点有哪些信誉好的足球投注网站发现效率；利用深度学习模型预测化合

研

究物性质进行筛选，从而减少成本和开发周期。临床前环节主要通过预测药

物性质、制剂和晶型的设计进行修正优化。创新：AI在数据的维度和广度

上能够突破人为的偏见，实现在药物靶点发现、药物重定向（巴瑞替尼新

冠的EUA）和新型化学结构分子等应用场景的创新赋能。

AI+的应用情况：大多项目在临床前，国内小分子药物领跑，商业模式回

归实验本质。目前AI+参与的新药环节项目普遍在临床前阶段，项目数量

增长迅速，约占全球20大药企的50%。国内主要研发的项目小分子居多，

团队成员

大分子药物次之。商业模式分为SaaS服务商、AICRO和AIBiotech，“自

分析师：盛丽华

研＋外部合作”的AICRO方式较为主流，行业本身回归实验本质。执业证书编号：S0210523020001

行业竞争要素分析：算法为短期壁垒，数据是稀缺资源。我们认为在算法

上有优势、与大企业达成合作、管线推进领先的企业有：英矽智能（未上

市）、晶泰科技（未上市）、深度智耀（未上市）；对应的合作方有：药

明康德、复星医药。

证投资策略：本周（3月27日-3月31日）医药板块回升，在中信一级行

券业中排名上游。子板块除医疗服务和中药饮片外均上涨，其中涨幅前三为

研

中成药、医药流通和医疗器械。近期观点：维持看好