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发布时间：2025-02-12优于大势

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AI+新药研发系列报告（一）：人工智能赋能新药研发，降本增效潜力巨大

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报告摘要：

历史收益率曲线医药生物沪深30030%20%10% 0%-10%-20%新药开发是一个复杂的过程，面临研发时间长、研发综合成功率低，研发平均成本不断增加等挑战。开发一种新药从最初的想法到最终产品的推出，大致可分为药物发现、临床前研究、临床研究和上市四个阶段。近年来，新药研发中位时间长期保持在10年以上，临床阶段研发综合成

历史收益率曲线

医药生物沪深300

30%20%10% 0%-10%-20%

2024/22024/52024/82024/11涨跌幅（%）绝对收益1M7%3%3M-10%-4%12M -1%-17%2024年诺贝尔化学奖或为新药研发指明方向，人工智能有望在新药研发领域发挥关键作用。大卫·贝克开发了计算机方法创造以前不存在的蛋

2024/22024/52024/82024/11

涨跌幅（%）绝对收益

1M7%3%

3M-10%-4%

12M -1%-17%

相对收益

行业数据成分股数量（只）477总市值（亿）

行业数据

成分股数量（只）477

总市值（亿）55995

流通市值（亿）27056

市盈率（倍）37.17

市净率（倍）2.46

成分股总营收（亿）24972

成分股总净利润（亿）1583

成分股资产负债率（%）38.75

（1）靶点确认：人工智能通过使用公开获取的组学数据和文本数据或合成数据，应用多种靶点选择标准，提高新靶点和新疗法的开发效率，从而改变药物发现的过程。

（2）化合物的虚拟筛选和从头设计：SBDD产生候选药物的方法主要包括虚拟筛选和分子生成。虚拟筛选在CADD中起到关键作用，人工智能可提高其效率。人工智能推动AIDD快速发展，驱动药物从头设计。

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（4）化学合成：化学合成是小分子药物发现的瓶颈之一。人工智能助力CASP，有望使合成阶段加速以及减少新分子实体合成的失败。此外，自动化合成与设计、测试和分析技术相结合形成设计-制造-测试-分析

（DMTA）循环，深度学习使DMTA循环的效率显著提高。

（5）菌群标志物发现：人工智能从高维、复杂的菌群数据中识别出更精确的菌群标志物，进而提高疾病预测和诊断的准确性。

证券分析师：赵宇天执业证书编号：S055052402000213127688932zhaoyt@（6）药物再利用：人工智能能够从庞大复杂的数据中挖掘出信息和规律，已成为药物再利用的有效工具，可加快研发速度，降低研发成本。主要方法包括基于网络的模型、基于结构的方法和机器

证券分析师：赵宇天

执业证书编号：S0550524020002zhaoyt@

（7）临床试验：人工智能可以帮助优化患者队列选择，为患者招募提供帮助并改善患者监测，从而辅助临床试验设计。

风险提示：AI在新药研发领域的应用不及预期的风险；AI赋能的新药临床试验进展不及预期的风险；“黑盒”问题导致模型输出结果难以解释的风险。

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1.新药研发面临研