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行业深度报告
正文目录
一、AI制药蓝海市场,人工智能赋能药研全流程4
二、从Schrödinger看AI制药商业模式变迁9
三、相关标的12
四、风险提示16
图表目录
图1:AI技术赋能新药研发全流程4
图2:AI技术减少ISM001研发时间和研发成本4
图3:2017-2022年Bigpharma和AI公司合作案例5
图4:主流MNC与AI公司的合作数量(截至2023Q1)5
图5:AI制药发展历史5
图6:AI制药产业链结构6
图7:2021-2024年全球AI制药行业融资统计6
图8:中国AI制药企业融资额(单位:亿元)6
图9:AI制药临床管线适应症分布7
图10:AI在药物开发各个阶段的应用占比8
图11:AI在临床研究阶段的应用价值更高8
图12:AI制药三种商业模式9
图13:国内AI制药企业商业模式统计10
图14:Schrodinger发展历程10
图15:Schrodinger药物CRO合作项目(截至2024Q3)11
图16:Schrodinger自研管线(截至2024Q3)11
图17:Schrodinger软件服务业务收入及增速(万美元)11
图18:Schrodinger药物发现业务收入及增速(万美元)11
图19:晶泰控股发展历程12
图20:2020-2024H1晶泰控股销售收入(万元)13
图21:晶泰控股小分子药物研发平台13
图22:英矽智能端到端生成式药物研发平台Pharma.AI13
图23:2021-2023年英矽智能不同业务营业收入(万元)14
2
行业深度报告
图24:英矽智能药物研发管线14
图25:维亚生物AIDD/CADD平台15
图26:利用成都先导DEL数据库结合AI技术筛选活性化合物15
表1:AI在药物研发主要流程发挥作用4
表2:2022年全球AI合作交易TOP107
表3:部分处于临床阶段的AI制药管线8
3
行业深度报告
一、AI制药蓝海市场,人工智能赋能药研全流程
人工智能赋能新药开发,是指在规模化医药数据基础上,运用机器学习、深度学
习、自然语言处理等技术参与药物开发各个环节,包括靶点发现、化合物合成、
化合物筛选到患者招募、临床试验设计等,通过AI技术的运用有效解决传统新
药研发痛点,缩短研发周期,提高研发成功率,降低研发成本。根据DPI援引英
矽智能数据,通过AI技术能将ISM001分子发现时间由传统手段的2年降至11
个月,总费用从4.14亿美元降低至20万美元,极大降低了新药研发负担。
图1:AI技术赋能新药研发全流程图2:AI技术减少ISM001研发时间和研发成本
36氪研究院、招商证券DPI、招商证券
表1:AI在药物研发主要流程发挥作用
流程痛点AI赋能AI技术
靶点发现依赖人工阅读科研文献和经验,AI处理海量文献专利发现药物和疾病关系,
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