随着人工智能（AI）技术的快速发展，药物市场新趋势逐渐形成，AI制药这个充满机会的新领域愈发吸引资本关注。在资本市场，两支“AI制药”概念股——Schrodinger和Relay Therapeutics已分别于2020年2月和7月在纳斯达克上市。其中，作为行业内第一家计算药物研发上市公司，Schrodinger的股价从首发价17美元一度涨到近百美元。

不仅如此，医药巨头企业在AI领域的布局目标逐渐从医学影像转移到制药。乘着资本高度认可和药企积极布局的东风，AI药物研发行业步入发展快轨。

AI新药研发能力卓越

新药研发主要包括药物发现、临床前研究、临床研究和审批上市4个阶段，需要投入大量人力、物力和财力。

据Deep Knowledge Analytics统计数据，药物研发阶段需筛选5000~10000种化合物，仅其中250种能够进入临床前研究阶段，最终进入临床研究阶段的只有几种。此外，新药研发耗时较长。现阶段，新药研发的平均耗时约为14年。在成本上，德勤数据显示，截至今年8月初，相比于2010年，纳入统计的12家国际制药公司的上市药物开发成本增加33%，每年投入约16亿美元。各大药企不断尝试通过技术创新加快新药研发速度、提高研发成功率、降低成本，AI新药研发迎来发展契机。

AI具备自然语言处理、图像识别、机器学习和深度学习能力。其中，深度学习技术非常适合用于药物发现，因为它具有从原始未处理数据、大型或小型数据集中提取关键特征的能力。机器学习算法有不同的“学习”方式，包括监督、无监督或强化。无监督机器学习可以在医学和生物学研究数据中找到可用于识别新疾病的靶标；强化机器学习可以实现虚拟筛选和从头药物设计；通过使用现有的药物和临床试验数据，监督学习可用于提高药效及进行毒性和ADME（吸收、分布、代谢、排泄）预测。

因此，通过正确利用AI算法，大部分药物开发过程可以通过计算机进行，从而节省成本并降低风险。

行业整合趋势明显

根据Deep Pharma统计，2020年，全球AI药物研发赛道参与者众多，涉及信息技术、化工、医药及CRO等领域。AI药物研发企业主要专注于临床前研究、临床研究、“End-to-End”研究和药物再利用研究等领域。其中，美国企业最多，占比约54.4%；其次是欧盟企业，占比13.4%；英国、加拿大企业占比分别为14.2%和6.7%；中国相关企业占比为2.5%。此外，还有投资机构约600家，主要分布于美国、欧盟、亚洲和英国。目前，亚太地区积极增加AI制药投资趋势明显，预计亚太地区，特别是中国的AI药物研发企业数量将会快速增加。

从行业发展趋势来看，近年来，AI药物研发受资本追捧，相关领域融资总额从2014年2.2亿美元增长至2020年的18.39亿美元。在融资轮次分布上，2015年，AI药物研发领域融资轮次为种子轮的企业占比为51%。2020年，这一比例下降到30%；B轮、C轮的巨额融资项目越来越多，行业整合趋势明显。

算法、算力、数据三驾马车驱动发展

算法、算力和数据是AI技术的三大基石。

在算法上，AI领域中的自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱、计算机视觉等技术，有助于解决药物研发领域的难题。在蛋白结构及蛋白配体相互作用预测、药物靶点发现、活性化合物筛选、分子生成、化合物性质预测、临床试验、生物标志物研究、药物重定向等环节中，AI技术均已得到广泛应用。

就算力而言，在最新发布的TOP500超算榜单中，日本超级计算机“富岳”蝉联第一。科研人员曾使用“富岳”发现了数十种有望成为新冠肺炎特效药的物质。其他领先超级计算机，如美国超算“Summit”和中国超算“天河二号”等，在生物医药领域也作出了突出贡献。

在数据上，目前，AI制药企业的绝大多数数据来源于药企、科研机构或院校公开的数据，自有数据量比较小，数据共享意愿不强，这在一定程度上制约了行业的发展。2020年12月，微众银行AI团队与同济大学达成合作协议，通过联邦学习来进行本地药物隐私数据保障，并模拟了多个制药机构之间的药物协同开发，助力制药机构在保障自身药物数据隐私安全的前提下进行协同药物发现。

我国AI制药企业正在崛起。其中，晶泰科技是一家以计算驱动创新的药物研发科技公司，2020年完成3.188亿美元的C轮融资，创造全球AI药物研发领域融资额的最高纪录。望石智慧是一家致力用AI驱动新药研发的科技公司。凭借已被验证的商业模式、牢固的技术根基及优秀的团队，望石智慧在过去一年内连续完成4轮融资，投资方涉及医药和AI两个领域的头部机构。2020年成立的METiS剂泰医药是一家新创企业，在全球率先进行以AI驱动的药物制剂开发。成立不到一年，该企业已完成实验室落地计划，并与多家知名药企达成战略合作，获得亿元级Pr e-A轮融资。（头豹研究院供稿）