【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

摘要：隨著人工智能(AI)技術的發展，其在各行各業的應用越來越重要，由聲音和圖像識別到無人機和無人汽車的制造，人工智能技術功不可沒。近年來隨著AI在生物學領域的應用和突破，利用人工智能技術加速新藥研發已成為人工智能應用的一個熱門方向。

目前，全球已有100多家初創型的企業在探索用于研發新藥的AI方法，同時跨國藥企也不甘落后，諾華、強生、輝瑞、葛蘭素史克、禮來等知名藥企正積極嘗試探索與人工智能企業合作。傳統新藥的研發平均需要12年左右的時間和10-20億美金的資金投入，僅的臨床前研究平均需要花費6年左右的時間，新藥研發領域在這樣的大背景下，人工智能的滲入在新藥研發過程中的優勢凸顯。

全球藥物市場需求端旺盛，各大藥企亟需加大新藥研發力度

據Frost&Sullivan數據顯示，2018年全球醫藥市場的銷售額已突破12600億美元，預計到2021年全球銷售總額將達到14750億美元，2012到2021年的年均復合增長率為4.9%，呈穩步增長趨勢，詳情請見圖1。同時期，我國醫藥市場的銷售額度由2012年的770億美元增長至2018年的1430億美元，預計2021年國內的銷售總額將達到1780億美元，年均復合增長率高達9.8%，增長率是全球市場的2倍，詳情見圖2。這些都表明全球市場在穩步增長，而我國市場的增長速度更快，具備更快的發展潛力。

圖1 2012-2021年全球醫藥市場銷量變化情況

(資料來源：Frost&Sullivan)

圖2 2012-2021年中國醫藥市場銷量變化情況

(資料來源：Frost&Sullivan)

據全球知名行業及市場調研公司Evaluate數據顯示，2017年全球藥企TOP10處方藥的銷售綜合為3284億美元，其中諾華、輝瑞和羅氏三家藥企的年銷售額超過400億美元。預計在2024年全球藥企TOP10的處方藥銷售總額將達到4206億美元，與2017年相比，其增長幅度搞到28%，排名第一的諾華制藥銷售額度將達到532億美元，增長幅度為27.0%。2017年至2024年年均銷售額增長幅度最快的藥企為阿斯利康，增長幅度為4%，詳情請見表1。未來全球藥品市場規模將保持較快的增長，各藥企亟需加大新藥研發以滿足市場需求。

表1 2017年和2024年全球藥企TOP10處方藥銷售情況(單位：10億美元)

(資料來源：Evaluate)

人工智能在發現藥物和計算機方面有較好應用，可提高臨床前后研發的成功率

各大傳統藥企在新藥研發過程中都面臨著周期長、投入高、成功率低等困境，也都試圖嘗試通過新技術的深入來加快新藥的研發速度，從而更好的滿足全球市場的用藥需求，這些都為AI技術在新藥研發領域的應用帶來契機。人工智能在臨床的各個階段都發揮著重要作用，包括藥物靶向預測和篩選、數據構建、藥物作用適應癥預測、化合物合成、藥物分子結構改造、藥物毒理性研究和預測、藥物水溶性預測以及分子晶形預測等。人工智能的新藥研發管線的應用，預計研發周期將縮短至1到2年，與傳統研發相比整整縮短了5倍時間。

在新藥發現關系方面(藥物與疾病、基因的鏈接關系等)，人工智能具備自然語言處理、圖像識別、機器學習和深度學習能力，可以快速的發現顯性關系，能夠挖掘到不易被醫學專家發展的隱性關系，智能化構建藥物、基因和疾病之間的關系;在計算機方面的應用更為突出，人工智能擁有強大認知計算能力，可以對化合物進行虛擬篩選，更快的篩選出活性較高且與疾病更契合的化合物，提高臨床前研發的成功率，為后期臨床試驗做準備。圖3為人工智能在新藥研發的場景應用。

圖3 人工智能在新藥研發的場景應用

(資料來源：公開信息整理，五度易鏈行研中心)

人工智能為新藥的研發節省了大量時間和費用

據Evaluate數據研究顯示，臨床前研究階段，人工智能在新藥研發的化合物合成及藥物篩選等發面皆可節約時間，預計可節約 40%至50%的時間，每年為藥企省下約260 億美元的化合物篩選成本;而在臨床研究階段節約的時間和費用更多，節約50%至60%的時間和每年280億美元的研發費用。也就是說，如果人工智能可以完全應用在新藥研發的臨床前后，每年將為藥企節約540億美元的研發費用，節省了企業的支出。

表2 人工智能為新藥研發節約的時間和費用

(資料來源：Evaluate)

結語

有痛點的地方就有創新的土壤，新藥研發周期長、研發成功率低以及研發費用高，一直是困擾制藥企業的魔咒。制藥企業的痛點給AI創新企業帶來了發展契機，為了實現AI與新藥研發更加深度的融合，AI企業還需要構建完整的數據體系、打造強大的專家隊伍和創新的商業模式，以期能夠早日迎來真正以AI為核心支撐的新藥上市。