2026年第32周医药行业周报：AI制药重塑研发流程与产业链机遇

AI技术驱动药物研发范式变革

传统药物研发长期面临高淘汰率、高投入及长周期的挑战，随着易开发靶点的新药陆续获批，新药开发难度呈上升趋势。人工智能特别是深度学习技术的快速迭代，为突破这一瓶颈提供了关键技术支撑。AI在靶点筛选、分子生成及优化、ADMET预测、晶型预测以及合成路线筛选等环节的应用日益深入，正逐步重塑早期药物发现的流程。通过提升候选分子的设计效率和命中率，AI推动研发模式向“Design-Build-Test-Learn”闭环演进，显著加速早期药物筛选的效率及成功率。

在小分子药物领域，机器学习与深度学习模型摆脱了传统编程对显式规则的依赖，能够自动从海量数据中学习规律，探索更广阔的化学空间。基于图的模型或化学语言模型可将分子生成任务转化为序列生成，结合评分函数与约束条件，引导模型生成具有特定生物活性及良好成药性的新颖分子。在大分子药物领域，AI应用主要集中在研发前端的靶点发现、抗原设计、抗体序列生成及优化等环节。蛋白语言模型与结构预测模型的发展，使得研发模式从传统的“大规模构建—实验筛选”转向“计算设计—实验验证—数据反馈—模型迭代”的闭环，有效提高了Hit rate并减少无效实验。

行业步入加速成长期与商业模式多元化

AI制药行业历经基础研究、初步拓展、技术提升及快速扩张阶段，目前正步入收获期。行业内企业主要呈现三种商业模式：一是提供软件服务的SaaS类企业，通过云端平台降低研发门槛；二是结合AI平台提供新药筛选或评估服务的CRO企业，提供定制化外包解决方案；三是通过AI平台自主设计新药并推进管线的AI创新药企。多数企业处于早期阶段，采用多种模式结合，随着资本参与、技术迭代及管线上市验证，行业有望迎来密集收获期。

跨国药企通过收并购、合作开发及投资等方式加速布局AI领域，合作涵盖小分子、大分子、分子胶等多种药物类型。海外代表性企业如Isomorphic Labs依托AlphaFold架构持续进化，从结构预测走向药物设计，完成大额融资并与多家药企达成深度合作。Anthropic等科技巨头则通过推出AI for Science项目，将大模型能力延伸至科研助手及自主开发科学平台，整合文献、代码、数据库及专业模型，提升科研效率。

产业链湿实验需求增长与受益标的

AI制药并非单纯以算法替代实验，而是通过提升设计效率推动研发闭环。尤其在大分子药物领域，模型从序列和结构预测走向功能预测后，对高质量实验数据的依赖进一步增强。真正决定药物研发价值的标签，如亲和力、功能活性、稳定性等，必须通过实验生成。因此，随着AI模型迭代速度加快及单次设计候选数量提升，高通量、自动化、标准化的湿实验需求持续增长。

基因合成、蛋白表达、科研试剂及CRO等产业链环节有望持续受益。具备DNA合成、蛋白表达和功能检测闭环能力的平台型企业，有机会承接AI带来的增量需求。例如，Twist等公司通过标准化合作路径，支持客户从Pilot验证到疗法开发的全流程，实验规模随模型成熟度逐步放大。国内企业中，金斯瑞生物科技在基因合成及蛋白表达领域具备全球领先优势，百英生物聚焦高通量抗体表达及发现，义翘神州与百普赛斯则在重组蛋白及标准化产品方面拥有深厚积累。随着AI制药渗透率提升，相关产业链公司将获得新的市场增量。