2025年医疗AI专题报告之制药篇:大鹏一日同风起,AI医疗启新篇
- 来源:国信证券
- 发布时间:2025/02/24
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医疗AI专题报告之制药篇:大鹏一日同风起,AI医疗启新篇.pdf
医疗AI专题报告之制药篇:大鹏一日同风起,AI医疗启新篇。AI技术快速发展,医疗健康是AI技术最重要的应用领域。医疗健康产业正处于数字化转型与智能化升级的变革期,ARKInvest近期所发布的《BigIdeas2025》提到利用人工智能来“操作”数据将颠覆诊断、药物发现和治疗。医疗健康是AI技术最重要的应用领域,医疗保健板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元,CAGR为35.5%,是人工智能应用最大的领域,具备广阔前景及想象空间,中国医疗健康产业正迎来自身的“Deepseek时刻”。建议...
医疗健康是AI最大的应用领域
全球人工智能解决方案市场处于快速发展阶段
全球人工智能解决方案市场快速发展。近年来,人工智能大模型在数据、算法和算力等关键要素的共同推动下,呈现爆发式增长,从自然语言 处理逐步扩展到计算机视觉、科学计算等领域,增强了人工智能的泛化性、通用性,开启了人工智能发展新范式。在技术进步、有利的政府政 策以及各行业需求增加的推动下,全球人工智能解决方案市场正在快速发展。全球人工智能解决方案市场规模由2018年的433亿美元增至 2022年的1,395亿美元,CAGR为34.0%,并预计将由2023年的1,870亿美元进一步增长至2030年的14,142亿美元,CAGR为33.5%。中国人 工智能解决方案市场规模由2018年的35亿美元增至2022年的139亿美元,CAGR为40.8%,并预计将由2023年的185亿美元进一步增至2030年 的1,683亿美元,CAGR为37.0%。
医疗保健板块是人工智能应用最大的领域
医疗保健板块是人工智能应用最大的领域。医疗保健板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553 亿美元,CAGR为35.5%,是人工智能应用最大的领域。此外,农业板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的54亿美元增至 2030年的560亿美元,CAGR为34.0%;美容及化妆品板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的27亿美元增至2030年的281亿 美元,CAGR为34.0%;石化板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的14亿美元增至2030年的206亿美元,CAGR为39.8%; 电池板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的38亿美元增至2030年的395亿美元,CAGR为33.8%;以及显示器板块人工智能 解决方案的全球市场规模预计将由2022年的1亿美元增至2030年的13亿美元,CAGR为39.1%。
人工智能在医疗保健领域的应用场景广泛,能够为多个环节赋能。AI(Artificial intelligence)在医疗领域应用潜力巨大,可以为生命科 学研究、药械研发、医学影像、辅助诊断、健康管理等多个环节赋能,有助于提高医疗服务的效率和质量,改善患者的就医体验,并推动医 疗行业向智慧医疗新时代发展。
AI为药物发现带来时间及效率变革
全球药品市场规模仍呈逐年上升趋势
全球药品市场规模仍呈逐年上升的趋势。随着全球经济的发展、人口总量的增长和社会老龄化的程度提高,对药品的 需求呈现逐年上升的趋势,加之近几年大量药品进入收获期,陆续获批上市,全球药品市场规模在2023年约为1.7万亿 美元,预计到2028年将会达到2.3万亿美元,年复合增长率为5%-8%。
全球新药研发市场热度高涨
全球新药研发投入呈现上升的趋势。2022年全球药物研发投入达到2415亿美元,随着中小型药企的快速发展,研发投入持续增加,预计 到2030年增长至3943亿美元,年复合增长率为6.3%。美国药物研发支出在全球占比较大,2022年占比约为42.6%,中国制药市场的研发 支出占比13.5%,仍有较大的增长潜力,随着对药物创新需求的增加、政策的支持、资金和专家的流入,预计2030年中国药物研发开支 将达到675亿美元,2022年-2030年期间年复合增长率约为9.5%。
药物研发周期长、投入高、成功率低
药物研发周期长、资金投入高、成功率低。全球新药研发如火如荼,整个研发过程需要经历 创新靶点研究、药物发现、临床前研究、临床研究最终申报上市,一款新药成功上市销售大 约需要花费十年以上的时间。在研发成功率方面,药物发现阶段从靶点到苗头化合物再到先 导化合物优化过程,整体成功率为51%,临床研究阶段的整体成功率仅为12.9%,制约新药的 研发上市。资金花费上,一款药物从研发到上市销售,平均需要投入8-23亿美元,药物上市 后还要投入超过3亿美元,花费巨大。
AI的发展推动其在医药领域的应用
AI技术的发展驱动其在医药领域的应用。AI经历近七十年的发展,逐步实现从理论技术到产业应用。生命科学和信息技术是两个发展迅 速且较为前沿的领域,随着生物医药和人工智能领域多个里程碑事件发生,推动AI和医药研发相结合,AI制药的诞生也加速生物医药行 业发展,为生命健康领域的发展提供动力。
全球AI制药的市场快速扩张,AI技术布局药物研发全产业链
AI技术参与药物研发的多个阶段。从靶点发现、虚拟筛选、蛋白质 结构预测、ADMET预测到临床试验等多个研发阶段,AI技术均能参与 其中,全面布局在药物研发的上、中、下游产业链。 AI制药行业市场规模快速增长。根据MedMarket Insights预测, 2023年全球AI制药行业的市场规模为12.93亿美元,预计到2031年将 增长至85.02亿美元,2022-2031年复合增长率约为27.2%。
AI制药给生物医药领域带来极大的突破
与传统药物研发对比,在研发时间和效率上,AI制药 更具有优势: ① 传统的药物研发需要4-6年的时间合成以及测试约 5000个候选分子;AI制药方法则可以对数十亿个分子进 行筛选,缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围,在 2-3年内仅需合成及测试数百个分子。 ② 传统筛选方式仅针对有限的分子库对特定的靶点进 行分子筛选,而AI制药可以定制生成数百个苗头分子, 探索未知分子,提高药物研发的创新性。 ③ 传统人工方法需要在实验室通过反复实验进行验证 和优化,AI制药能够通过计算机模拟的方式减少需要实 验室验证的分子数量,节约验证和测试时间。
AI研发的药物逐步进入临床阶段
AI制药的发展十分迅猛,依靠AI技术开发的药物研发进展备受关注。通过公开的数据库检索,2015年-2023年累计有75个分子应用AI制 药技术开发并进入临床研究,2023年有67条管线处于临床研究阶段,其中45条管线处于临床I期研究,19条管线处于临床II期研究,2条 管线处于临床III期阶段。对AI制药开发的分子类型统计发现,2023年AI技术在小分子药物的发现中应用较多,67项临床研究中22项为 小分子药物发现、4项为抗体发现、6项为疫苗发现,市场上暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市。
国内外“AI+制药”企业梳理
Schrodinger: “物理+AI”的计算平台赋能药物研发
薛定谔(Schrodinger):公司是一家专注于计算药物研发的公司,其核心业务是开发和应用先进的计算方法,为制药公司提供以物理和机 器学习为基础的软件服务,主要应用场景为化合物筛选。公司搭建的AI技术平台基于物理的计算,集成了用于预测建模、数据分析和协作的 差异化解决方案,以实现对化学空间的快速探索。
公司业务分为软件和药物发现。软件业务专注于将软件销售给生命科学行业的药物发现以及材料科学行业的客户。药物发现业务专注于从各 种临床前和临床项目中产生收入,目前与多家跨国公司在肿瘤学、代谢、自免等多个领域进行药物研发合作。
Recursion:Recursion OS系统助力药物发现
Recursion:公司创立于2013年,致力于通过整合生物学、化学、计算机科学与人工智能等领域的新技术来发现包括癌症、免疫学和传染病等各种 适应症的潜在药物。公司的递归操作系统创建了一个闭环系统,将专有的内部数据生成和先进的计算工具相结合,以产生新的见解,以启动或加速 治疗计划。公司在 Recursion OS 中构建了专有软件应用程序和 AI/ML 模型,可以预测和导航超过 7 万亿种生物和化学关系。通过不断的迭代,在 Recursion OS系统内创造一个良性循环的学习,并在发现和临床前开发的每个阶段推进计划。
公司与 Google Cloud 建立了广泛的合作,以利用 Google Cloud 的技术来支持药物发现平台,包括探索生成式 AI 功能(包括 Gemini 模型)以支 持 RecursionOS,使用 BigQuery 改进搜索和访问,并帮助扩展计算资源。
晶泰控股:智能自动化解决方案助力新药研发
晶泰控股:公司是一家以量子物理、人工智能和机器人技术驱动的创新型研发平台公司,拥有全球领先的技术平台,包括基于量子物理的计算、 人工智能赋能的药物与材料科学研发平台,以及自动化实验室技术,整合了量子物理、人工智能、高性能云计算及标准化和自动化湿实验室能力, 形成了一个闭环的综合技术平台。这种多技术融合的平台能够提供从靶点发现到药物设计的全流程服务,满足客户多样化的需求。公司计划通过 扩大药物发现解决方案、发展抗体药物发现业务、拓展新模态和业务场景、推进智能自动化业务以及全球拓展等策略,进一步提升市场竞争力。
英矽智能:AI平台助力新药研发
英矽智能:公司是一家全球领先的AI驱动的临床阶段生物医药科 技公司。其主要业务包括管线药物开发、药物发现服务以及软件 解决方案服务。公司通过其自主研发的Pharma.AI平台,利用深度 生成模型、强化学习和转换模型等先进机器学习技术,加速新药 的发现与开发。Pharma.AI平台能够横跨生物学、化学和临床医学 领域,识别全新靶点并生成具有特定属性的分子结构,已助力公 司提名多款临床前候选化合物并推进到临床阶段。例如,其抗特 发性肺纤维化药物ISM001-055已进入临床II期试验,这标志着全 球首款由生成式AI完成新颖靶点发现和分子设计的候选药物进入 临床阶段。此外,英矽智能还计划将AI技术应用于再生农业和可 持续化学等领域。
在商业模式上,英矽智能兼具AI+SaaS、AI+Biotech和AI+CRO三 种模式。公司通过与全球头部药企建立多元化深度合作,如与赛 诺菲、复星医药等签订合作大单,推动药物发现和开发。2024年, 英矽智能还与意大利美纳里尼集团达成5.5亿美元的肿瘤候选药物 授权合作。
药明康德:CXO龙头前瞻布局AI制药
药明康德:公司是一家全球领先的医药研发服务企业,其主要业务涵盖化学业务(包括小分子药物发现、工艺研发和生产)、测试业务(实验室 分析及测试、临床CRO及SMO)、生物学业务以及高端治疗CTDMO业务。在AI领域,药明康德通过自研技术、战略合作与生态整合,构建了 AI驱动的研发能力,除了自建药物发现平台外,还与英矽智能等AI制药公司合作,开发针对难成药靶点的AI生成分子。同时,公司通过投资孵化 AI初创公司,布局AI创新生态,推动AI对新药研发的持续赋能。
皓元医药:拥有海量化合物数据,AI技术加速新药研发
皓元医药:公司主要从事分子砌块和工具化合物的研发和销售,中间体、原料药CDMO服务。公司构建了180多种集成化化合物库,借助AI技 术,强化新颖产品的设计以及新合成方法的开发。皓元医药已与多家AI制药企业形成战略合作,包括德睿智药和英矽智能等,共同推进AI技术 在新药研发中的应用。通过AI模式突破传统药物研发的技术壁垒,重点聚焦于化合物合成路线预测、分子筛选效率提升等环节。例如,公司正 在加速构建一站式化合物合成路线预测和推荐平台的数字化进程,以优化药物分子设计与筛选流程,助力新药研发突破技术壁垒。
报告节选:



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