【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業(yè)研究報告】

摘要：隨著人工智能(AI)技術(shù)的發(fā)展，其在各行各業(yè)的應(yīng)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(shù)功不可沒。近年來隨著AI在生物學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和突破，利用人工智能技術(shù)加速新藥研發(fā)已成為人工智能應(yīng)用的一個熱門方向。

目前，全球已有100多家初創(chuàng)型的企業(yè)在探索用于研發(fā)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(yè)合作。傳統(tǒng)新藥的研發(fā)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(fā)領(lǐng)域在這樣的大背景下，人工智能的滲入在新藥研發(fā)過程中的優(yōu)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(fā)力度

據(jù)Frost&Sullivan數(shù)據(jù)顯示，2018年全球醫(yī)藥市場的銷售額已突破12600億美元，預(yù)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(fù)合增長率為4.9%，呈穩(wěn)步增長趨勢，詳情請見圖1。同時期，我國醫(yī)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(yù)計2021年國內(nèi)的銷售總額將達到1780億美元，年均復(fù)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(wěn)步增長，而我國市場的增長速度更快，具備更快的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

圖1 2012-2021年全球醫(yī)藥市場銷量變化情況

(資料來源：Frost&Sullivan)

圖2 2012-2021年中國醫(yī)藥市場銷量變化情況

(資料來源：Frost&Sullivan)

據(jù)全球知名行業(yè)及市場調(diào)研公司Evaluate數(shù)據(jù)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(yù)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(guī)模將保持較快的增長，各藥企亟需加大新藥研發(fā)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(fā)現(xiàn)藥物和計算機方面有較好應(yīng)用，可提高臨床前后研發(fā)的成功率

各大傳統(tǒng)藥企在新藥研發(fā)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(shù)的深入來加快新藥的研發(fā)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(shù)在新藥研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用帶來契機。人工智能在臨床的各個階段都發(fā)揮著重要作用，包括藥物靶向預(yù)測和篩選、數(shù)據(jù)構(gòu)建、藥物作用適應(yīng)癥預(yù)測、化合物合成、藥物分子結(jié)構(gòu)改造、藥物毒理性研究和預(yù)測、藥物水溶性預(yù)測以及分子晶形預(yù)測等。人工智能的新藥研發(fā)管線的應(yīng)用，預(yù)計研發(fā)周期將縮短至1到2年，與傳統(tǒng)研發(fā)相比整整縮短了5倍時間。

在新藥發(fā)現(xiàn)關(guān)系方面(藥物與疾病、基因的鏈接關(guān)系等)，人工智能具備自然語言處理、圖像識別、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)能力，可以快速的發(fā)現(xiàn)顯性關(guān)系，能夠挖掘到不易被醫(yī)學(xué)專家發(fā)展的隱性關(guān)系，智能化構(gòu)建藥物、基因和疾病之間的關(guān)系;在計算機方面的應(yīng)用更為突出，人工智能擁有強大認(rèn)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(fā)的成功率，為后期臨床試驗做準(zhǔn)備。圖3為人工智能在新藥研發(fā)的場景應(yīng)用。

圖3 人工智能在新藥研發(fā)的場景應(yīng)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(fā)節(jié)省了大量時間和費用

據(jù)Evaluate數(shù)據(jù)研究顯示，臨床前研究階段，人工智能在新藥研發(fā)的化合物合成及藥物篩選等發(fā)面皆可節(jié)約時間，預(yù)計可節(jié)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(jié)約的時間和費用更多，節(jié)約50%至60%的時間和每年280億美元的研發(fā)費用。也就是說，如果人工智能可以完全應(yīng)用在新藥研發(fā)的臨床前后，每年將為藥企節(jié)約540億美元的研發(fā)費用，節(jié)省了企業(yè)的支出。

表2 人工智能為新藥研發(fā)節(jié)約的時間和費用

(資料來源：Evaluate)

結(jié)語

有痛點的地方就有創(chuàng)新的土壤，新藥研發(fā)周期長、研發(fā)成功率低以及研發(fā)費用高，一直是困擾制藥企業(yè)的魔咒。制藥企業(yè)的痛點給AI創(chuàng)新企業(yè)帶來了發(fā)展契機，為了實現(xiàn)AI與新藥研發(fā)更加深度的融合，AI企業(yè)還需要構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)體系、打造強大的專家隊伍和創(chuàng)新的商業(yè)模式，以期能夠早日迎來真正以AI為核心支撐的新藥上市。