【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(bào)告 | 人工智能行業(yè)研究報(bào)告】

摘要：大多數(shù)情況下，藥物發(fā)現(xiàn)者利用高通量篩選方式進(jìn)行目標(biāo)化合物篩選，以提高藥物發(fā)現(xiàn)率，由于不斷試錯(cuò)的成本較高，更多的藥企開(kāi)始引入人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)虛擬篩選技術(shù)，以期取代或增強(qiáng)傳統(tǒng)高通量篩選的方法。近年來(lái)，人工智能在新藥研發(fā)、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和慢性病管理等細(xì)分領(lǐng)域也開(kāi)始大放異彩。本文主要分析人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景及其存在的局限性。

新藥研發(fā)企業(yè)將人工智能技術(shù)滲入藥物研發(fā)系統(tǒng)，可以在藥物研發(fā)過(guò)程中減少時(shí)間、人力和物力的投入，大幅度的降低藥物的研發(fā)成本，同時(shí)還能基于基因、疾病等建立的數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)研發(fā)過(guò)程中的有效性、安全性和副作用等。隨著人工智能技術(shù)的不斷整合，藥物研發(fā)企業(yè)有望在研發(fā)過(guò)程中逐漸的實(shí)現(xiàn)“去風(fēng)險(xiǎn)”，同時(shí)提高全球醫(yī)療信息領(lǐng)域的效率，越來(lái)越多的人都相信AI技術(shù)有助于破解生物學(xué)奧秘，并促進(jìn)人類(lèi)健康。預(yù)計(jì)未來(lái)3到5年，人工智能技術(shù)將在新藥研發(fā)領(lǐng)域取得突破性的進(jìn)展。

人工智能新藥研發(fā)領(lǐng)域主要有三類(lèi)公司，為推動(dòng)新技術(shù)的應(yīng)用都在進(jìn)行不同的嘗試

目前在人工智能新藥研發(fā)領(lǐng)域主要有三類(lèi)公司：大型藥企、AI技術(shù)公司和藥物研究機(jī)構(gòu)，它們都在為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行各種嘗試。

大型藥企以其海量的藥物研發(fā)數(shù)據(jù)與人工智能公司尋求探索合作，如國(guó)內(nèi)藥明康德投資了AI藥物研發(fā)公司Insilico Medicine，布局用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)進(jìn)行分子發(fā)現(xiàn)的技術(shù);日本武田藥業(yè)與AAIH聯(lián)盟發(fā)起人Numerate的小分子藥物的合作，AAIH聯(lián)盟旨在推進(jìn)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。不同的AI技術(shù)公司都有各自的業(yè)務(wù)切入口，分別在新藥研發(fā)的不同環(huán)節(jié)中尋求突破，一旦發(fā)現(xiàn)細(xì)小的環(huán)節(jié)可行，便逐漸的向環(huán)節(jié)的上下游拓展業(yè)務(wù)，這些公司并不研發(fā)和生產(chǎn)新藥，而是向醫(yī)療機(jī)構(gòu)或大型藥企提供技術(shù)服務(wù)。藥物研究機(jī)構(gòu)自身?yè)碛休^高的研發(fā)水平，也在尋找新的商業(yè)機(jī)會(huì)，該類(lèi)機(jī)構(gòu)也是屬于一個(gè)服務(wù)性的公司平臺(tái)，在制劑、代謝、安全性評(píng)價(jià)等方面向全球的藥企提供研發(fā)支持。如上海藥物研究所蘇州科技成果轉(zhuǎn)化中心正在搭建自己的數(shù)據(jù)平臺(tái)，計(jì)劃基于該平臺(tái)成立公司，以謀求商業(yè)合作。

人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域的有7大應(yīng)用場(chǎng)景，靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段的企業(yè)較多

據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院對(duì)國(guó)內(nèi)外近80家人工智能企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域主要應(yīng)用于靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、晶型預(yù)測(cè)、患者招募、優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)和藥物重定向7大場(chǎng)景，其中靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的公司最多，幾乎是全部應(yīng)用場(chǎng)景公司的50%，詳情請(qǐng)見(jiàn)圖1。

圖1 人工智能應(yīng)用的7大場(chǎng)景企業(yè)數(shù)量分布

(資料來(lái)源：動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院)

目前從AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域的整體應(yīng)用看，主要集中在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段，即主要集中在新藥研發(fā)早期，化合物合成、化合物篩選、晶型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)的企業(yè)數(shù)量較少。在蛋殼研究院整理的78家涉足人工智能新藥研發(fā)企業(yè)來(lái)看，涉足藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)的藥企代表企業(yè)有IBM Watson Health、NimbusTherapeutics和冰洲石科技等，化合物篩選代表企業(yè)有Atomwise、Recursion Pharmaceuticals公司和Healx公司等，化合物合成環(huán)節(jié)的代表企業(yè)有深度智耀、Nuritas和Virvio等。詳細(xì)企業(yè)圖譜如圖2所示。

圖2 人工智能在新藥研發(fā)的應(yīng)用場(chǎng)景企業(yè)圖譜

(資料來(lái)源：動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院)

人工智能存在局限性，對(duì)新藥研發(fā)幫助的效果尚待驗(yàn)證

人工智能作為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的前沿技術(shù)，其應(yīng)用價(jià)值也逐步被放大，甚至出現(xiàn)取代人類(lèi)工作的言論。利弊同存，雖然人工智能可以更準(zhǔn)確的識(shí)別目標(biāo)、更高效的處理數(shù)據(jù)，但這些技能的存在都是受到IT從業(yè)者對(duì)新藥研發(fā)各種參數(shù)重要性判斷的局限。任何技術(shù)都會(huì)產(chǎn)生假象，如何平衡有時(shí)需要依賴(lài)從業(yè)者的直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)，而這些無(wú)法計(jì)入編程。一種工具決絕不了所有問(wèn)題，如何能將AI技術(shù)最大化利用，還需要更多的研究和投入。

新藥研發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)數(shù)不勝數(shù)，人工智能可以解決的部分有限。用計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)新藥的程序已經(jīng)存在了好幾十年。但在醫(yī)藥行業(yè)，研發(fā)產(chǎn)出率非但沒(méi)有上升，反而還逐年下降。藥物發(fā)現(xiàn)的時(shí)間沒(méi)有縮短，成本也沒(méi)有變得更低。這并不是說(shuō)這些程序阻礙了新藥的研發(fā)，而是說(shuō)它們尚未給行業(yè)帶來(lái)大幅的可喜改觀。即使人們對(duì)人工智能新藥研發(fā)的熱度不減，但我們也應(yīng)理性看待這個(gè)新型技術(shù)，目前人工智能新藥研發(fā)技術(shù)還處于初級(jí)的發(fā)展階段，這項(xiàng)技術(shù)是否對(duì)新藥研發(fā)領(lǐng)域有所幫助，還需要一段時(shí)間的積累或成果來(lái)證明。

結(jié)語(yǔ)

總體來(lái)看，人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域存在巨大潛力，雖然，目前還未研發(fā)出基于人工智能技術(shù)的新藥，不過(guò)大力發(fā)展大數(shù)據(jù)新藥創(chuàng)制已經(jīng)成為全球制藥行業(yè)的新趨勢(shì)。希望彼時(shí)，人工智能為制藥業(yè)甚至整個(gè)社會(huì)帶來(lái)革命性的變化，中國(guó)的人工智能也能夠在新藥研發(fā)領(lǐng)域大放異彩，帶來(lái)造?；颊叩男滤帯?/p>