【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：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(lái)越重要，由聲音和圖像識(shí)別到無(wú)人機(jī)和無(wú)人汽車(chē)的制造，人工智能技術(shù)功不可沒(méi)。近年來(lái)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(gè)熱門(mén)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(shí)跨國(guó)藥企也不甘落后，諾華、強(qiáng)生、輝瑞、葛蘭素史克、禮來(lái)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(shí)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(fèi)6年左右的時(shí)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(guò)程中的優(yōu)勢(shì)凸顯。

全球藥物市場(chǎng)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(chǎng)的銷(xiāo)售額已突破12600億美元，預(yù)計(jì)到2021年全球銷(xiāo)售總額將達(dá)到14750億美元，2012到2021年的年均復(fù)合增長(zhǎng)率為4.9%，呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，詳情請(qǐng)見(jiàn)圖1。同時(shí)期，我國(guó)醫(yī)藥市場(chǎng)的銷(xiāo)售額度由2012年的770億美元增長(zhǎng)至2018年的1430億美元，預(yù)計(jì)2021年國(guó)內(nèi)的銷(xiāo)售總額將達(dá)到1780億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)9.8%，增長(zhǎng)率是全球市場(chǎng)的2倍，詳情見(jiàn)圖2。這些都表明全球市場(chǎng)在穩(wěn)步增長(zhǎng)，而我國(guó)市場(chǎng)的增長(zhǎng)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(chǎng)銷(xiāo)量變化情況

(資料來(lái)源：Frost&Sullivan)

圖2 2012-2021年中國(guó)醫(yī)藥市場(chǎng)銷(xiāo)量變化情況

(資料來(lái)源：Frost&Sullivan)

據(jù)全球知名行業(yè)及市場(chǎng)調(diào)研公司Evaluate數(shù)據(jù)顯示，2017年全球藥企TOP10處方藥的銷(xiāo)售綜合為3284億美元，其中諾華、輝瑞和羅氏三家藥企的年銷(xiāo)售額超過(guò)400億美元。預(yù)計(jì)在2024年全球藥企TOP10的處方藥銷(xiāo)售總額將達(dá)到4206億美元，與2017年相比，其增長(zhǎng)幅度搞到28%，排名第一的諾華制藥銷(xiāo)售額度將達(dá)到532億美元，增長(zhǎng)幅度為27.0%。2017年至2024年年均銷(xiāo)售額增長(zhǎng)幅度最快的藥企為阿斯利康，增長(zhǎng)幅度為4%，詳情請(qǐng)見(jiàn)表1。未來(lái)全球藥品市場(chǎng)規(guī)模將保持較快的增長(zhǎng)，各藥企亟需加大新藥研發(fā)以滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。

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

(資料來(lái)源：Evaluate)

人工智能在發(fā)現(xiàn)藥物和計(jì)算機(jī)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(guò)程中都面臨著周期長(zhǎng)、投入高、成功率低等困境，也都試圖嘗試通過(guò)新技術(shù)的深入來(lái)加快新藥的研發(fā)速度，從而更好的滿(mǎn)足全球市場(chǎng)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(lái)契機(jī)。人工智能在臨床的各個(gè)階段都發(fā)揮著重要作用，包括藥物靶向預(yù)測(cè)和篩選、數(shù)據(jù)構(gòu)建、藥物作用適應(yīng)癥預(yù)測(cè)、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(cè)、藥物水溶性預(yù)測(cè)以及分子晶形預(yù)測(cè)等。人工智能的新藥研發(fā)管線(xiàn)的應(yīng)用，預(yù)計(jì)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(shí)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(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、機(jī)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(zhuān)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(jì)算機(jī)方面的應(yīng)用更為突出，人工智能擁有強(qiáng)大認(rèn)知計(jì)算能力，可以對(duì)化合物進(jìn)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(yàn)做準(zhǔn)備。圖3為人工智能在新藥研發(fā)的場(chǎng)景應(yīng)用。

圖3 人工智能在新藥研發(fā)的場(chǎng)景應(yīng)用

(資料來(lái)源：公開(kāi)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(shí)間和費(fèi)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(shí)間，預(yù)計(jì)可節(jié)約 40%至50%的時(shí)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(shí)間和費(fèi)用更多，節(jié)約50%至60%的時(shí)間和每年280億美元的研發(fā)費(fèi)用。也就是說(shuō)，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(fèi)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(shí)間和費(fèi)用

(資料來(lái)源：Evaluate)

結(jié)語(yǔ)

有痛點(diǎn)的地方就有創(chuàng)新的土壤，新藥研發(fā)周期長(zhǎng)、研發(fā)成功率低以及研發(fā)費(fèi)用高，一直是困擾制藥企業(yè)的魔咒。制藥企業(yè)的痛點(diǎn)給AI創(chuàng)新企業(yè)帶來(lái)了發(fā)展契機(jī)，為了實(shí)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(qiáng)大的專(zhuān)家隊(duì)伍和創(chuàng)新的商業(yè)模式，以期能夠早日迎來(lái)真正以AI為核心支撐的新藥上市。