英砂智能_亿欧智库：2023年药物研发自动化实验室行业发展报告_79页_4mb

2023年药物研发自动化实验室行业发展报告总结

药物研发自动化实验室技术已经历了六代演進，從早期的高通量篩選到第六代AI+全自動實驗室，實驗效率提升數十倍，數據收集與分析能力極大增強。

核心發展階段概述

1. 第一代：標志性技術為「高通量篩選」，引入化合物自動化處理，初步縮短篩選時間
2. 第二代：形成「自動化設備島」，引入多組學技術，支持細胞微陣列分析
3. 第三代：開始整合工作流程，引入實驗數據自動分析與LIMS系統
4. 第四代：實現多島集成，支持標準化大規模數據獲取，預備機器學習應用
5. 第五代：首次實現全流程自動化運作，消除人工干預，大幅優化實驗重複性
6. 第六代：引入人工智能技術，醫療AI平台與實驗室深度融合，打造可進行靶點自動發現的闭环方案

自動化實驗室帶來的關鍵改變

• 大幅縮短研發週期：藥物篩選時間從年級縮減至數天
• 成本降低：實驗室運營成本下降25~45%，為企業節省更多資源
• 提高準確與重複性：減少人為操作誤差，提升試驗數據質量
• AI賦能：生成式AI結合自動化實驗，預測新藥結構與靶點功能

自動化實驗室的應用案例

在布羅德研究所、英矽智能等機構以及阿斯利康、羅氏診斷等企業中，自動化實驗室已實現：

• 從病毒RNA序列快速定位病毒變異位點
• 非人為干預實驗室中篩選數百萬化合物，大幅提升药物發現在早期節點的效率

未來發展趨勢

• 微型化與模块化：第七代未來自动實驗室將應用於更廣場景
• AI+Cloud+Robotics集成：從云端部署自動實驗指令，实现远程實驗管控
• 市場規模預測：2035年全球市場規模有望達718億美元

市場參與者

主要包括上游软硬件廠商（上中下游產業鏈）、服務平台以及大型製藥企業，組成一個共生共贏的產業生態係統。典型企業包括上海匯像、因美納、貝克曼、英矽智能等。