2024人工智能技术及其在生物制药领域不断扩大的作用研究报告-毕马威_18页_2mb

人工智能在生物制药领域的应用正迅速扩展，推动行业模式变革。报告显示，2013-2022年AI相关交易复合年增长率达273%，但2022年受地缘政治和经济因素影响交易量下降，药企转向低风险合作。AI在研发阶段表现突出，特别是生成式AI与传统方法结合，加速新药发现流程，缩短从临床前候选化合物到首例给药的典型时间间隔（2-3年）。10大生物制药公司（如辉瑞、罗氏、阿斯利康等）在AI交易中占比415%，主要集中在研发（161笔）和开发/商业化许可（95笔）领域。能力类交易（提升研发流程）与管线类交易（项目开发）数量基本持平，但2022年管线交易激增，反映企业对AI推动管线的潜力信心增强。

专注AI的生物制药公司如InsilicoMedicine通过AI平台缩短临床前药物开发周期，其靶向IPF的疗法已进入II期试验，并利用多模态数据评估靶点新颖性。RelayTherapeutics通过Dynamo™平台开发基于蛋白质运动的药物设计方法，已与基因泰克等公司合作。生成式AI在药物发现中展现优势，但其局限性及伦理问题仍需关注，例如部分AI设计化合物未呈现显著新颖性，且缺乏临床III期突破。Insilico通过整合ChatGPT优化AI模型，II期临床试验成功预测率79%，但仍需进一步验证。

关键影响因素包括：AI技术可提升效率，降低成本，但需解决隐私及工具整合问题；基础设施升级（如英伟达BioNeMo云服务）支持AI应用；行业需通过巩固已知靶点领域展示价值，以增强对AI的接受度。报告建议企业采取保守策略，优先强化现有能力，而非盲目探索新领域。毕马威分析认为，AI在生物制药的持续应用需依赖多方合作、系统集成、生态协同等举措，并强调专业验证的重要性。当前AI主要应用于靶点发现、化合物优化、临床试验设计等领域，但需解决数据可靠性、监管不确定性及高级临床试验成果匮乏等问题，以确立可持续价值主张。未来，药企需关注生成式AI在药物机制预测、表型筛选等环节的应用潜力，同时完善技术栈和变革管理，推动AI与生物制药深度融合。