医药行业AI+药筛专题报告：“快”AI与“慢”药筛-20230428-浙商证券-38页_2mb

“快” AI与“慢”药筛 —— AI+药筛专题报告总结

核心内容

AI+药物设计正在成为医药行业的重要趋势，尤其在药物筛选、靶点发现、分子设计等方面展现出巨大潜力。生成式AI不仅提升了研发效率，更开启了发现新靶点与创新机制的可能性，为药物研发带来了新的增量市场。尽管AI在药物研发中展现出“快”的优势，但其有效性仍需验证，目前多数AI药物仍处于临床I期，尚未有药物上市。因此，AI+药物设计仍处于积累训练期，未来3-5年有望迎来兑现期。

主要观点

• AI在药物研发中的角色：AI在药物研发中主要起到辅助作用，尤其是在靶点确认、化合物筛选、ADMET预测等方面。然而，AI发现新靶点的管线仍较少，仅占3条，表明其在药物设计中仍需与传统方法结合。
• 适应症分布：癌症是AI制药企业首选的适应症，其次是遗传性疾病和罕见病，疫情相关的药物研发占6%。
• AI与CRO的协同效应：CRO公司拥有丰富的实验数据，这些数据是AI发展的关键瓶颈。因此，CRO可能成为AI+领域最大赢家，而AI短期内无法替代传统CRO。
• 药企与互联网公司的布局：药企以资金实力和研发经验为主，互联网公司则凭借算力和算法优势进入AI制药领域，但对制药专业领域知识较为匮乏。

关键信息

• AI制药融资情况：2022年AI制药赛道融资事件达144起，YOY增长97%，总金额为62.02亿美元，YOY增长47.67%。其中，美国初创公司占据77%的融资额。
• AI制药市场规模：2020年中国医疗AI市场规模达59亿元，预计2025年将达385亿元，CAGR为46%。
• 全球AI药物管线情况：截至2022年，全球共有80条AI药物管线，其中42条推进到I期，29条推进到II期，4条推进到III期。
• AI制药技术应用：包括分子生成（如ProGen）、药物筛选（如虚拟筛选）、化合物库构建、ADMET预测等，均依赖于AI算法和大数据。
• AI制药的参与者：包括互联网公司（如阿里巴巴、腾讯、华为、百度）、CRO公司（如IQVIA、PAREXEL、Charles River Labs）、药企（如阿斯利康、辉瑞、默克）和AI初创企业（如英矽智能、百图生科、德睿智药）。

A股相关标的及投资建议

推荐关注的公司

1. 药明康德：具备较强的资金和数据优势，已布局多个AI制药项目，如投资Insilico Medicine、Verge Genomics等。
2. 美迪西：快速布局AI+CRO，与多个AI制药公司达成合作，提升药物研发效率。
3. 药石科技：依托自身分子砌块，结合AI技术进行药物筛选与优化，具备多维度的AI应用能力。

关注的公司

1. 成都先导：以DNA编码化合物库（DEL）为核心技术，与腾讯AI Lab合作开发了分子骨架跃迁算法GraphGMVAE。
2. 皓元医药：与英矽智能合作，助力其药物进入临床阶段，具备AI辅助药化合成能力。
3. 泓博医药：与阿里云、深势科技合作，提升分子模拟效率，降低合成成本。

风险提示

1. 人工智能发展不及预期：AI在药物研发中的应用受限于基础硬件、软件及数据库的完善度，投入产出比低。
2. 商业化拓展不及预期：当前AI筛选的新药与传统方法重叠度高，同质化可能限制商业化进展。
3. 下游用户认知不足：AI技术仍处于发展初期，用户对技术的信任度和了解度有限，影响其应用深度。
4. 审评审批流程进展不及预期：AI替代可能引发伦理、数据安全和隐私问题，监管严格，审批流程慢。
5. 国际形势不确定风险：高端芯片供应不足等外部因素可能影响AI制药的发展。

结构总结

• 行业趋势：AI+药物设计正成为医药行业的重要发展方向，预计3-5年后将进入兑现期。
• 参与者分析：市场主要由药企、CRO和互联网公司组成，各自在AI制药中有不同的优势与劣势。
• 技术应用：AI在药物研发的多个环节均有应用，如靶点确认、化合物筛选、ADMET预测、分子设计等。
• 投资建议：建议关注具备数据与资金优势的CRO企业，如药明康德、美迪西、药石科技；同时关注已较早布局AI的公司，如成都先导、皓元医药、泓博医药。
• 风险提示：AI发展、商业化、用户认知、审批流程及国际形势等均可能对行业发展产生影响。

数据支持

• AI制药融资情况：2022年全球AI制药融资总额62.02亿美元，YOY增长47.67%。
• AI医疗市场规模：2020年中国医疗AI市场规模达59亿元，预计2025年将达385亿元，CAGR为46%。
• AI药物管线：全球80条AI药物管线，其中52条已公布靶点，25条未公布靶点，仅3条为AI发现的新靶点。

技术发展

• 生成式AI：如ProGen、NVIDIA BioNeMo、百图生科AIGP等，具备生成新分子和药物的能力。
• AI在药物筛选中的应用：包括虚拟筛选、分子生成、化合物库构建等，均依赖AI算法和大数据分析。
• AI与CRO的结合：CRO公司具备丰富的实验数据，是AI制药的重要数据来源，未来可能成为AI+领域最大赢家。

结论

AI+药物设计正处于快速发展阶段，但其有效性仍需验证，且主要集中在临床I期。CRO公司凭借丰富的实验数据，在AI+药物研发中占据重要地位，而药企和互联网公司则在技术与资金方面各有优势。建议关注具备数据和资金优势的CRO企业，以及已较早布局AI的公司，同时需警惕AI发展、商业化、用户认知、审批流程及国际形势等风险。