今天分享的是【AI制药深度报告】 报告出品方:量子位
双十困境进一步恶化,反摩尔定律2成为更加严峻的事实。今天,单款新药的研发成本飙升至25.6亿美元,而整体开发成功率仅有3.5%。尽管相关政策正不断引导行业从me-too/me-better向first-in-class转变,但后者的最终成功概率仅有1.2%。
成本与收益对比鲜明,行业正陷入困境。
而AI制药似乎给出了候选答案
一方面,以虚拟筛选为例,Al制药能够极大加速药物研发。基于相对明确的机理(如薛定谔方程)等,A能够跨多个更广阔全面的数据空间(如不同的化合物库和组学数据库)快速完成搜索,节省大量原用于湿实验的投
而更为重要的是,相对于较易受限的专家经验和CADD,数据驱动的AI能够原创性的针对靶点生成分子骨架或特定化合物,给出不存在于已知化学空间的分子,实现“think out f the box”,为药物研发领域带来不同的创新思路。
近几年,新的靶点、化合物、甚至临床前候选药物陆续出现,为A制药验证了概念的可落地性。与此同时,A制药创企与传统药厂合作增多、资本纷纷涌入,也从侧面证实着这个行业的冉冉升起。
然而,现有技术成果有限、BT与IT融合存在先天困难、高质量数据不足、商业变现尚不清晰等问题还在困扰着这个行业。
在国内融资热潮结束一年后,我们采访了大量业内从业者并进行深度分析,希望能够还原AI制药产业的真实面貌,也为诸如行业所处阶段、关键未来动向、业内竞争格局等问题给出参考答案。
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