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AI制藥大大縮短研發時間,超60家本土AI制藥公司已入局

2022年10月14日 10:36:36來源:制藥網點擊量:5135

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  【制藥網 市場分析】有數據顯示,一款新藥的誕生,通常需投入至少10億美元+10年以上研發周期,但成功率卻低于10%。隨著AI技術的飛速發展以及應用場景地不斷拓寬和成熟,如今,AI技術正逐步滲透到生物制藥領域,有望改變傳統制藥研發時間長、成本高、效率低、風險大等問題,為新藥行業帶來重大變革。
 
  近年來,全球AI制藥產業不斷發展壯大,在國內,我國AI制藥雖然起步晚,但近年也在發展速度非???,一些上市制藥公司、醫療機構、高校院所、互聯網巨頭以及初創公司都開始布局AI制藥賽道。
 
  據統計,目前國內已有超過60家AI制藥公司,包括英矽智能、晶泰科技等。而在2020年之前,全國只有不到10家AI制藥企業。隨著越來越多公司入局,以及藥企研發力度逐步增強,AI 制藥領域的關注度不斷上升,資本也持續押注這一賽道,推動AI 制藥相關技術迭代速度的加快。
 
  數據顯示,2020年即“中國AI制藥的元年”,國內AI制藥的投融資額超過31億人民幣,同比增長近7倍。隨后中國AI制藥呈現爆發式增長,投融資規模突破百億以上,2021年我國AI制藥融資規模增至12.36億美元,同比增長163.54%。進入2022年,國內AI制藥的投融資事件仍在增加,據智藥局監測,2022年Q3全球AI+藥物研發共發生42起融資事件,總投資額為12.47億美元,其中中國有12起,并且有5起過億元融資??梢娛袌鰧υ擃I域前景充滿信心。
 
  值得一提的是,AI制藥雖然前景被廣泛看好,但目前全球范圍內至今還沒有AI研發藥物順利上市,大部分AI制藥企業目前仍停留在探索研究階段,需要不斷“砸錢”,才能實現從科學到成果的轉化,推動藥物進入臨床流程。
 
  有行業人士指出,AI制藥在研發和應用中尚存在諸多挑戰,比如數據量不足、數據質量參差不齊,算法精度不高、算法無法滿足需求等,未來還需要在數據、算法、算力上進行突破。
 
  同時,復合型人才缺乏也是國內AI制藥發展的一大瓶頸,“懂計算的不懂制藥,懂制藥的不懂計算”,如何更好地把生物問題轉化為計算問題,然后用數字手段去解決,離不開大量復合型人才的參與,因此針對這類人才進行著重培養非常重要。
 
  從長遠來看,AI制藥將是大勢所趨,有望給新藥研發帶來更大的發展空間。但從短期看,AI制藥企業面臨上述提到的諸多難關,如何推動國內AI藥物發展,縮小與國外的差距,是本土入局公司面臨的問題。
 
  另外,業界也呼吁,國內AI制藥需要在政策層面受到更多針對性的扶持政策和法規的支持,推動建立醫藥大數據的監管、治理和共享機制;另外,在產學研層面,需要AI技術公司、藥企、高校等加強合作,加速成果轉化,培養創新人才。
 
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