2021版全球44家顶尖药企AI辅助药物研发行为白皮书-fastone.pdf

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全球

44家顶尖药企

AI辅助药研行动白皮书

目录

01.前言

02.主要结论

03.AI辅助药物研发阶段和关注疾病

制药阶段

聚焦疾病

04.药企使用AI技术服务行动

全球知名药企行动次数

中国药企行动次数

药企与AI初创公司、IT-云服务商合作次数

药企与高校合作次数

合作年份

投资情况

地域划分

药企平均行动次数

05.AI初创公司

合作数量

创立年份

地域分布

06.AI制药联盟

07.药企AI行动详表

08.AI初创公司详表

坦率地说，我们离靠计算机发现药物，然后通过一大堆机器人试验对药物进行虚

拟测试，只要单击几下鼠标就可以将它们送给患者的世界相距甚远。

AI中没有魔术，只有概率和统计。

利用计算机/人工智能辅助药物研发，拆解一下：

“人工”，是通过计算能力更快地试，更精确地建模模拟；

“智能”，是从大量优质数据、经验中自行学习，给结果，就像一个新药研发人员，

并不需要学习他人无数的项目之后，才能学会做新的项目。

显然，我们现在主要还集中“人工”的部分，而不是“智能”。但CADD（计算机辅助

药物研发）/AI通常可以支持达到或选择这些药物研发工作的“更好”起点。

成千上万的化合物经过一系列的测试，只有一种可能成为可行的药物。任何工

具，只要能在这个漫长的多步骤过程中加快其中一个步骤，就会对整个链条产生

重大影响。

过去，我们常常把每一颗种子都种在地里，以测试它的性能，并决定在什么条件

下适合某种特定类型的种子。这是一个必要但资源密集的过程。

我们现在可以用计算机/人工智能模拟大量的测试，在我们把一粒种子放入地下

之前，我们可能要先用机器做10亿个模拟实验。这使我们的研究周期缩短，提高

了我们的决策能力，使用更少的资源，所以这是一个更可持续的方法。

03

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前言

这并不是什么新鲜事物，早在1981年10月5日，美国《财富》杂志就对计算机辅

助的药物发现进行了专题报道《下一次工业革命：默克公司通过计算机设计药

物》。

40年后的今天，我们就看看全球顶尖药企用人工智能辅助新药研发到底应用到

什么状态和阶段了。

“别看他的眼睛，你看他的手。”⸺用钱投票才是最真实的。

04

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主要结论

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主要结论

数据范围：全球44家顶尖药企（包括3家中国药企）、55家AI初创企业、

12家IT-云服务商、7所高校

数据来源：公开资料

数据采集时间：2020年11月

AI辅助药物研发阶段和关注疾病

超过三分之二的AI合作发生在药物发现阶段

包括：

靶点及生物标记物的选择与确定