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诺奖得主放话:我们有希望在年底前将一些人工智能设计的药物投入临床试验【附AI药物研发行业前景】

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 趋势速递 • 2025-01-22 16:50:21 来源:前瞻网 E2457G0
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诺奖得主放话:我们有希望在年底前将一些人工智能设计的药物投入临床试验

(图片来源:摄图网)

据财联社报道,近日,2024年诺贝尔化学奖得主德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在达沃斯世界经济论坛的小组讨论中表示,“我们有希望在年底前将一些人工智能设计的药物投入临床试验。”

2021年,谷歌旗下的DeepMind分拆成立了Isomorphic Labs,专注于将人工智能和计算方法应用于药物研发。而哈萨比斯同时担任这两家谷歌分公司的首席执行官。去年因“在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献”, 哈萨比斯荣获诺贝尔奖。他所领导的DeepMind公司在人工智能领域取得了众多突破。

去年,DeepMind与Isomorphic Labs联合发布了生物学预测模型AlphaFold 3。该模型能够准确预测蛋白质与其他分子的相互作用,扩展了对生物系统的理解,从而帮助药物研发更精确地对准靶点。Isomorphic Labs已经将该模型用于科研,并与多家制药公司合作,共同探索新的疾病治疗方法。

AI药物研发行业正展现出前所未有的广阔发展前景,其重要性及影响力在医药领域内日益凸显。通过整合大数据与机器学习算法,AI制药正全面推动药物研发流程的加速。根据GMI统计,2022年AI医疗市场规模已达54亿美元,其中AI药物研发是最主要的AI医疗应用市场,约占整体的28%。其次是AI医学影像和AI精准医疗,分别占比达26%和22%。

图表1:2022年全球AI医疗应用情况(单位:%)

AI技术在药物研发领域的应用主要分为临床前和临床试验阶段。在临床前阶段,AI技术可用于疾病机理研究、靶点发现、化合物筛选、ADMET预测等多个环节,显著提升研发效率。此外,AI技术的应用还可以将新药的研发周期缩短30%以上,且研发成功率提升50%。

不仅如此,AI技术还在降低研发成本方面发挥了重要作用。例如,斯坦福大学的研究团队展示了多模态大型神经网络模型的强大能力,该模型能够模拟分子、细胞和组织的行为,显著降低了所需的真实病例数,几乎可以实现几千种药物的同时测试。这不仅大大提高了研发效率和精度,还进一步降低了研发成本。

在中国,AI药物研发同样取得很大的进展。截止2024年1月,已经有超过10家AI药物研发企业的管线进入临床阶段,包括英矽智能、未知君、冰洲石生物、瑞格医药、埃格林医药、宇耀生物、硕迪生物等。中国进入临床阶段的AI药物研发管线数量达34条,其中自研是最主要的研发模式,占比85%,买入、合作模式占比较少。

图表3:2024年中国AI药物研发模式结构(单位:%)

AI药物研发前景广阔。根据GMI预测,到2032年全球AI药物研发市场规模预计将突破200亿美元,届时中国AI药物研发市场规模将突破30亿美元。

图表5:2022-2032年全球及中国AI药物研发市场规模及预测(单位:亿美元)

晶泰科技联合创始人/首席创新官赖力鹏在峰瑞资本2024年投资人年度峰会上发表演讲,探讨了AI与生物制药的碰撞发展。他提到,AI技术在蛋白质结构预测、蛋白质设计、药物研发路线优化、生物科学数据利用效率提升以及临床转化等方面具有重要价值

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