隨著人工智能技術的快速發展，智能制藥已經成為制藥業的一個重要趨勢。越來越多的企業看到了智能制藥的潛力，紛紛涉足其中。智能制藥是指以醫藥大數據為基礎，通過運用機器學習、深度學習等人工智能技術替代大量實驗，對藥物結構、功效等進行快速分析，以達到縮短試驗周期、節省成本、促進新藥發現、提升試驗成功率等目的。
藥物的從研發到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發現可以分成以下幾步：建立疾病假說，發現靶點，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數億美元。隨后的臨床開發過程需要對藥物進行多次測試，仍需要花費大量時間與金錢。
隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發效率，新藥的設計、發現、研發過程得到縮短，成本也相應降低。“AI+藥物研發”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結，進而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析，大大提升新藥發現的效率。
目前，AI在制藥領域的應用主要集中在發現、設計、臨床試驗和生產等環節。AI技術可以通過高通量篩選、分子對接、深度學習等方法快速篩選出具有潛在活性的化合物，增強研發效率。然而，盡管有多款AI研發的藥物進入了臨床階段，但尚無AI研發的藥物成功上市。例如，日本住友制藥和大冢制藥合作的ulotaront藥物在精神分裂癥臨床試驗中未能達到主要終點。
近年來，中國智能制藥行業市場規模呈現出快速增長的態勢。數據顯示，截至2023年第一季度，AI制藥累積投資額已達到60.2億美元。預計到2026年，全球AI制藥市場規模將達到29.94億美元。在中國市場，2024年上半年AI制藥融資有22起，融資金額18.09億元。同時，根據數據顯示，新藥發現的市場規模與增長速度在AI應用場景中均占據第一位，預計到2024年該市場規模將達到31.17億美元，年均復合增長率為40.7%。這些數據充分展示了智能制藥行業的巨大潛力和市場前景。
根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年智能制藥產業現狀及未來發展趨勢分析報告》顯示：
目前，智能制藥行業的競爭格局日益激烈。國內外眾多企業紛紛涉足AI制藥領域，競爭壓力不斷增大。然而，盡管有多款AI研發的藥物進入了臨床階段，但尚無AI研發的藥物成功上市。這意味著智能制藥行業仍面臨著商業化落地的挑戰。同時，AI制藥企業在技術、數據、倫理等方面也面臨著諸多挑戰。例如，AI制藥依賴大量的數據，但在醫療領域數據的隱私性和安全性至關重要，如何確保數據的合法合規使用是一個亟待解決的問題。
近年來，政府主管部門出臺了一系列振興及規范生物醫藥及AI新藥研發行業發展的產業政策。這些政策為智能制藥行業的發展提供了有力的支持。例如，國家發展改革委發布的《“十四五”生物經濟發展規劃》提出，利用云計算、大數據、人工智能等信息技術對新藥研制過程進行全程監管，實現藥物產業的精準化研制與規模化發展。此外，北京、天津、上海、江蘇、浙江等地也相繼出臺相關政策，明確對AI制藥技術予以大力支持。
智能制造行業呈現出算力增長、高度自動化與智能化生產、數據驅動的決策與優化、個性化定制與柔性生產以及互聯與協同等趨勢。這些趨勢將推動制藥行業從傳統模式向智能化轉型，提高生產效率，降低生產成本，滿足多樣化市場需求。隨著全球研發需求的不斷增長，智能制藥市場前景廣闊。
預計到2025年，全球制藥市場規模將達到100億美元以上。隨著技術的不斷進步，AI有望實現從藥物發現到生產的全過程智能化，大幅增進制藥效率，減少研發成本。同時，智能制藥技術的發展將有助于提升我國醫藥產業的研發水平，推動轉型升級，提高藥物的可及性，減輕患者負擔。
展望未來，智能制藥行業將繼續保持快速發展的態勢。隨著人工智能技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，智能制藥將在藥物研發中發揮更加重要的作用。同時，政府政策的持續支持和市場需求的不斷增長也將為智能制藥行業的發展提供強大的動力。然而，智能制藥行業也需要不斷克服技術、數據、倫理等方面的挑戰，以實現可持續發展。
綜上所述，智能制藥行業市場現狀呈現出快速增長、技術不斷進步、政策環境有利、競爭格局激烈等特點。未來，隨著技術的不斷突破和市場的不斷拓展，智能制藥行業有望為人類健康事業作出更大的貢獻。
中研普華通過對市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地幫助客戶降低投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。想要了解更多最新的專業分析請點擊中研普華產業研究院的《2024-2029年智能制藥產業現狀及未來發展趨勢分析報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號