1.ai在新药研发及商业化不同阶段的应用场景

(1)图像识别：应用场景为靶点发现和化合物研究和筛选。靶点发现：检索分析文献等，找出通路、蛋白和机制等与疾病的相关性，提出新的可测试假说。以发现新机制新靶点。化合物研究和筛选：学习已知化学知识及资料，建立高效的模型、快速过滤“低质量”化合物、富集潜在有效分子。

(2)机器学习：应用场景为化合物合成和新适应症发现。化合物合成：学习已知化学反应后预测在单一步骤中可以使用的化学反应，解析所需分子，得到可用试剂。新适应症发现：将己上市或处于研发管线的药物与疾病进行匹配，发现新靶点，扩大药物的适应症。

(3)深度学习和认知计算：应用场景为晶型预测和临床试验设计。晶型预测：晶型变化会改变固体化合物的物理及化学性质改变。可实现高效动态配置药物晶型。临床试验设计：检索过去临床试验中的成功和失败经验，使临床试验方案避免重复常见的遗漏、提高安全性等。

(4)自然语言处理技术：应用场景为患者招募和学术推广。患者招募：提取患者数据。为临床试验匹配相应患者。学术推广：为药械企业、医生、患者提供全流程的智能医学创新服务。

2.ai药物研发行业市场规模

数据显示，全球AI药物研发最大的市场在北美，亚太地区排名第三。亚太地区2018年的市场规模为5100万美金，预计2025年市场规模将达到10亿美元，复合增速为53.8%。全球市场规模将在2025年达到38.8亿美元。

ai药物研发行业市场规模

从企业分布来看，目前全球AI药物研发企业约343家，其中超过50%的公司集中在美国，英国和欧盟分别占据12.5%和13.4%，亚洲大约12.8%，其中中国占据约4.7%。

3.ai药物研发行业发展驱动因素

(1)药物研发降本需求强烈：传统生物制药企业药品研发成本居高不下，降本需求推动AIDD持续发展。

(2)新技术层出不穷：自动化、高通量筛选、分子砌块库、超大虚拟筛选库等技术以及云计算GPU的应用、AI算法的升级推动 AIDD不断发展。

(3)药物研发数据持续积累：随着药物研发产业的发展和医疗互联网的出现，各类药物研发数据持续积累;再加上大量的计算数据、研究成果公开发布以及业内人士的合作交流，为药物研发提供基础。

(4)硬件技术不断发展：超级计算机等技术发展保障算力，大规模平行计算的FPGA和 GPU架构的发展，为AI计算提供基础。

全球超级计算机龙头

4.中国ai药物研发行业龙头

(1)晶泰科技：2014年创立于麻省理工学院校园，总部位于深圳。AI应用场景：化合物合成、化合物，筛选、晶型预测、药物重定向。融资情况：2021年完成D轮4亿美元融资，融资总额超过8亿美元，创全球AI药物研发领域融资额的最高纪录。阶段性成果：

ID4智能药物研发平台。

(2)荚矽智能：2014年，早期总部设立于美国马里兰州巴尔的摩，后期设立在中国香港。AI应用场景：靶点发现、化合物合成、临床试验设计和预测。融资情况：2021年6月完成2.55亿C轮融资。阶段性成果：AI新药靶点发现平台PandaOmics，AI分子生成和设计平台Chemistry42。

(3)望石智慧：2018年7月成立于北京市。AI应用场景：化合物筛选合成、ADMET预测。融资情况：2021年4月完成B+轮融资，融资总额1亿美元。阶段性成果：智能化药物研发平台。

(4)燧坤智能：2018年9月成立于于南京市。AI应用场景：靶点发现、化合物筛选合成、药物重定向。AI融资情况：2021年获A轮超亿元人民币融资。阶段性成果：创新药研发综合平台AI4D。

以上就是有关于2022ai药物研发行业发展情况的全面分析，如还想了解更多AI+医疗的相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业分析栏目。

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