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2021中国AI/计算制药产业报告：药物发现篇
- 2021-11-25 20:35:14上传人：浅殇**影寒
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- CONTENTS 药物 发现篇
- 挑战与展望
- 4.1 数据问题：医药行业的数据存在不充足、数据私有化和数据不规范等问题
- 4.2 AI/ 计算制药属于多学科交叉领域，交叉复合型人才少限制行业发展
- 4.3 当前的经典 AI技术更适合在确定性环境下解决单领域、单任务问题，药物研发仍存在
- 不确定性，知识不够完备，而且需要创造性和灵活性
- 4.4 人类生物学的发展仍有很多未解之困
- 4.5 未来会诞生一批以 AI和计算为主要驱动力的新型 Biotech 公司：越来越多 AI/ 计算制药公司
- 从服务走向自主研发管线为主的 Biotech 之路
- 中国 AI 和计算制药产业兴起第一波浪潮
- 2.1 驱动力：传统药物研发模式周期长、成本高、风险大，需要新技术、新模式来改变现状
- 2.2 驱动力：行业需求下，大数据、人工智能、计算技术的快速发展以及资本大力助推
- 等因素的共同作用下，全球 AI/ 计算制药领域掀起发展热潮
- 2.3 突破元年： 2020 年是全球 AI/ 计算制药突破元年：资本市场和技术均实现重大突破
- 2.4 上市热潮： 2020 年以来，全球已有十多家公司成功上市，涉猎领域较多元，包括细胞
- 图像处理，分子生成、变构药物开发等
- 2.5 技术规模验证： AI/ 计算技术从概念走向规模化的验证期：至今，全球超过 30 款AI/ 计算技术
- 参与的候选化合物进入临床试验阶段，其中中国披露两款
- 2.6 中国浪潮：全球 AI/ 计算制药迅速发展叠加中国创新药产业崛起，中国 AI/ 计算制药产业
- 迎来第一波浪潮，虽然起步稍晚但发展势头迅猛
- 2.7 投融资：国内 AI/ 计算制药 公司投资热度高涨，特别是近两年达到高峰期
- 2.8 国内 AI/ 计算制药公司投资热度高涨，单笔投资金额曾破全球记录，互联网巨头纷纷入局
- 2.9 中国 AI/ 计算制药产业图谱
- 中国 AI 和计算制药技术应用实现 “ 单点突破 ” ， 在药物研发多环节落地发挥价值
- 3.1 计算机和 AI 技术在药物研发中的历史近 50 年时间，中间经历高潮和低谷后，
- 新一轮探索刚刚开始
- 3.2 应用阶段：目前， AI/ 计算在药物研发中的应用处于 “单点突破 ”阶段，仍需要专家参与
- 以及实验验证相互配合
- 3.3 应用目标：从降本增效到实现规模化、平台化产出，最终实现量变到质变的革命
- 3.4 代表性应用场景：靶点发现、分子生成、活性预测、 ADMET 预测、虚拟筛选、化合物
- 合成路线预测等
- 序言及主要观点
- 1.1 术语解释与研究范围界定
- 1.2 历史演进：从神农尝百草到 AI自动生成类药分子：药物研发模式有赖于科技进步向前推动
- 1.3 新范式： AI和物理计算是目前流行的两种新范式，各有优劣
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