AI制药已在资本市场引发热潮。据医药行业数据平台智药局近期披露，2024年上半年全球AI制药融资有69起，投资额33.36亿美元；中国AI制药融资有22起，融资金额18.09亿元。
行业专家表示，人工智能AI作为一种强大的工具，已经在药物发现、设计、工艺优化、ADMET（药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性）研究、临床应用以及法规监管等多个制药环节中展示了巨大潜力。
政策加持助力AI制药
近年来，政府主管部门出台了一系列振兴及规范生物医药及AI新药研发行业发展的产业政策。
今年7月，国家中医药管理局和国家数据局联合印发《关于促进数字中医药发展的若干意见》，其中强调用数字化支撑中医药科技创新，提出推动中医药科学数据应用，探索中医药科研新范式，以中医药科学数据助推技术创新，提出推动中药全产业链数据协同以及提升中药生产数智化水平等指导意见。
同为7月，《上海市人民政府办公厅关于支持生物医药产业全链条创新发展的若干意见》发布。其中提出，要支持人工智能技术赋能药物研发，建立队列研究数据开放共享机制，打造高质量语料库和行业数据集，完善医疗医保数据资源合作利用机制。
早在2022年5月，国家发展改革委发布《"十四五"生物经济发展规划》。《规划》提出利用云计算、大数据、人工智能等信息技术，对治疗适应症与新靶点验证、临床前与临床试验、产品设计优化与产业化等新药研制过程进行全程监管，实现药物产业的精准化研制与规模化发展。
北京、天津、上海、江苏、浙江等地相继出台相关政策，明确对AI制药技术予以大力支持，激发企业创新活力，缩短新药上市周期，提高研发成功率。
AI在制药领域有广泛应用
据智药局不完全统计，截至目前，中国AI制药企业已有104家。部分AI制药产品相继进入临床阶段。
据了解，AI在药物发现阶段有广泛应用。通过机器学习和深度学习，结合多种数据类型的算法，分析大量的生物数据和化学数据，从而预测和筛选出潜在的新药分子。这种方法显著提高了药物发现的效率，减少了实验的盲目性和资源浪费。
"在药物设计过程中，AI可以模拟和预测药物与靶点的相互作用，优化药物结构，提升药物效果和安全性。同时，AI还可以通过对生产数据的分析，帮助人们找到最优的生产参数，提升生产效率，降低生产成本。"在近日举行的全球生物医药大会的专业论坛上，北京兴源祥生物科技有限公司董事长张严源探讨了人工智能与新型载药技术在制药行业中的应用。
"AI＋"正在重塑生物医药研发赛道。例如上海张江科学城的一家企业晶泰科技构建了AI+机器人实验室工站集群，可覆盖-20℃至140℃温度区间的常见化学反应，并以自动化实验流程取代大量传统人工操作。借助自动化实验生成的海量高质量数据，AI算法能够在庞大的化学物质数据库中高效搜索，精准识别潜在的药物分子结构，加速新药的设计与发现过程。
联拓生物自2020年成立以来加速推动药物研发。2021年11月，联拓生物在美国纳斯达克上市。"AI在新药研发的应用日趋广泛，以往需要20年研发的新药进程有望缩短到5-8年。"联拓生物高级副总裁、全球开发负责人吕承博士接受采访表示。
"AI不仅提高了研发效率，缩短了研发周期，降低了研发成本，还大幅提升了药品研发的成功率。"张严源强调，AI在ADMET研究中也展现出独特的优势。通过对药物在体内吸收、分配、代谢、排泄和毒性的预测，AI可以帮助研究人员更早地发现和避免潜在的问题，提高药物的安全性和有效性。
此外，AI在制药监管中的应用亦不容忽视。"药品属于高度监管的行业，AI技术可以帮助人们更好地满足监管要求。例如，通过对生产数据的自动化分析和报告，AI可以帮助人们更快速地响应监管机构的要求，减少人工操作的错误和延迟，提高合规性。"张严源指出，"AI技术可以通过实时监控和数据分析，帮助人们在生产过程中及时发现和解决问题，减少生产中的浪费和返工。同时，AI还可以通过预测模型，帮助人们在生产前就预见到可能的风险，提前采取措施，确保生产过程的稳定和产品的质量。"
AI制药仍面对诸多挑战
AI为制药行业带来深刻变革将是大势所趋，对制药工艺过程的效率提升和优化监管等环节都有裨益。
据药融咨询统计，目前国内制药企业更多地是将AI技术用于工艺优化这个层面。如，沃时科技聚焦于小分子化合物，在AI+逆合成与工艺场景优化上发力，服务客户主要为CRO、CDMO企业，帮助这些公司合成分子并在合成工艺上进行优化；大湾生物将AI技术主要应用于生物药领域，该公司通过AI技术与生物技术，进行抗体蛋白类药物CDMO工作，通过AI技术和生物工艺相结合，开发定点整合高表达细胞株。
但是，在AI制药领域依然有诸多方面需要完善，挑战依然严峻。专家表示，AI制药的渗透率还有待提高，未来AI技术应参与制药的更多环节，进一步提升新药研发的效率。
尽管AI在药物研发领域的应用前景广阔，但也需要认识到它的局限性。据介绍，目前AI还无法完全替代人类的专业知识和经验。例如，AI虽可分析大量的数据，但它不能像人类一样理解这些数据的含义，也无法处理一些复杂的问题。其次，AI的应用也面临着一些技术和伦理上的挑战。例如，AI制药依赖大量的数据，但在医疗领域，数据的隐私性和安全性至关重要。相关机构收集和使用患者数据时，必须确保获得患者的知情同意，并且遵循相关法律法规的要求。目前的现状是，数据的收集、存储和使用过程并非完全透明，亟需加强数据安全保障措施，确保数据不被非法获取和使用。
展望未来，业界普遍认为，智能制造技术的突破，将进一步推动制药企业在生产环节中的风险管理和产品质量提升。但是，以AI技术为基础的创新制药虽然走在前沿，如何平衡科学研究与经济利益值得深思。同时，数据的准确性、药物安全性评估以及伦理问题等也是影响AI制药未来发展的重要因素。（王查娜）
转自：中国高新技术产业导报
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