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2024年中国人工智能药物发现与开发行业概览:从“制药”走向“智药”
下载次数:
2810 次
发布机构:
头豹研究院
发布日期:
2024-08-09
页数:
20页
生物医药行业长期以来面临新药研发周期长、成本高、成功率低的挑战。人工智能可对大量现有的药物数据进行深度学习,以此分析药物的化学性质和生物活性,更快地设计新药物,预测药物的吸收、代谢和毒性等复杂过程,从而缩短药物研发时间。
人工智能药物发现与开发可借助机器的强大计算能力,突破传统药物研发困境,有效地将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%,临床新药研发成功率可从12%提高到约14%。随着中国创新药研发热潮涌动,人工智能药物发现与开发产业受到资本市场的热烈追捧。全球各大药企、生物科技公司和中国各大企业纷纷抢滩,虽然中国人工智能药物发现与开发行业起步较晚,但发展势头强劲,在国家政策利好、人工智能技术升级等因素的推动下,有望实现市场规模快速增长本报告将对人工智能药物发现与开发的定义、应用领域、产业链、各细分领域市场状况进行分析,以期对市场未来发展方向做出研判
本报告的核心观点是:中国人工智能药物发现与开发行业虽然起步较晚,但发展势头强劲,市场规模快速增长。大型药企、互联网巨头和初创企业纷纷入局,竞争格局日益复杂。AI技术在药物研发中的应用价值日益凸显,显著缩短研发周期、降低成本、提高成功率,未来有望成为创新药研发的主流方式。
2019-2023年,中国人工智能药物发现与开发市场规模从0.7亿元增长至4.1亿元,年复合增速达57.4%。预计2024-2028年,市场规模将从7.3亿元增长至58.6亿元,年复合增速达68.5%。 这主要得益于国家政策鼓励AI技术赋能医药研发,以及AI技术本身的迭代升级。生成式AI的渗透进一步提高了药物研发效率,未来市场规模有望突破50亿元。
目前,中国人工智能药物发现与开发行业的市场主体主要包括大型药企、互联网企业和初创企业。
报告首先对人工智能药物发现与开发进行了定义和分类,阐述了其发展历程,并详细分析了其应用价值。AI技术应用于药物研发的各个环节,包括靶点确认、分子生成、化合物筛选、ADMET性质预测、临床试验、药物风险评估等,显著缩短研发周期(平均缩短1/2-2/3),提高成功率(从12%提高到约14%),并降低研发成本。
报告提供了2019-2028年中国人工智能药物发现与开发市场规模的预测数据,并分析了市场快速增长的原因,包括政策支持、技术进步以及资本市场关注等。
报告绘制了人工智能药物发现与开发行业的产业链图谱,清晰地展现了上游(AI技术和生物技术供应商)、中游(AI+Biotech、AI+CRO、AI+SaaS企业以及互联网企业)和下游(传统药企和CRO企业)之间的关系。
报告分别对大型药企、互联网企业和初创企业在该领域的参与情况、发展模式和竞争策略进行了深入分析,并列举了部分企业案例。
报告分析了中国人工智能药物发现与开发行业的竞争格局,指出核心竞争力在于AI技术服务能力和自研管线的丰富程度。目前,英矽智能、晶泰科技和冰晶石生物等初创企业引领行业发展,但大型药企和互联网巨头也凭借自身优势积极抢占市场。
报告分析了人工智能药物发现与开发领域的合作交易情况,指出近年来该领域获得了资本市场的持续关注,融资事件频发,交易主要集中于加强研发和商业化许可。
报告预测了中国人工智能药物发现与开发行业未来的发展趋势,认为AI技术在制药领域的渗透率将不断提高,AI赋能将成为创新药研发的主流方式。AI药物研发管线数量持续增长,覆盖的疾病种类也日益多样化,肿瘤和神经系统疾病是目前研发重点。
报告以英矽智能和晶泰科技为例,详细介绍了两家企业的业务模式、财务状况、技术平台以及研发管线等信息,展现了行业领先企业的特点。
本报告对中国人工智能药物发现与开发行业进行了全面的分析,涵盖了市场规模、市场主体、竞争格局、发展趋势以及企业案例等方面。报告指出,中国人工智能药物发现与开发行业发展潜力巨大,但竞争也日益激烈。AI技术在药物研发中的应用将持续深化,未来有望显著提升药物研发效率和成功率,推动中国制药行业转型升级。 大型药企、互联网巨头和初创企业将继续在该领域展开竞争与合作,最终形成一个更加成熟和完善的产业生态。 报告中提供的数据和分析,为投资者、企业和研究人员提供了宝贵的参考信息。
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