2024AI+CRO行业研究报告.pdf
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1、AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章1AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章1AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章1第一章第一章 AI+CROAI+CRO 行业综述及产业链布局状况研究行业综述及产业链布局状况研究AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章21.1AI+CRO行业发展历程与现状1.1.1 行业发展历程CRO(Contra
2、ct Research Organization,合同研究组织)行业的诞生和发展与全球医药研发活动的演进紧密相关。为了应对药物开发过程中越来越重的挑战,药企和生物科技公司开始将非核心的研发活动外包给CRO公司。这些公司通常具备专业的人才和丰富的项目管理经验,能够提供从药物发现、临床前研究到临床试验的全方位服务。传统CRO通过提供专业化、定制化的服务,以及建立全球服务网络,在巨大且庞杂的医药市场中占据关键角色。生物制药的反摩尔定律指出,随着时间的推移,药物研发的成本并非固定不变,而是呈现上升趋势。这一背景下,分工明确的专业组织显得尤为重要,由此也催生了对小型生物技术公司和CRO的需求。人类在物理
3、、化学、生物等领域的技术进步和知识积累,天然地导向流程更加细化的医药产业格局。近年来,随着计算机模拟、机器学习和深度学习以及生成式人工智能等技术的飞速发展,科学家们正在积极探索将这些创新技术融入制药流程,以期实现降本增效,解决生物制药行业目前面临的诸多难题。CRO作为新药研发的重要环节,成为验证和应用这些新技术和新思想的关键。在算法不断迭代的过程中,科研团队致力于寻找提高效率的具体应用方法,并探索被市场认可的商业模式,为CRO行业带来了新的发展可能性。自2020年以来,AI与CRO结合的模式已经得到了更广泛地验证和认可。AI技术正逐步渗透到CRO行业中,在具体应用层面探索多样态路径。这种趋势不
4、仅吸引了初创企业在AI+CRO领域崭露头角,也促使传统的CRO企业积极布局,不断尝试将AI技术融入其服务中。在多年来的市场教育下,不少传统药企和生物科技公司对AI+CRO的接受程度也在逐步提升,AI+CRO的模式有望成为未来药物研发的重要方向。以Schrdinger、Valo Health 为代表的生物科技公司,专注于临床药物研发的技术创新,通过其高质量AI技术药物发现平台,依托大量生物领域数据,以AI技术+CRO的服务模式,结合干湿实验,为药物研发提供创新解决方案。同时,传统CRO公司也在不断拓宽技术模块,作为传统CRO巨头,药明康德2018年就与Schrdinger合资成立Faxian T
5、herapeutics,加速新药发现;20182020年,先后投资6家AI制药公司,展示了其对新技术的试探和布局。同样的,药石科技作为国内药物砌块分子的头部,开发了基于超大成药化学空间的人工智能药物发现技术AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章3平台,以提升了新药物分子设计的成功率。美迪西作为创新药CRO公司,也在积极探索AI技术在临床研究中的应用,通过AI算法对临床数据进行分析,以期提高临床试验的设计质量和执行效率。泓博医药也从2019年就开始持续布局计算机模拟和AI技术。AI+CRO行业正成为医药研发创新的一个活跃领域,企业
6、正在考虑或实施将AI技术集成到CRO服务中,以寻求在竞争激烈的市场中提升竞争力。创新始终是CRO行业的主旋律,而人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,为所有CRO企业展开了一个机遇和挑战并存的未来。AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章41.1.2 行业技术发展现状CRO行业覆盖了整个制药流程,包括靶点发现和确认、化合物筛选和合成、安全性评估、临床试验等环节,CADD(计算机辅助药物设计)和AIDD(人工智能辅助药物设计)在这里有充分的机会得到测试和验证。图 1-1CRO行业具体业务情况资料来源:中商产业研究院,
7、智药局从20世纪80年代计算机辅助药物设计技术的逐渐成熟,到如今机器学习和深度学习算法在药物发现中的革命性应用,数据化、信息化、智能化成为现代制药流程的大趋势,这也为CRO提供更为有效的开发手段,辅助其做出更准确的研发决策。整体来看,AI技术可以应用于药物研发的各个阶段,具备广阔的发展空间。在早期药物发现阶段,高通量筛选技术、组学数据的开发以及 CRISPR-Cas9 技术,结合AI算法,为精准疗法提供了前所未有的新思路,在提高药物筛选效率的同时,也推动了众多新靶点、新药物的发现。随着药物进入临床前研究阶段,AI技术在毒理学、药代动力学和合成工艺等方面的应用,进一步提高了研究AI+CROAI+
8、CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章5的精准度和效率。AI模型能够预测化合物的毒性和在体内的动态行为,同时优化合成路径,加速了药物进入临床的准备工作。AI技术在临床试验设计、患者筛选以及数据收集与分析方面的贡献同样不可忽视。可穿戴设备和远程监测技术的应用,以及远程智能临床和真实世界证据的整合,使得临床试验更加便捷、可及,降低患者招募成本的同时,拓宽了开发人员在药物疗效、不良反应、患者评价等领域的信息来源,AI为CRO带来的改变已切实可感,AI+CRO正从一句口号演变为产业界的集体行动,在仍处于中小规模的AI“原生”CRO崛起的同时,全球CRO巨
9、头们也着手自建或合作开发AI技术平台,积极将人工智能融入公司业务之中。各方的积极态度与动作,侧面反映出AI+CRO的巨大商业价值。当前,全球AI制药市场正处于验证期,据测算,随着第一批AI辅助药物成功上市,到2026年后全球AI制药市场规模将显著扩大,市场对于AI方案的需求也将明显增加。作为药物研发领域的重要流程与业态,CRO对AI的结合尚处于初级阶段。长期来看,技术发展具有确定性,但短中期会受到竞争格局变化、地缘政治风险、金融周期起落等不可控因素,可以预见的是,AI与CRO的融合还将经历多个“快速发展验证调整”周期,AI+CRO的发展将经历一个曲折向上的发展历程。AI+CROAI+CRO 行
10、业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章61.2产业链生态全景图谱1.2.1 产业链结构梳理图 1-2产业链结构梳理资料来源:智药局AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章7上游上游AI+CRO产业链的上游,主要由AI技术和生物实验两大部分组成,共同构成了产业链的基石。软件、硬件和数据是构建AI技术的三个关键要素。软件层面,各种算法和模型是AI的大脑,而硬件,如GPU、CPU、DPU等,为这些算法提供必要的算力支持,数据则来源于公开的科学数据库和专有实验数据集。CRO涉及广泛,需要多领域的专业知
11、识和设备支持,这就引出了包括学术研究机构、专业科研服务公司以及生物技术商在内的组织。而AI与生物实验的结合催生了数字化实验室的诞生。这些实验室利用自动化实验操作大幅提升科研效率,并通过AI处理和分析大量实验数据。此外,AI技术在生物仪器中的应用也日益广泛,例如西湖欧米等公司将AI技术融入生物仪器,对数据进行更丰富的分析,提升了基因测序和蛋白质测序的效率和准确性。上游关键技术与设备的进步,为整个CRO行业的底层创新提供了动力,而随着近年来以AI为代表的智能化信息技术成为行业上游的重大变革,对CRO中下游厂商产生深刻影响,AI+CRO的渗透率有望进一步提升。AI+CROAI+CRO 行业综述及全产
12、业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章8中游中游在CRO行业中,企业根据其商业模式和对AI技术的融合程度可以分为三个主要类别:AI+CRO、SaaS-CRO以及CRO+AI公司。这三类公司均在积极探索如何利用AI技术来提升服务质量和市场竞争力。图 1-3AI+CRO公司全球分布情况资料来源:智药局AI+CRO代表以AI技术为核心的CRO公司,专注于AI在药物研发中的应用。这类公司以AI技术为主导,提供基于AI的计算平台和药物研发服务。利用AI的强大数据处理和模式识别能力,提供差异化CRO服务,通过迭代AI模型,为行业长期痛点提供可行的解决方案,以此吸引并保留客户。Sa
13、aS-CRO代表提供基于订阅模式的云端软件服务(SaaS)的CRO公司,侧重于提供灵活的AI工具和平台。这类公司提供基于云端的软件服务(SaaS),通过订阅模式为客户提供便捷的AI工具。这类公司可能不直接参与湿实验,而是专注于提供化合物分子或多肽分子的优化和筛选服务,侧重于AI在生命科学中的泛化能力。CRO+AI代表将AI技术整合到传统CRO服务中的公司,强调AI作为增强服务的工具。这些是传统CRO企业,面对技术革新和市场竞争,通过引入AI技术进行转型。它们通常在行业内有稳定的市场基础,通过自建AI部门、收购Biotech公司或与AI科技公司合作,将AI技术融入服务中,以增强服务能力、提高研发
14、效率和降低成本。药明康德在2018年布局 CADD,正是这种转型思维的体现。AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章9产业链中游的公司通常采用混合商业模式,结合AI技术支持的CRO服务和软件销售。它们可能以研发管线为核心,通过收/并购拓展业务范围,提供包括分子筛选、对接、生成以及临床前候选化合物性质预测等全流程服务的智能平台。产业链的中游是AI+CRO行业的主体部分,AI技术与CRO服务的整合为药企提供了更加全面和高效的解决方案,增强了CRO行业的市场适应性和整体竞争力。根据制药流程的不同阶段,中游还可以划分为临床前和临床阶段。目
15、前,临床前AI技术相对成熟,但考虑到临床试验在整个药物研发过程中花费了最高的资金和时间成本,同时失败率也最高。所以未来AI与临床CRO的结合,将是影响整个AI+CRO行业的关键点,对潜在市场空间与竞争格局具有决定性影响。图 1-42023年CRO市场结构及规模资料来源:Frost&Sullivan,智药局AI技术能够通过精准的数据分析和模式识别,优化了临床试验的设计和执行,显著提升了试验的效率和成功率。还能降低患者招募、数据收集和分析相关的成本,同时通过预测分析帮助研究人员更好地管理风险。AI的应用还推动了个性化医疗的发展,使临床试验更加贴合患者的个体差异,从而提高了治疗的有效性和安全性。此外
16、,AI技术促进了远程智能临床试验的兴起,这种试验方式通过利用远程监控和数字技术,扩大了患者的参与范围,使得临床试验更加便捷和可及。AI技术在临床试验CRO中的应用范围的扩大,预示着制药行业将迎来更高效、更智能的研发时代,为患者带来更快速、更精准的治疗选择。AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第 一第 一 章章10下游下游AI+CRO行业的产业链下游涵盖了广泛的客户群体,包括传统药企、生物科技公司、AI制药公司以及 CXO。在这一竞争激烈的市场中,AI+CRO公司与传统CRO公司共同争夺同一片市场。传统药企和生物科技公司是AI+CRO服务的主要客
17、户,他们更加倾向于选择能够提供从药物发现到临床试验全链条服务的CRO伙伴。而AI+CRO公司主要利用其在数据处理、模式识别和预测分析方面的优势进行单点突破,这是他们与传统CRO竞争的优势,也是劣势。CXO公司则可能通过SaaS模式来获取AI+CRO公司的技术,或通过合作开发等方式与其建立战略伙伴关系。这种合作模式为CXO公司提供了灵活性,使其能够根据自身的研发需求进行灵活调整。AI制药公司作为产业链下游的另一类客户,他们对AI技术的接受度和依赖度较高。这些公司在药物研发过程中,积极采用AI技术以提高研发效率和成功率。AI+CRO公司在与这类客户合作时,有更多“共同语言”,不仅能提供技术支持,还
18、能通过合作研发,共同推进药物管线的发展。据统计,2023年中国AI制药市场规模达到10.24亿元,预计2024年将增长至13.29亿元,相应地市场对CRO服务的需求正在快速增长,AI制药公司也更愿意选择拥有AI技术的CRO公司。对于CRO公司而言,高质量快速交付是其核心竞争力,AI+CRO也不例外。在实际商业场景中,客户不仅关注AI技术本身,更关心公司是否能够实现合作目标,如快速交付高质量的化合物分子、多肽、抗体等。因此,如何将先进的AI技术转化为精准高效的服务落地能力,成为AI+CRO公司脱颖而出的关键。AI+CROAI+CRO 行业综述及全产业链布局状况研究行业综述及全产业链布局状况研究第
19、 一第 一 章章111.2.2 产业链区域分布情况AI+CRO产业链在全球范围内呈现一超多强格局,美国以其成熟的市场和高客户接受度在中游AI+CRO服务提供商中占据主导地位,约有48%的公司在此布局。其次是中国,凭借在AI技术上的快速跟进及优化,加之本土政策扶持,国内企业呈现快速增长之势。欧洲则凭借其强大的生物医药研发基础,在AI+CRO服务和下游的生物技术应用方面占有一席之地。此外,加拿大、日本、韩国以及中东等地区也涌现出一些专注于AI+CRO的公司,尽管数量不多,但它们在特定细分市场或区域性服务中展现出特色和潜力。图 1-5AI+CRO公司全球分布情况资料来源:DPI,Medmarket
20、Insights,前瞻产业研究院,智药局当前,全球专注于AI技术结合CRO的公司数量大约为110家。尽管这一数字与传统CRO公司数量比较相对较少,AI+CRO模式仍处于发展的初期阶段。AI+CROAI+CRO 商业化应用场景分析商业化应用场景分析第 二第 二 章章12第二章第二章 AI+CROAI+CRO 商业化应用场景分析商业化应用场景分析AI+CROAI+CRO 商业化应用场景分析商业化应用场景分析第 二第 二 章章132.1细分应用场景AI+CRO行业通过创新技术的应用,为药物研发的各个阶段带来了革命性的变化。这一行业可以主要分为三种类型:全流程技术整合平台、干湿实验结合服务提供商,以及
21、专注于临床阶段的数据分析公司。例如,薛定谔公司利用其FEP计算工具,唯信计算的抗体开发平台,智化科技以其合成路径设计平台都在各自的领域内推动了技术的进步。这些公司不仅在技术上实现了突破,而且通过与湿实验的结合,提供了从药物发现到临床试验的全方位服务,极大地提高了研发效率和成功率。随着AI技术的不断进步,这些AI+CRO公司正成为制药行业的重要力量,引领着未来药物研发的新趋势。2.1.1 CADD/AIDD 平台型第一种类型的AI+CRO公司专注于构建全流程的药物开发平台。这些公司通常以某项突破性技术获得市场的认可。尽管单一技术可能仅提升制药流程的某个环节,但这些公司通过整合自研技术、开源技术,
22、甚至与其他技术供应商合作,打造了一个从药物候选分子发现(Hit)到临床前候选化合物(PCC)的完整软件平台。这种整合不仅提升了单个环节的效率,而且通过湿实验的反馈,不断迭代AI模型,以完善整个药物研发平台,使市场能够直观地感受到AI技术带来的整体效率提升和商业模式的可行性。SchrSchr dingerdingerSchrdinger公司是一家专注于使用其基于物理的计算平台,为药物发现和材料科学领域提供软件解决方案。公司主要业务包括销售软件解决方案、与生物制药公司合作进行药物发现项目,以及推进内部全资拥有的药物发现项目。其软件被广泛应用于生物制药、工业、学术和政府实验室,2023年Schrdi
23、nger软件收入为1.59亿美元,占总收入的73%。Schrdinger的平台结合了机器学习的快速数据处理能力,以及基于物理的方法,以高精度预测分子的关键属性,加速药物发现过程,降低成本,并提高成功率。公司还拥有多个与药物发现相关的软件解决方案,覆盖从目标识别到药物设计和优化的各个阶段。包括但不限于靶标识别、先导化合物的筛选与优化、基于结构的蛋白质药物开发与设计、药物分子的ADME特性预测,以及药物与靶标相互作用的深入研究。通过这些集成的解决方案,Schrdinger公司极大地提高了药物开发的成功率。AI+CROAI+CRO 商业化应用场景分析商业化应用场景分析第 二第 二 章章14图 2-1
24、Schrdinger药物发现协作方案资料来源:Schrdinger 2023 年年报,智药局Schrdinger与领先的生物制药公司合作,推进多种治疗领域的药物发现项目。截至2023年12月,公司有19个积极的合作药物发现项目,并从中获取药物发现收入,包括前期付款、研究资金付款以及发现和开发里程碑,并有可能产生额外的里程碑付款、期权费和未来版税。此外,Schrdinger已经在临床阶段推进了一些药物候选物,例如SGR-1505(MALT1抑制剂)、SGR-2921(CDC7抑制剂)和SGR-3515(WEE1/MYT1抑制剂),充分证明了Schrdinger的计算平台在药物研发中的实际应用价值
25、。图 2-2Schrdinger药物发现项目摘要资料来源:Schrdinger 2023年年报,智药局AI+CROAI+CRO 商业化应用场景分析商业化应用场景分析第 二第 二 章章15唯信计算唯信计算唯信计算公司的核心平台 WeMol,集成了人工智能、计算生物学和量子化学等多个领域的计算与可视化模块。这些模块包括自研和开源技术,旨在为早期药物研发的不同阶段提供技术支持。WeMol 平台特别强调了其在抗体人源化设计、蛋白质免疫原性预测、虚拟亲和力成熟、可开发性优化,以及蛋白质语言模型应用方面的能力。WeMol已经赋能近百家知名药企和生物科技公司的临床前药物发现项目,部分已进入临床阶段。图 2-
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