AI药物研发行业概述 - AI药物研发以数据驱动和算法赋能为核心，通过机器学习、生成式AI等技术重塑药物发现、优化及临床试验全流程 [2] - AI设计的药物分子在Ⅰ期临床试验成功率达80%-90%，远超传统方法的40%-65% [2] - 部分企业将药物发现周期从5-6年压缩至2-3年，研发成本降低30%-50% [2] - AlphaFold 3突破蛋白质结构预测精度，推动靶点发现效率提升70% [2] 行业驱动因素 - 政策支持：各国将AI制药纳入战略规划，国内明确84种AI应用场景 [2] - 资本加速布局：2024年全球AI制药融资超50亿美元 [2] - 企业管线快速推进：晶泰科技、英矽智能等多款AI设计药物进入Ⅱ/Ⅲ期临床 [2] 行业痛点 - 高质量数据稀缺：药物研发数据获取成本高，受隐私法规限制，罕见疾病和新靶点数据尤为不足 [3] - 算法适配性和可解释性不足：AI算法多源自其他领域，不完全适配药物研发复杂场景，"黑箱"特性限制临床应用 [3] - 临床试验进展缓慢：仍需湿实验和长周期验证，产品进展存在不确定性 [3] 代表性企业及技术领域 - 技术覆盖：多组学数据整合、蛋白质结构预测、分子模拟优化、自动化实验平台、成药性智能评估等 [3] - 精选企业： - 天鹭科技（A+轮）：AI蛋白质设计服务商 [5] - 智源深澜（种子轮）：AI驱动生物大分子设计制造商 [5] - 目图生科（B轮）：全球首个千亿级蛋白质模型 [5] - 腾迈医药（A轮）："干湿结合"新药研发服务 [5] - 德睿智药（A+轮）：临床阶段AI驱动创新药物研发 [6] - 深势科技（C轮）：AI for Science科研与工业解决方案 [6] 相关热门赛道 - 生物医疗：ADC创新药、基因治疗&RNA药物、脑科学、合成生物、银发科技、外骨骼机器人 [8][13] - 人工智能：具身智能、AIGC、ARVR核心硬件、芯片之母EDA [8][13] - 底层技术：量子计算、隐私计算、边缘计算、数据安全 [8][13]