AI in Drug Discovery

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作者：微信文章
AI制药

AI Drug Discovery (AIDD) 是指将AI技术应用到药物研发生产过程的各个环节中，AIDD主要是应用在药物发现及临床前阶段，通过AI制药，可加速药物发现的过程，提高药物研发效率和成功率。

目前，制药企业、AI+新药研发创新企业、IT 企业等纷纷布局 AI 制药。



AI在药物研发不同阶段的应用

一

近年来，AI技术正深刻改变药物研发的传统模式，其已逐渐渗透到药物研发的各个阶段——从早期的靶点发现与验证，到药物的设计与优化，再到临床前研究、临床试验设计及药物再利用等环节。如下系统整理下 AI 在药物研发不同阶段的典型应用：

药物研发阶段

传统方法

AI的作用

疾病识别

根据临床表现、影像学和实验室检测，过程耗时且依赖经验

整合电子病历、多组学、影像和社交数据，进行早期诊断、分型和风险预测

靶点发现及结构预测	实验方法验证，耗时昂贵	利用多组学数据整合快速锁定潜在靶点，利用模型预测蛋白结构
药物分子设计与合成	基于经验进行药物设计	利用深度生成模型和强化学习算法等进行设计

药物分子筛选

实验筛选，计算机模拟药靶相互作用

深度学习打分/生物大模型等可快速筛选亿级化合物库，提升速度和规模

药物理化特性预测

主要依赖动物实验和临床前模型，成本高、周期长

使用数据构建机器学习算法预测

临床实验设计及结果预测

依赖临床专家经验和统计方法参与率过低，进展缓慢

利用AI处理同类研究、临床数据和监管信息，自动化探索以提供更智能精确的临床试验方案

个性化给药

固定剂量或基于群体经验

实现个性化剂量优化，动态调整

罕见病研究

数据稀缺，诊断困难，依赖专家

AI用于影像分析，标志物筛选，辅助诊断

AI制药的主要商业模式

二

目前，AI 制药的商业模式主要有三种：AI+SaaS、AI+CRO、AI+Biotech。

AI+SaaS 模式是为客户搭建AI药物辅助开发平台，以标准化产品赋能企业，加速药物研发流程。AI+CRO 模式是通过技术服务外包，提供基于 AI 的计算平台和药物研发服务，与下游企业协同推进管线研发并获取服务收入。AI+Biotech 模式是以自研药物管线为主，借助 AI 技术提升研发效率，通过自主、授权或合作推进管线上市。

AI制药企业示例

三

英矽智能

英矽智能构建了一个端到端的 Pharma.AI 平台，是公司 AIDD 技术体系的核心。该平台整合了不同模块，能够覆盖从靶点发现到临床验证的整个药物研发流程。

靶点发现和生物标记物的发现 (PandaOmics子系统)：通过分析多组学数据，利用深度学习算法识别与疾病高度相关的靶点分子及潜在生物标志物。药物新分子生成及优化 (Chemistry42子系统)：采用生成式AI和图神经网络模型进行新分子设计。临床实验设计及结果预测 (InClinico子系统)：利用机器学习算法预测临床试验成功率和可能的终点结果。……

晶泰科技

晶泰科技具备完善的小分子与大分子药物发现技术体系，通过"智能计算 + 自动化实验 + 专家经验"的三位一体研究模式，构建了覆盖药物研发全流程的智能创新平台。在小分子药物研发领域，晶泰科技依托以下四大核心技术平台，实现从靶点到临床候选化合物的完整开发：

XtalCryo 靶点确证平台

XcelaHit 分子设计平台

XceptionOp 成药性优化平台

XcelDev 可开发性优化平台

Reference

[1]https://doi.org/10.1016/j.fmre.2024.04.021

[2] 英矽智能微信公众号

[3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/25317467198

[4] https://www.biomap.com/

[5] 2023中国AI制药企业白皮书_药融云

[6] 2025年-AI新药研发市场行业格局商业模式分析报告

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