CXO Advisors & Management LLC

扎实的业务根基，多元化的战略布局，以及身为全球化企业的社会责任感。 2024年的CXO行业仍在继续下探。基本面上，在已公布2024年业绩预告或快报CXO公司中，大面积出现了营收利润下降，甚至亏损。 重压之下，金斯瑞依然交出了一份亮眼的答卷： 2024年，集团的收益约为5.945亿美元，同比增长6.1%。同时，毛利保持稳定，约为2.721亿美元。盈利能力不断提升，展现出坚实的财务表现和稳健的经营能力。 公司的业绩增长除了来源于高达约32亿美元细胞疗法业务的解除合并收益外，生命科学服务及产品领域业绩也颇为亮眼，收益约为4.549亿美元，同比增长10.2%。 加速了在全球市场的布局，特别是在欧美市场品牌影响力持续攀升，为集团的长期发展奠定了坚实基础。 金斯瑞集团轮值CEO邵炜慧表示：“2024年，金斯瑞集团在挑战与机遇并存的环境中实现了持续高速增长。尽管上半年受到生物医药行业投融资放缓及宏观经济波动的短期影响，集团通过战略调整和业务优化，在下半年成功实现增长再加速，展现了强大的发展韧性。” 对于金斯瑞的硬核表现，行业有两个问题想要求解。 第一，过去两年，由于医药投融资寒冬的影响，整个CXO板块的业绩都在承压，但为什么金斯瑞能够实现“逆周期增长”？ 第二，传奇脱表之后，金斯瑞将如何规划自身的下一步发展？对其余板块有着怎样的规划？ 逆势增长 金斯瑞2024年的优异表现，一方面固然与子公司传奇生物财务数据不再并入公司财务报表，改为采用权益法进行会计处理一次性确认了32亿美元现金流有关。但其实更重要的，还是金斯瑞的根基一直相当扎实。 除传奇之外，金斯瑞的业务还可以分为三块：生命科学服务与产品（CRO）、CDMO蓬勃生物、合成生物百斯杰。经过多年耕耘后，这三块业务的体量都已经具有了相当的规模，都有了“独当一面”的实力。 生命科学方面，金斯瑞一直主打“差异化”战略，专注在基因合成业务上，2005年就占到了细分市场的第一名，2018年开始占据了全球30%长链DNA合成份额，许多方面都做到了全球第一。 一名证券分析师告诉E药经理人，基因合成业务的特点是韧性极强，在整个产业投融资火热的时候增长速度快，需求旺盛；到了行业下行的周期，需求速度的下降也不会特别明显。“这就保证了金斯瑞的业绩不会跟一般的那些CXO一样，波动特别大”。 同时，由于出海早，海外布局广阔，金斯瑞已经取得了一定的先发优势。业内对于金斯瑞CRO业务的普遍评价是，质量好、性价比高、交付速度快。种种优势的叠加下，便构筑了金斯瑞在医药寒冬里能做到“逆周期增长”的基础。 2024年，金斯瑞在生命科学服务及产品领域的收益约为4.549亿美元，同比增长10.2%。经调整毛利约为2.377亿美元，同比增长5.9%。经调整毛利率由上期的54.4%略降至52.2%。经调整经营利润约为9040万美元，同比增长15.5%。 相比CRO业务，金斯瑞的CDMO业务板块蓬勃生物就受到了一些压力，这些年，业绩发展和国内同行的走向基本同步。 蓬勃生物成立于2014年，近几年来逐步在进行产能扩建。受到医药寒冬，尤其是CGT CDMO的需求疲软影响，蓬勃生物自2022年以来营收有所下降，经调整亏损规模亦在扩大。2024年，收益约为9500万美元，同比下降13.2%。经调整毛利约为1440万美元，同比减少了27.3%。经调整后的经营亏损约为4340万美元，同比增长了46.1%。 金斯瑞方面表示，蓬勃生物的收益和经调整毛利减少主要是由于市场环境不佳导致价格下降与竞争加剧，以及新建GMP设施产能利用较低等因素所致。此外，经调整经营亏损则归因于美国产能扩建和为推动业务增长及运营交付实施的人员战略部署所带来的额外行政成本。 不过，如今蓬勃生物的新签订单已经有了复苏趋势。尤其是去年11月的一项合作，更让产业看到了蓬勃生物的潜力：彼时默沙东宣布与礼新医药正式签署了一项规模高达33亿美元的战略合作协议，获得后者的创新PD-1/VEGF双特异性抗体LM-299的全球开发权、生产权及商业化许可。此次合作中，蓬勃生物凭借此前与礼新达成的关键技术授权，亦享有一部分收益：在新药研究申请（IND）获批至许可产品一期临床试验完成的阶段内，一是对于此期间发生的任何再许可活动，蓬勃生物有权获取40%的预付款及25%的其他里程碑款项；二是其还将从礼新公司所获得的特许使用费（即收入分成）中分得25%的比例。 这不仅展现了金斯瑞在生物制药CDMO领域的积累和实力，更是对整个CDMO行业盈利模式和发展潜力的一次突破性探索。 此外，金斯瑞还有一个合成生物平台百斯杰。站在合成生物的风口上，百斯杰于2022年实现了盈亏平衡，此后营收规模一直在扩大，盈利再创新高，实现了行业领先的增速，报告期内，该板块的收益约为5370万美元，同比增加24.6%。经调整毛利约为2260万美元，同比增加36.1%。经调整毛利率由上期的38.5%增加至42.1%。 这一表现，主要得益于饲料酶及工业酶关键客户收入增加与市场回暖，以及公司海外业务的扩张。同时，公司不断提升产能利用率、升级生产工艺并优化销售产品组合，进一步提升了盈利能力和市场竞争力。 持续聚焦，推动未来深化发展 传奇脱表后，经营方面将更有利于金斯瑞管理层聚焦其余的三大板块，专注于未来的进一步增长。 市场规模来看，生命科学领域市场相当可观，无论是抗体以及蛋白质工程，还是基因和细胞治疗产业都处于高速发展阶段。据QYResearch预计，全球生命科学服务领域市场规模将从2021年的119亿美元增长至2028年的300亿美元，复合增速约14%。 为了做好这一支柱业务，金斯瑞将“基础建设”打得非常牢，一直在平台创新和自动化升级方面的持续投入，特别是在分子生物学、多肽和蛋白平台上的技术突破，确保了优质高效的产品交付。同时，新加坡、中国内地及美国生产基地的生产效能持续提升，构建起全球生产网络的协同效应。此外，公司在全球市场的商业布局亦功不可没，凭借坚实的价值主张与卓越的技术支持体系，进一步拓展了潜在客户基础，为业绩增长提供了市场支撑与增长空间。 更具前瞻性的是业务模式。基因合成业务之外，金斯瑞的蛋白业务也迎来了全线爆发，找到了第二增长曲线。有业内专家预测，蛋白表达服务市场的体量为基因市场的十倍以上。 前文证券分析师对E药经理人解释，这一策略，与药明的“跟随分子”战略有几分相似。“客户在拿到基因之后，最后总归是需要去表达蛋白的，那么金斯瑞就可以顺着客户的需求，从前往后提供一条龙服务，因为之前积累比较多，所以蛋白表达业务2024年的增长就特别好。” 业绩电话会上，轮值CEO邵炜慧透露，2024年，金斯瑞的生命科学事业群客户基数进一步增长，全球下单客户突破6万名，截至2024年底，累计超过10万篇学术期刊成果引用了金斯瑞的服务和产品，反映出了客户对其的高度认可。 而礼新医药与默沙东合作带来的2.35亿美元首付款分成，则预示着蓬勃生物的业务发展拐点已经到来。据悉，这笔收入将一次性100%计入金斯瑞2025年的报表上，此外，根据相关合同，后续的27亿美元里程碑付款，预计金斯瑞还将收到25%。 去年，蓬勃生物管理层在谈及公司与礼新医药的合作时就强调：“蓬勃生物目前还有更多的NMEs项目正处于开发阶段。我们满怀期待，希望未来能看到更多类似规模的合作，这些合作将充分展示蓬勃生物不仅仅是一家卓越的CDMO企业，更是一个在生物制药领域具有广泛影响力的创新者。” 这一切的背后，凸显了金斯瑞在生物制药领域的深远布局。公司不仅注重自身研发的持续推进，更着眼于整合全球资源，推动跨国合作。这次合作也为生物制药领域的全球化合作提供了新的思路和实践——CXO开始打造出了一个新“闭环”：积累稳定的全球Pharma客户资源后，精准捕捉Pharma的阶段性需求，为其提供超出其技术能力的服务；另一边，又帮助中国Biotech推进管线，优中选优，搭建“BD桥梁”，最终以另一种方式“弯道出海”。 金斯瑞在这一领域的成功经验，预计将为未来更多跨国合作提供有现实意义的参考和借鉴。 至于百斯杰，其快速增长背后，除了自身的努力，还有历史的进程。 2024年，合成生物学成为了“风口”：去年年中，只要沾上合成生物学标签的上市公司，几乎都免不了受到二级市场投资者追捧。据统计，在A股中，有超过10只合成生物学“概念股”迎来股价上涨。甚至不乏有股价与市值翻倍者出现。 根据中投顾问产业大脑的调研数据，2024年全球合成生物学市场规模将达160亿美元，预计到2032年将增至1380亿美元，保持着良好的增长态势。 作为金斯瑞的工业合成生物产品平台，百斯杰在主要运营业务上取得了显著进展，其饲料酶自2014年首次推出普鲁兰酶制剂以来，产品组合现已涵盖三大类20多种单酶及多种复合酶；而在工业酶方面，百斯杰的工业酶产品组合份额在淀粉糖、有机酸、氨基酸、酒精、纺织、洗涤等领域不断扩大。 酶的多元化应用是推动工业酶市场增长的主要驱动因素之一，叠加化学品使用相关环境规范和法规不断推出，行业对高效环保的工业酶的需求呈增长态势。根据华经产业研究院数据显示，2020年全球工业酶市场规模约63亿美元，预计到2026年将达近90亿美元，2021-2026年的年均复合增长率为 6%。 酶制剂行业技术壁垒在于能否建立先进的酶优化、表达及规模化生产平台。现代酶工程的两大核心壁垒为蛋白质工程和表达系统。百斯杰经专利授权的最新基因编辑技术CRISPR/Cas9，在此基础上实现了对细菌，真菌多基因同时编辑技术，通过独家研发的密码子优化专利技术，保障酶制剂高效表达。 据悉，百斯杰研发的洗涤酶制剂已经取得了早期商业化成功，合成生物学产品天然甜蛋白也于2024年实现了商业化。其他几项合成生物学产品也在有条不紊地研发推进中。 全球化企业的社会责任感 受近几年医药寒冬的影响，“全球化”和“出海”成了CXO行业的关键词，行业呈现出明显的虹吸效应，订单迅速向头部企业集中。面对国内激烈的市场竞争，出海已是必选项。 作为一家可以说是“天生国际化”的公司，金斯瑞的海外收入占比常年超80%，覆盖100多个国家，出海对其来说一开始就不是问题，可以说，多年的稳健收入增长大部分都来自于公司扎实的国际客户基础。 随着未来公司全球化战略的进一步推进，集团在追求业绩发展的同时，亦在持续加大在环境、社会与治理（ESG）领域的投入与建设，以实际行动践行可持续发展理念。 过去一年来，金斯瑞在ESG领域取得了显著进展，获得了EcoVadis铜牌及MSCI ESG A级评级。并正式加入联合国全球契约组织（UNGC），标志着其在全球范围内承诺遵循十项可持续发展原则，推动全球商业实践向更加负责任、包容性和可持续的方向发展。 今年2月18日，金斯瑞集团及子公司蓬勃生物已成为制药供应链倡议（PSCI）的供应商伙伴，其气候目标正式获得科学碳目标倡议(SBTi)组织批准，与《巴黎协定》倡导的1.5℃升温路径高度契合。这一认证彰显了金斯瑞对抗全球气候变化的坚定决心和前瞻性战略，是公司可持续发展领域的重要里程碑。 此外，金斯瑞加速了在全球市场的布局，特别是在欧美市场影响力持续攀升，通过不断加大对商业推广的投入、推出创新竞争服务与产品，不仅实现了市场份额的稳定增长，还有效拓展了国际市场，正逐步构建一个更加多元化、全球化的业务格局。 展望2025年，金斯瑞方面表示，将持续提升各业务线的核心竞争力，深化产品创新与服务质量升级，巩固技术领先优势。同时，集团将加速全球市场拓展，提升国际市场份额，通过多元化业务协同，进一步扩大在各细分领域的市场影响力。依托多元化业务布局的能力，金斯瑞会持续加速业务发展，为利益相关各方创造更大价值。 一审| 黄佳 二审| 李芳晨 三审| 李静芝 精彩推荐 大事件 | IPO | 融资&交易 | 财报季 | 新产品 | 研发日 | 里程碑 | 行业观察 | 政策解读 | 深度案例 | 大咖履新 | 集采&国谈 | 出海 | 高端访谈 | 技术&赛道 | E企谈 | 新药生命周期 | 市值 | 新药上市 | 商业价值 | 医疗器械 | IND | 周年庆 大药企 | 竞争力20强 | 恒瑞 | 石药 | 中生制药 | 齐鲁 | 复星 | 科伦 | 翰森 | 华润 | 国药 | 云南白药 | 天士力 | 华东 | 上药 创新药企 | 创新100强 | 百济 | 信达 | 君实 | 复宏汉霖 | 康方 | 和黄 | 荣昌 | 亚盛｜康宁杰瑞｜贝达｜微芯｜再鼎｜亚虹 跨国药企｜ＭＮＣ卓越｜辉瑞｜AZ｜诺华｜罗氏｜BMS｜默克｜赛诺菲｜GSK｜武田｜礼来｜诺和诺德｜拜耳 供应链｜赛默飞｜药明｜凯莱英｜泰格｜思拓凡｜康龙化成｜博腾｜晶泰｜龙沙｜三星 启思会 | 声音·责任 | 创百汇 | E药经理人理事会 | 微解药直播 | 大国新药 | 营销硬观点 | 投资人去哪儿 | 分析师看赛道 | 药事每周谈 | 中国医药手册

2024年的CXO行业仍在下探底线。 资本市场上，2024年全年，A股29家CXO公司（同花顺财经行业为医疗研发外包）中，27家股价下跌，其中13家跌幅超过30%，总市值缩水超千亿。 基本面上，在已公布2024年业绩预告的17家CXO公司中，只有4家预增，7家大幅下降，6家亏损。 在一片愁云惨淡中，康龙化成发布的业绩预告显示，2024年预计营收120-123.46亿元，同比增长4%-7%；净利润17.29-18.57亿元之间，同比增长8%-16%。营收和净利润双双超越凯莱英，重回CXO“龙二”宝座。 1 逆境中的韧性 与药明康德一样，康龙化成是国内最早提供一体化全流程药物开发服务的CXO之一。其业务板块分为实验室服务、CMC（小分子CDMO）服务、临床研究服务、大分子和细胞与基因治疗服务四大板块。 2019年上市以来，康龙化成乘着国内CXO行业的东风，业绩迅猛增长。净利润从2017年的2.31亿元增长至2021年的16.61亿元，年复合增长率高达63.75%。 但到了2022年，康龙化成基于战略规划，频繁开展收购活动，积极扩大产能，大力布局新业务。但由于新兴板块业务处于投入阶段，尚未实现盈利，成本投入较大，导致公司在营收增长37.92%的情况下，净利润仍下滑17.24%。 当时业内普遍认为，康龙化成增收不增利的状况可能会持续一段时间。但仅用一年时间，康龙化成通过优化运营管理、合理调配资源、加速新业务转化等措施，迅速扭转局面，在国内CXO行业陷入低谷之际，成功逆袭，重回业绩增长轨道。 2023年康龙化成实现营收115.38亿元，同比增长12.39%；归母净利润16.01亿元，同比增长16.48%。2024年，延续增长态势，前三季度营收88.17亿元，同比增长3%；归母净利润14.22亿元，同比增长24.82%。 2017年-2024年净利润走势  图片来源：同花顺财经 业绩的增长，主要得益于四大业务板块的协同发展。2024年前三季度，四大板块营收分别为52.19亿元、19.77亿元、13.06亿元及3.11亿元，分别同比增长2.95%、3.29%、3.48%及0.11%。 实验室服务是康龙化成的基石板块，分为实验室化学和生物科学两大类。实验室化学主要在靶点选择、先导化合物筛选等方面提供药物发现服务；生物科学提供包括靶点确认、构效关系研究、候选化合物确认、成药性研究等药物研发服务。 该板块作为康龙化成主要的收入和利润来源，新签订单同比增长超过12%。2024年7月，药物安全性评价实验室通过国家GLP认证，服务能力得到加强，后续还将推进西安园区和北京第二园区的建设，以满足中长期发展需求。 CMC（小分子CDMO）业务能够提供药物开发和生产中的各种解决方案，覆盖药物生产全流程。2024年上半年，通过前端导流，CMC（小分子 CDMO）服务涉及药物分子或中间体695个，其中工艺验证和商业化阶段项目16个、临床III期项目19个、临床I-II期项目162个、临床前项目498个。 随着客户需求的逐渐复苏以及客户产品管线持续向后期推进，该板块新签订单同比增长超过30%，后续绍兴工厂产能利用率提升，整体板块利润率仍有望提升。 临床研究服务是康龙化成近几年重点投入的板块之一，通过一系列的自建和收并购，构建了具备综合能力的临床服务一体化平台，包括外国临床研究服务和中国临床研究服务。 随着临床客户认可度的不断提升，临床服务项目数量持续增加，市场份额进一步提高。2024年上半年，临床试验服务正在进行的项目达到1112个，包括77个III期临床试验项目、409个I/II期临床试验项目和626个其它临床试验项目。 大分子和细胞与基因治疗服务包括大分子药物发现及开发与生产服务（CDMO）和细胞与基因治疗实验室服务及基因治疗药物开发与生产服务（CDMO）。由于该业务目前处于建设投入阶段，且宁波第二园区大分子药物开发和生产服务平台于2024年上半年部分投入使用，致使工厂运营成本及固定资产折旧高于去年同期，因此仍处于亏损阶段。 2 加快布局AI制药 康龙化成能够在逆境中实现净利润增长的另一个重要因素在于其投资收益。 2024年5月17日，康龙化成全资子公司康龙香港投资完成一项重要交易，将其持有的Proteologix公司10.21%股权，通过合并收购的方式转让给强生，交易对价约1.021亿美元，折合约7.38亿元人民币。这笔投资收益为康龙化成的净利润增长带来显著积极影响。 回顾投资过程，2021年9月和2022年11月，康龙化成先后以300万美元和400万美元认购了自免领域的生物医药公司Proteologix股份，在短短两年时间里，这笔投资就获得了超13倍的利润，足见其投资眼光。 实际上，这种类型的投资对于大型CXO公司而言并不少见。CXO公司凭借在药物研发服务过程中掌握的用户药物开发核心数据，相较于其他投资机构，在评估一家Biotech公司的潜在价值时具有天然优势。它们能够在Biotech公司价值尚未完全展现之前进行投资，并利用自身在药物研发、生产等方面的专业CXO能力，助力被投资公司发展，从而获得高额回报。 在CXO行业逐渐内卷的当下，行业龙头企业在巩固自身优势的同时，积极布局产业链优质项目。通过将原有的稳定现金流投入到具有潜力的创新项目中，获取可观收益，实现资源的高效配置与协同发展，这为CXO行业实现可持续增长提供了新的思路和方向。 除了投资潜力Biotech公司，康龙化成在业务拓展和战略布局上不断发力。2025年2月19日，康龙化成宣布完成对浙江海心智惠的控股交易。海心智惠成立于2018年，是一家专注于肿瘤领域患者管理的人工智能与数字医疗创新企业，曾研发出我国首款针对肿瘤疾病的智能诊疗系统，为患者提供从诊断、治疗到康复的全流程数字化解决方案，拥有覆盖全国30余省份的真实世界数据（RWD）网络，服务数十万患者及数万名医生。 完成对海心智惠的控股后，康龙化成将整合海心智惠在肿瘤领域的技术与数据优势，结合自身在药物研发、临床研究等方面的传统专业服务能力和规模优势，提升临床研究过程中患者入组匹配、患者随访、数据管理等环节的效率，进而提高新药开发效率。 近年来，康龙化成在AI领域的布局呈现多维度、全链条覆盖的特点，通过技术自研、战略并购、人才储备等方式，加速向“数据和AI赋能的CRO/CDMO服务商”转型。除了控股海心智惠，2024年6月，康龙以4300万元收购上海机颖78.5%股权，推动临床服务数字化转型，在数据分析和 AI 算法等关键技术领域持续积累和突破，进一步增强自身在行业中的竞争力。 3 AI制药能救国内CXO吗？ 在当前的医药研发领域，AI制药正成为CXO行业的重要发展趋势，众多企业纷纷投身其中。除康龙化成外，不少CXO公司都在加速布局AI制药。 成都先导与腾讯AI Lab携手合作，共同开发出基于AI技术的分子骨架跃迁算法（GraphGMVAE）。这一算法能够在维持分子侧链不变的情况下，生成具有相似活性但骨架不同的分子，有效提升了药物研发中小分子设计环节的效率，大幅降低人力与时间成本投入。 泓博医药积极布局计算机辅助药物设计（CADD）和人工智能辅助药物技术（AIDD），应用该技术于无晶体结构靶点的同源模建、药物靶点预测、药物 ADME 和毒性预测、基于结构的药物设计、基于片段的药物设计等实际场景。 行业龙头药明康德拥有自研AI平台Chemistry42，该模型基于深度生成模型与强化学习，可自动化设计具有特定生物活性的小分子化合物，优化药物成药性，可将化合物设计周期缩短60%以上，已服务超百家客户，生成数万种候选分子，部分进入临床阶段，此外药明康德后续先后投资多家AI制药公司，覆盖算法开发、靶点预测等领域。 CXO公司积极布局AI制药，与当下的行业环境紧密相关。虽然美国生物安全法案未被纳入《2025财年国防授权法案》(NDAA），但立法支持者仍在持续推动相关修订，这给行业带来不确定性。同时，全球医疗健康投融资市场持续低迷，国内外药企面临较大资金压力，部分管线被砍掉或中止，导致外包给国内CXO企业的订单受到压制。 内外部压力下，CXO企业开始“卷价格”，在订单量和价格可能双降的情况下，如何保持利润增长成为关键。降本增效成为重要方向，而AI与CXO的结合正是解决这一问题的有效途径。 与传统药物发现相比，AI技术凭借大数据和算法，可以减少新药研发流程中近40%的临床前研究时间。同时，AI技术平台还能源源不断的发现新药分子，从而带来新药产品上的规模效应。例如英矽智能利用AI技术能够在仅一年的时间内提名九种临床前候选药物，速度远高于每约4.5年提名一种临床前候选药物的行业平均值。 药明康德管理层在去年中报业绩交流会上表示，由于生产和实验室方面自动化能力提升（AI赋能），使得人员利用效率提高，各个业务部门都在提效。 未来，AI技术有望深度融入CXO业务流程，从药物研发的靶点筛选、分子设计，到临床试验的患者招募、数据分析等环节，全面提升工作效率。如此一来，CXO企业在应对“价格战”时，能凭借效率提升和成本控制，保持利润率稳定，增强自身抗风险能力，从而顺利渡过行业寒冬，迎来新的发展机遇。 参考资料 1. 康龙化成年报、季报。来源：官网 2. 《药企竞速AI！CRO龙头拿下肿瘤领域AI企业》，创业板观察，2025年02月20日 相关阅读 1. 亚盛医药，爆发进行时 2. 净利润增长149.87%，三生国健王者归来 3. 百济神州，也要上岸了 4. 45亿现金在手，和黄医药要起飞了

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展，为新药研发带来新的技术手段。AI制药（AIDD，即AI Drug Discovery）是指将NLP、深度神经网络、生成模型等AI技术与传统制药环节相结合，通过数据交叉比对、加速筛选等方式，提升新药研发效率，拓展药物创新空间的技术应用。 据数据显示：截至2023年底，全球AI制药企业数量高达897家，国内相关企业数量约为90家左右。这其中既有恒瑞医药这样的老牌药企，也有英矽智能、晶泰科技这样获得资本投资的新兴创业公司。目前全球AI药物研发企业约343家，潜在总额超过120亿美元。麦肯锡全球研究所（MGI）预计，生成式AI每年可为制药和医疗行业带来600亿至1100亿美元的经济价值。 国家发改委发布的首部生物经济五年规划——《“十四五”生物经济发展规划》，首次提出“生物经济”的概念，并对中国生物技术与信息技术的融合提出了新要求“推动生物信息产业发展，提升制药装备的自动化、数字化和智能化水平”，让行业对AI制药赛道有了更大的期待。 近日在三部门联合印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中，就明确指出AI可以赋能药物研发的全流程，包括智能药物研发、智能药物临床试验辅助、智能药品临床综合评价辅助。AI制药技术的应用有望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率。AI技术使得从药物设计到临床试验的全流程更加高效，为传统药物研发带来创新变革，并展现出在药物研发领域的广阔前景和巨大潜力。 智驱未来，AI制药赛道花开可期 AI制药的应用场景 AI技术可应用于药物发现、临床前研究、临床试验、药品生产和销售推广五个阶段，贯穿整个新药研发生产销售环节，其主要功能概括为三方面：探寻疾病机制、寻找对应的解决途径（蛋白靶点、信号通路、新的生物标志物等）、获取可用于抑制的生物试剂（能够满足特定属性的分子）。AI技术目前主要应用于靶点发现、先导化合物研究和化合物筛选、化合物合成、新适应症发现、晶型预测、优化临床试验设计、患者招募、药品检查、学术推广九大场景。其中，靶点发现和先导化合物研究被认为是全球AI+新药研发最具变革意义的研究领域，是企业布局的热门方向。此外，更强的关联搜索能力也是AI在药物重定向上的巨大优势。代表性案例包括： （1）2020年2月，Exscientia公司联合住友制药合作开发的针对强迫症的DSP-1181，在日本启动I期临床试验。该候选药物分子是全球首款完全由AI设计并进入临床试验的AI候选药物，整个项目从提出概念到进入临床，用时不到一年； （2）2020年2月，Benevolent.AI公司在《柳叶刀》杂志发表论文称，通过其研发的AI平台检索海量科学文献，发现巴瑞替尼或可用于治疗新冠。同年11月，FDA授予巴瑞替尼（Baricitinib）与瑞德西韦联用疗法作为行管特效药的紧急使用授权（EUA）； （3）2022年，Insilico Medicine将AlphaFold2（DeepMind公司的人工智能程序）应用于早期药物发现，成功在30天内获得了针对全新靶点CDK20的苗头化合物，CDK20抑制剂有望成为癌症，特别是肝细胞癌的创新疗法。 图. AI技术应用场景 资料来源：头豹研究院、凯莱英整理 AI制药赛道的竞争者 目前，布局AI制药赛道的企业主要分为互联网公司、AI制药企业和传统药厂三大阵营。 互联网公司进入AI制药赛道的形式主要为三种：对外投资+打造自己的相关平台+提供算力/计算框架服务。互联网公司主要以提供特定算法或框架的形式停留在产业链相对上游的部分。预测未来各类云计算平台将整合基础数据、AI研发工具以及算力，为客户提供端到端的一体化产品。 AI制药企业主要分为自研管线、自研平台、CRO/2B服务三种模式：自研管线在后期临床试验成本很高，且在相同的赛道上也可能存在竞争；自研平台领域分为专注于特定环节的特定单点软件和端到端平台两种形式，大部分软件目前仍处于市场推广与初期试用阶段；CRO/2B服务模式是目前的主要商业模式，这类模式承担着快速变现、维持现金流和验证技术实力、打开市场等多重职责。由于可以以靶点/候选化合物/候选药物等为交付结果，CRO/2B服务模式有助于初创公司将长期研发风险转移，同时有助于帮助技术平台沉淀。该模式一般采取首付款+里程碑付款的方式，单次CRO合作大多会涉及多个管线。如2022年8月17日，将人工智能用于小分子药物发现的领导者AI制药公司Atomwise宣布，已与赛诺菲签署多靶点研究合作，将利用其AtomNet®平台对多达五个药物靶点进行计算发现和研究。协议包括2000万美元的预付款，以及10亿美元的里程碑付款和分阶段特许权使用费。 传统药厂主要通过自建团队、对外投资及合作（CRO型业务合作和技术合作）这三种形式进入AI制药赛道。其中，业务合作已经成为最常见的形式，头部AI制药企业在传统药厂的合作上甚至逐渐呈现出垄断态势。以Exscientia为例，该公司已披露了和罗氏、拜耳、赛诺菲、GSK、日本住友、Evotec在内的顶级制药公司的合作。据Deep Pharma Intelligence，在44家世界头部传统药企中，已有93%的药企完成与AI制药企业的合作布局。特别是在罗氏、诺华、辉瑞等全球TOP 10药企中，与AI制药企业的合作平均达到6次以上，还形成了MELLODDY（Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery）、MLDPS（Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis Consortium）等由传统药企主导的大型AI制药联盟。 AI制药赛道已成投资风口 近几年来，AI技术在创新药领域的应用越来越多，将AI技术用于药物开发的创新药公司呈现出井喷式的增长，资本的持续助力成为AI药物研发赛道的重要驱动因素。Deep Pharma Intelligence（DPI）报告显示，自2016年以来，全球AI制药药物发现领域的投资金融整体呈上升态势，2021年达127.3亿美元。单轮过亿的融资已不鲜见，包括XtalPi和Insitro（均为4亿美元）、Generate Biomedicines（3.7亿美元）、Exscientia和Insilico Medicine（均为2.55亿美元）以及Arbor Biotechnologies（2.15亿美元）等。 与全球AI制药药物研发的发展趋势类似，2016-2021年的中国AI制药初创企业融资金额整体呈上升态势，2021年达到12.4亿美元。近几年来，随着政府相继出台一系列宏观政策，进一步促进了AI技术的创新成果转化，也鼓励了AI技术与产业的协同性发展。加之新冠疫情的影响推动了创新药的需求，中国AI制药的潜在市场正被逐渐打开。AI医药研发已经成为AI行业的重头戏，但在国内，AI对医药研发领域的助力尚为弱小。 图. 2016-2021全球AI制药药物发现领域投资金额 资料来源：头豹研究院 图. 2016-2021年中国AI制药初创企业融资金额 资料来源：头豹研究院 AI制药赛道已进入快速成长期，备受业界关注。随着AI技术的不断迭代及新政策的陆续出台，未来AI制药领域将会呈现更多新的突破。基于新的数据体系、计算框架、算法体系等，AI技术或将构筑制药业的新范式，助力赋能行业的创新发展。 参考资料： [1] 头豹研究院-2021年中国医药CXO（研发及生产外包服务）行业概览. [2] 头豹研究院-中国AI制药行业概览. [3] 量子位智库-AI制药深度产业报告. 全球AI制药行业现状——机遇与挑战并存 近两年，AI技术在各领域大放异彩，赢得全球各界的目光，点燃全球追捧AI研发的热潮。AI技术辅助新药研发，作为医疗AI中市场潜力巨大的细分领域，也获得全球制药企业的青睐，目前已有800余家知名药企，其中不乏500强老牌巨头，如阿斯利康、强生等都在AI制药领域推进多个创新合作项目。国内而言，也有近百家企业，包括恒瑞医药、石药集团等传统药企，纷纷跨领域与AI创新公司开展合作，通过战略合作、股权投资等不同形式积极拥抱AI。 2010年到2021年间，全球由AI参与的药物研发项目数量从6个增长到158个，2022年全球有近41家AI制药企业、80条药物管线成功进入临床阶段，其中41条推进到Ⅰ期，超过了总数的一半；Ⅱ期项目超过29个之多，都充分彰显了AI在临床应用中可观的推进速度。 据Research And Markets数据显示，2022年全球AI制药市场规模为10.4亿美元，预计2026年市场规模将达到29.94亿美元，年平均复合增长率高达30%。国内方面，AI药物研发行业起步稍晚，业内预计，2023年市场规模将达到4.14亿元。 图.2022年-2026年全球AI制药市场规模及增速 来源：根据公开资料整理 AI制药之所以引发全球热潮，最大的优势是有望降低新药研发成本。AI制药可定义为一种以医药大数据为学习研究土壤，运用NLP、CV、知识图谱、机器学习、深度学习等AI技术参与制药过程，以计算、预测、寻找合适的、新兴的有机物化学反应、潜在药物分子并观察药物临床效果的技术手段。因此，AI制药可通过自然语言处理、机器学习及大数据等人工智能技术，提高优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本。 一般而言，传统的药物创新研发遵循着“倒摩尔定律”，即大约每九年，药物研发的成本会翻倍。Pharma projects 数据显示，全球的新药研发成本由2010年的11.9亿美元上升至2020年的25.1亿美元。但AI技术完全逆而行之，凭借数据和算法模型建立的优势，有助于避免研发过程中的人为因素干扰，有望缩短药物早期发现所需时间，显著节约成本。据统计，使用AI技术能够将药物发现时间缩短40%，药物临床试验时间节约50%-60%，同时将临床新药研发的成功率从12%提高到约14%，总体上达到减少药物研发成本的目的。 目前，AI制药主要应用于靶点发现、化合物合成、化合物筛选、药物晶型预测、患者招募、药物重定向与临床试验设计优化等场景。AI制药企业布局的领域中，近一半都是从事早期药物开发，其次是数据处理、临床开发、端到端药物开发、临床前发展和药物再利用等。从AI制药参与的临床适应症方向来看，肿瘤、免疫学、神经病学领域占比最大，分别为37%、21%和14%。 图. AI制药参与的临床适应症分布 图. AI制药企业布局领域分布 来源：观知海内 梳理AI制药全产业链，上游为人工智能技术和生物医疗设备等，前者包括芯片、服务器硬件设备、数据收集和处理平台、云计算平台等，后者包括冷冻电镜、自动化实验室等设备；中游为药物研发过程的全环节，包括靶点发现、老药新用、化合物筛选、分子设计以及优化、晶型预测、ADMET预测、临床前实验结果预测等领域，产品类型主要包括小分子药物、大分子药物、新药研发、细胞基因疗法等；下游客户包括CXO在内的药物制造开发企业。 凭借全球东风，AI制药相关初创公司近两年大量涌现，并成功获得资本青睐。数据显示，2022年全球AI制药赛道相关融资总事件达144起，同比增长87%，总金额为62.02亿美元，同比增长36%。其中，中国43起。 2023年全球AI+药物研发相关融资总事件达104件，总金额为36亿美元。其中美国的AI药物研发融资事件为48起，中国32起，其他国家和地区为24起，投融资活动仍然主要活跃在中国、美国和欧洲（欧洲则集中在英国）。中国的投融资活动则主要集中于珠三角、京津冀以及长三角等医药产业较为发达的地区。 图. 全球AI制药企业融资事件数量 来源：根据公开资料整理 虽然AI制药前景一片光明 ，但我们也要注意当下存在的潜在问题：AI黑盒算法存在安全风险，时至今日仍有原理不够透明、运行机制无法解释的弊端。 AI算法的黑盒问题产生的原因是深度学习等主流算法模型内部结构复杂，运行过程自主性强、人工无法干预，所以在数据输入、模型训练、结果输出等方面存在用户无法真实了解其内部工作原理的问题，导致结果也不能完全掌控。 另一方面，深度学习的特点是基于大量数据及模型训练，而药物开发、疾病诊断及治疗计划领域的数据质量具有诸多问题，如各医疗机构、实验室生成数据的实验条件和记录数据的格式或注释往往不相同，存在数值不一致、数据缺失、误差等问题，难以被计算机统一识别，加之医药领域普遍存在“数据孤岛”，大多数高质量和核心数据掌握在少数企业中，保密性极强，公开可能性较小，制约了“AI+医药”行业的整体发展。 总体而言，AI制药处于挑战与机遇并存的局面，不仅考验技术创新，也对行业合作、数据共享、伦理规范提出了更高层次的要求，期待AI制药领域的难题能及早一一破解，迎来真正的行业大爆发。   References   参考资料 1.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1800375985631400000 2.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1785700983659122271&wfr=spider&for=pc 3.https://www.sohu.com/a/769025314_260616 4.https://www.163.com/dy/article/IVVF1A3L05198SOQ.html END 来源 | 凯莱英Asymchem，等 声明：文章资料来源于网络，如涉及内容、版权和其它问题，请联系 ehs_pharma@163.com 及时处理！文章内容为作者个人观点,并不代表本公众号赞同或支持其观点。如果转载，请注明来源及作者。 点分享 点收藏 点在看 点点赞