証券会社の海通国際によると、AIを利用した医薬品開発及びグローバルへの投資が活発になっています。Deep Pharma Intelligence ウェブサイトの情報によれば、2023年第1四半期時点で、累積投資額は60.2億ドルを突破し、市場規模は着実に拡大しており、2026年には29.94億ドルに達すると予想されています。政策面では、AI技術は新薬研究分野での利用により、関連する様々な分野での標的発見やタンパク質構造の予測などのキーとなる業務を助けています。CRO医薬品研究外部委託企業のAI技術は、標的の検出、化合物のスクリーニング、構造予測から薬剤デザインに至るまで、医薬品発見に関わるあらゆる工程に及ぼしており、AI技術の進歩とCRO企業の専門能力の向上に伴い、今後医薬品研究開発分野で多くの創新的な発見が期待されています。

海通国際の主な見解は以下の通りです。

AI技術の急激な発展により、AIと製薬の組み合わせは、新たなゴールドレースの可能性を秘めています。

AI技術は、機械学習や深層学習などを通して既に薬物発見、前臨床研究、臨床試験などの全工程において重要な役割を果たしています。2007年から現在に至るまでのAI医薬品技術は、技術蓄積、実証、急速な発展を経験しており、現在は技術的革新が活発で、政策上の支援が著しく、市場前景が広がっている段階です。Deep Pharma Intelligence ウェブサイトの情報によれば、2023年第1四半期時点で、累積投資額は60.2億ドルを突破し、市場規模は着実に拡大しており、2026年には29.94億ドルに達すると予想されています。

AIと製薬の組み合わせは国の政策支援を受けており、産業チェーン下流と上流に多様な投資機会があり、応用端末は大きく広がっています。

AI医薬品業界は、国家レベルでの政策面で支援を受けており、『第十四次5カ年計画：医薬品工業の発展』、「第十四次5カ年計画：生物経済の発展」などがあり、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能などの技術を新薬開発で利用することを促進することを目的としています。AI技術は新薬研究分野での利用により、関連する様々な分野での標的発見、タンパク質構造予測、化合物のスクリーニング、ADMET特性予測、臨床試験の結果予測、薬剤再評価、結晶予測、逆符号分析などの鍵となる業務を助けています。AI医薬品技術の応用により、薬物開発のサイクルの短縮、コスト削減、開発成功率の向上が期待されています。AI技術の進歩に伴い、薬物設計から臨床試験までの全プロセスがより効率的になり、従来の薬品開発に革新がもたらされ、広範な前景と巨大なポテンシャルを示しています。

CRO企業は、AIと製薬の組み合わせの応用技術を加速度的に布局しています。

CRO医薬品研究外部委託企業のAI技術は、標的の検出、化合物のスクリーニング、構造予測から薬剤デザインに至るまで、医薬品発見に関わるすべての側面に及ぼしており、縦方向のAI技術プラットフォームの構築を調剤している維亜生物(01873)や、PR-GPT多モーダル大型言語モデルの応用を進めている泓博医薬(301230.SZ)のPR-GPT多モーダル大型言語モデルの応用、DNAコード化合物ライブラリー技術とAI技術の組み合わせによる先導化合物の認識プロセスの最適化を進めている成都先導(688222.SH)、分子ブロックライブラリーを活用したAI技術の開発と一括式計算スクリーニングプラットフォームを通じた包括的な活性化合物スクリーニングサービスの提供を行っているPharma Block Sciences(300725.SZ)などがあります。AI技術の進化と、CRO企業の専門能力の向上に伴い、今後医薬品研究開発分野で多くの創新的な発見が期待されています。

リスク警告：AIと製薬の技術開発が期待に沿わないリスク、AIと製薬の研究開発コストによる企業の損失リスク、生物医薬品の投資と出資が減少するリスク、地政的リスク、データのプライバシーとセキュリティのリスク、市場競争の激化リスクがあります。