在生物制药领域，人工智能(Al)已然是一门成熟完善的工具。但由于Al的应用主要集中在研发阶段，而非下游的商业运营，在进一步整合方面仍然存在巨大机遇。与此同时，不少企业正在积极探索如何在现有数据和Al模型之上叠加生成式Al,包括OpenAl的ChatGPT等大型语言模型(LLM),以进一步改进新药研发过程，提升运作效率。
本文概述了几项重要趋势，展示Al在生物制药行业的强大发展后劲，其中包括10大生物制药公司的投资策略，及其如何运用Al增强现有能力或加强研发管线活动。我们评估了生物制药公司模式的扩张前景，重点关注医药及服务领域专注于Al技术的实体机构。此外，我们试图揭示影响此类创新技术范式在生物制药领域得到广泛接受与采纳的关键因素。
以上分析结果与我们的假设一致，即未来几年里，Al驱动的生物制药企业和服务公司将在该行业发挥至关重要的作用。回顾历史：虽然人工智能对生物制药行业来说并不是什么新兴技术，但其广泛采用耗费了不少时间。在2010年代，已有大量同行评审论文探讨将生成方法和深度强化学习作为研发活动的补充方法，1尽管如此，对于专注Al的生物制药服务机构的生存能力，仍有部分人持怀疑态度。2因此，Insilico Medicine、BenevolentAl和Exscientia等创立于人工智能新药研发初期阶段的初创公司，往往难以获得风险投资。
在某种程度上，早期的质疑是因为许多Al企业尚未建立富有成效的合作关系，也未取得新药研发的切实成果。与此同时，人们针对Al算法和输出在确定合适候选药物过程中的可靠性和准确性提出了疑问，进一步加剧了业内的担忧。监管和合规方面的不确定性也给这项技术的发展蒙上了阴影，对于Al方法将会受到何种监管，以及是否会采取强制管制措施，生物制药领域的龙头企业心存疑虑。由于以上种种因素，在2010年代末到2020年代初，3药企往往围绕A生成的药物靶点自主建立研发管线，从而进行概念验证演示，建立企业信誉度。
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