調研報告顯示,藥物發現人工智能市場產業鏈是一個復雜而龐大的體系,它涵蓋了從上游的技術提供到下游的藥物研發及商業化等多個環節。
藥物發現人工智能市場產業鏈主要包括上游、中游和下游三個部分:
上游:
數據提供商:藥物研發過程中需要大量的數據,包括生物醫學數據、藥物分子結構數據、臨床試驗數據等。數據提供商負責收集、整理和提供這些數據,有些是公共數據庫,如一些小分子化合物數據庫、蛋白質結構和序列數據庫、組學數據庫等開源數據;也有部分商業數據庫需要購買或不公開。
算力供應商:人工智能藥物發現需要強大的算力支持,涉及到服務器、芯片等硬件設備。知名的芯片供應商如英偉達、英特爾、AMD 等為該領域提供高性能的計算芯片,以滿足人工智能算法對大量數據的快速處理需求。此外,云計算服務提供商如華為云、騰訊云、阿里云、百度智能云等也為藥物發現人工智能提供了靈活的算力租賃服務。
算法和軟件開發商:這是上游的核心部分,包括各類機器學習、深度學習以及其他人工智能算法的研發企業,以及開發數據收集和處理平臺、開源軟件包等輔助類軟件的公司。他們為藥物發現提供了關鍵的技術支持,通過不斷優化算法和軟件,提高藥物研發的效率和準確性。例如,薛定諤(Schrödinger)公司基于物理學的軟件計算平臺,已被世界各地的生物醫藥公司、學術機構和政府實驗室使用。
中游:
藥物研發企業:
AI+Biotech:這類企業專注于利用人工智能技術進行生物制藥研發,從藥物本身的性質或治療手段分類,可分為小分子藥物、大分子藥物、細胞和基因編輯療法等細分領域。例如,英矽智能、埃格林醫藥等公司在 AI + 小分子藥物研發方面取得了一定成果;Generate Biomedicines、AbCellera 等公司則專注于 AI + 大分子藥物研發;在細胞和基因編輯療法領域,有 Moderna、 Kriya、新合生物等公司。
AI+CRO(Contract Research Organization,合同研究組織):CRO 企業通過人工智能的輔助,為客戶提供藥物研發過程中的不同階段的服務,如藥物早期發現、臨床前研究和臨床試驗等。一些 AI+CRO 企業不僅對外提供技術研發服務,對內部部分具有價值的管線,也以合作的形式推進。例如,晶泰科技已與全球超過 70 家藥企達成合作,加速了眾多藥物管線的發現與開發。
AI+SaaS(Software as a Service,軟件即服務):為客戶提供 AI 輔助藥物開發平臺,企業客戶可以通過平臺使用各種藥物研發相關的工具和功能,幫助加速研發流程,節省成本與時間。比如,碳硅智慧開發的基于人工智能的臨床前一站式藥物發現 SaaS 平臺 ——DrugFlow,包含了靶標發現、虛擬篩選、先導化合物優化、成藥性預測等多個模塊。
科研機構和高校:在藥物發現人工智能領域,科研機構和高校扮演著重要的角色。他們進行基礎研究,開發新的算法和模型,培養專業人才,并與企業合作開展產學研項目,推動技術的創新和應用。許多前沿的研究成果都是從科研機構和高校中誕生,然后逐漸應用到商業領域。
下游:
傳統藥企:傳統藥企是藥物發現人工智能的最終用戶和受益者。他們通過自建團隊、對外投資、與 CRO 及技術公司合作等方式,將人工智能技術應用到藥物研發過程中,提高研發效率和成功率,降低成本。傳統藥企擁有豐富的藥物研發經驗、市場渠道和銷售網絡,能夠將人工智能研發出的藥物推向市場,實現商業化。
醫藥外包企業:醫藥外包企業為藥物研發提供各種專業服務,如臨床試驗、藥品注冊、生產外包等。在藥物發現人工智能領域,他們可以與 AI 藥物研發企業合作,利用人工智能技術提高服務質量和效率,為客戶提供更優質的解決方案。
醫療機構:醫療機構是藥物的使用場所,他們為藥物研發提供臨床數據和患者樣本,幫助企業進行臨床試驗和驗證。同時,醫療機構也可以利用人工智能技術,為患者提供更加精準的醫療服務,提高治療效果。
圖:人工智能在藥物研發中的產業鏈結構

下游
圖:代表企業概況
Enterprise Name
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Country
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Web
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Allergan
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USA
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https://www.allergan.com
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Eisai
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Japan
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http://www.eisai.com/
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Novartis
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Basel, Switzerland
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https://www.novartis.com/
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Merz Pharma
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Germany
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https://www.merz.com/
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Pfizer
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New York City, United States
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http://www.pfizer.com/
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Johnson & Johnson
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https://www.jnj.com/
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https://www.jnj.com/
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Purdue Pharma
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USA
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http://www.purduepharma.com/
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第一章 報告概述
1.1定義和規范
1.2玩家和地區概述
1.2.1玩家概述
1.2.2區域概述
1.3技術概述
1.3.1深度學習
1.3.2查詢方式
1.3.3自然語言處理
1.3.4上下文感知處理
1.4藥物類型概述
1.5產品概述
1.6最終用戶概述
1.7應用概述
1.8產業鏈
1.8.1藥物研發全產業鏈中的人工智能
1.8.2下游
1.8.3關鍵參與者在醫藥研發價值鏈中的核心競爭力
1.8.4主要參與者的資金比率
第二章 全球人工智能在藥物發現市場的技術評估
2.1整體市場表現(價值)
2.2深度學習(價值)
2.3查詢方法(值)
2.4自然語言處理(值)
2.5上下文感知處理(值)
第三章 全球人工智能在藥物發現市場評估中的應用
3.1整體市場表現(價值)
3.2目標ID/VD(值)
3.3導聯ID/可選(價值)
3.4臨床前(值)
3.5臨床試驗(值)
3.6其他(價值)
第四章 競爭分析
4.1Atomwise
4.1.1Atomwise分布
4.1.2產品/服務/解決方案格局
4.1.3碳排放收入
4.2BERG
4.2.1 BERG概況
4.2.2產品/服務/解決方案格局
4.2.3 BERG收入
4.3Deep Genomics
4.3.1Deep Genomics概況
4.3.2產品/服務/解決方案格局
4.3.3Deep Genomics收入
4.4Recursion Pharmaceuticals
4.4.1Recursion Pharmaceuticals概況
4.4.2產品/服務/解決方案格局
4.4.3Recursion Pharmaceuticals入
4.5 Euretos
4.5.1 Euretos配置文件
4.5.2產品/服務/解決方案格局
4.5.3 Euretos收入
4.6BenevolentAI
4.6.1 BenevolentAI配置文件
4.6.2產品/服務/解決方案格局
4.6.3BenevolentAI收入
4.7Exscientia
4.7.1Exscientia概況
4.7.2產品/服務/解決方案格局
4.7.3Exscientia收入
4.8Aiforia
4.8.1 Aiforia簡介
4.8.2產品/服務/解決方案格局
4.8.3 Aiforia收入
4.9 IBM
4.9.1 IBM配置文件
4.9.2產品/服務/解決方案前景
4.9.3 Aiforia收入
4.10Insilico
4.10.1 Insilico醫學簡介
4.10.2產品/服務/解決方案前景
4.10.3 Insilico藥品收入
4.11BIOAGE
4.11.1BIOAGE特征
4.11.2產品/服務/解決方案格局
4.11.3 BIOAGE收入
4.12Numerate
4.12.1Numerate配置文件
4.12.2產品/服務/解決方案格局
4.12.3Numerate收入
4.13 NuMedii
4.13.1 NuMedii簡介
4.13.2產品/服務/解決方案格局
4.13.3 NuMedii收入
4.14Envisagenics
4.14.1Envisagenics概況
4.14.2產品/服務/解決方案格局
4.14.3Envisagenics收入
4.15Globavir
4.15.1Globavir概況
4.15.2產品/服務/解決方案格局
4.15.3Globavir收入
4.16loud Pharmaceuticals
4.16.1loud Pharmaceuticals簡介
4.16.2產品/服務/解決方案格局
4.16.3loud Pharmaceuticals收入
4.17NVIDIA
4.17.1 NVIDIA公司簡介
4.17.2產品/服務/解決方案格局
4.17.3 NVIDIA公司收入
4.18Cyclica
4.18.1Cyclica
4.18.2產品/服務/解決方案格局
4.18.3Cyclica收入
4.19 TwoXAR
4.19.1TwoXAR配置文件
4.19.2產品/服務/解決方案格局
4.19.3 TwoXAR收入
4.20OWKIN
4.20.1 OWKIN型材
4.20.2產品/服務/解決方案前景
4.20.3 OWKIN收入
4.21 XtalPi
4.21.1 XtalPi配置文件
4.21.2產品/服務/解決方案前景
4.21.3 XtalPi收入
4.22Verge Genomics
4.22.1 Verge Genomics簡介
4.22.2產品/服務/解決方案格局
4.22.3Verge Genomics收入
4.23Standigm
4.23.1 Standigm配置文件
4.23.2產品/服務/解決方案格局
4.23.3 Standigm收入
4.24 Iktos
4.24.1 Iktos配置文件
4.24.2產品/服務/解決方案格局
4.24.3 Iktos收入
4.25Nference
4.25.1Nference資料
4.25.2產品/服務/解決方案格局
4.25.3Nference收入
4.26Cellarity
4.26.1Cellarity曲線
4.26.2產品/服務/解決方案格局
4.26.3 Cellarity收入
4.27Insilico
4.27.1 Insilico醫學簡介
4.27.2產品/服務/解決方案前景
4.27.3 Insilico藥品收入
4.28Collaborations Pharma
4.28.1Collaborations Pharma概況
4.28.2產品/服務/解決方案格局
4.28.3Collaborations Pharma收入
4.29Genesis Therapeutics
4.29.1 Genesis Therapeutics概況
4.29.2產品/服務/解決方案前景
4.29.3Genesis Therapeutics收入
4.30Relay Therapeutics
4.30.1Relay Therapeutics概況
4.30.2產品/服務/解決方案前景
4.30.3Relay Therapeutics收入
4.31 SOM Biotech
4.31.1 SOM Biotech簡介
4.31.2產品/服務/解決方案格局
4.31.3SOM Biotech收入
4.32無錫NextCode
4.32.1無錫NextCode簡介
4.32.2產品/服務/解決方案格局
4.32.3無錫NextCode收入
4.33Insitro
4.33.1Insitro配置文件
4.33.2產品/服務/解決方案格局
4.33.3Insitro收入
4.34Healx
4.34.1Healx狀況
4.34.2產品/服務/解決方案格局
4.34.3Healx收入
4.35微軟
4.35.1微軟配置文件
4.35.2產品/服務/解決方案格局
4.35.3微軟收入
4.36谷歌
4.36.1谷歌個人資料
4.36.2產品/服務/解決方案格局
4.36.3谷歌收入
第五章 競爭格局
5.1 2015-2020年全球人工智能在藥物發現銷售收入中的份額
5.2全球人工智能在藥物發現領域的參與者毛利率(2015-2020)
5.3市場集中度
第六章 按地區劃分的藥物發現市場全球人工智能評估
6.1全球人工智能在藥物發現銷售收入中的區域比較(2015-2020)
6.2全球人工智能在藥物研發中的毛利率比較(2015-2020年)
第七章 北美
7.1北美藥物研發市場中的人工智能(2015-2020)
7.2北美人工智能在藥物發現市場的技術規模
7.3北美人工智能在藥物發現市場的應用規模
第八章 歐洲
8.1歐洲藥物研發市場中的人工智能(2015-2020)
8.2歐洲藥物研發中的人工智能市場規模(按技術)
8.3歐洲人工智能在藥物發現市場的應用規模
第九章 中國
9.1中國人工智能在藥物研發市場的應用(2015-2020)
9.2中國人工智能在藥物發現市場的技術規模
9.3中國人工智能在藥物發現市場的應用規模
第十章 日本
10.1日本人工智能在藥物研發市場的應用(2015-2020)
10.2日本人工智能在藥物發現市場的技術規模
10.3日本人工智能在藥物發現市場的應用規模
第十一章 印度
11.1印度藥物研發市場的人工智能(2015-2020)
11.2印度人工智能在藥物發現市場的技術規模
11.3印度人工智能在藥物發現市場的應用規模
第十二章 南美洲
12.1南美藥物研發市場中的人工智能(2015-2020)
12.2南美人工智能在藥物發現市場的技術規模
12.3南美人工智能在藥物發現市場的應用規模
第十三章 中東和非洲
13.1中東和非洲藥物發現市場的人工智能(2015-2020)
13.2中東和非洲藥物發現市場規模的人工智能技術
13.3中東和非洲人工智能在藥物發現市場的應用規模
第十四章 市場動態
14.1駕駛員
14.2約束
14.3機會
14.4挑戰
第十五章 全球人工智能藥物發現市場按地區預測
15.1全球人工智能藥物發現銷售收入預測(按地區/國家)
15.2北美人工智能在藥物發現銷售收入和增長率預測(2021-2026)
15.3歐洲人工智能在藥物發現銷售收入和增長率預測(2021-2026)
15.4中國人工智能藥物研發銷售收入及增長率預測(2021-2026)
15.5日本人工智能在藥物發現銷售收入和增長率預測(2021-2026)
15.6印度人工智能在藥物發現銷售收入和增長率預測(2021-2026)
15.7南美人工智能在藥物發現銷售收入和增長率預測(2021-2026)
15.8中東和非洲藥物研發中的人工智能銷售收入和增長率預測(2021-2026)
第十六章 全球人工智能在藥物發現市場的技術預測
第十七章 按藥物類型預測藥物發現市場的全球人工智能
第十八章 全球人工智能藥物發現市場預測
第十九章 全球人工智能在藥物發現市場的應用預測
第二十章 全球人工智能在藥物發現市場的應用預測
第二十一章 結論