AI+CRO行业研究报告-智药局

AI+CRO行业综述及全产业链布局状况研究当今医药研发领域，人工智能（AI）与合同研究组织（CRO）的融合正引领一场革命性的行业变革。AI+CRO行业，凭借其创新的技术融合和智能化服务，正重塑着药物研发的每一个环节，不仅极大地优化了研发流程，更 显著提升了研发的效率与成功率。作为医药研发领域内迅速崛起的一股力量，AI+CRO行业的发展依托于AI技术的突飞猛进，尤其是机器学习、深度学习以及生成式人工智能等前沿技术在药物发现和开发过程中的创新应用。这些技术通过提高药物筛选的精 目前，AI+CRO行业正处于一个快速发展的黄金时期。放眼全球，无论是充满活力的初创企业还是根基深厚的传统CRO巨头，都在积极拥抱AI技术的融合与应用。这一趋势不仅加速了行业技术的革新，也激发了商业模式的创新，预示着医药行业将迎来更多激动人心的变革和发展机遇。这一趋势正在推动行业技术的革新，对商业模式产生了深远影响，医药行业将会迎来一系列变革和发展机遇。随着AI技术的持续进步，AI+CRO行业预期将成为推动医药行业发展的关键引擎，实现更加高效、精准的药 物研发。它将引领行业迈向更高效、更个性化的未来，为患者带来更快速、更有效的治疗方案，为医药研发领域带来无限可能。 AI+CRO行业综述及全产业链布局状况研究第 一章 1.1AI+CRO行业发展历程与现状 1.1.1行业发展历程 CRO（ContractResearchOrganization，合同研究组织）行业的诞生和发展与全球医药研发活动的演进紧 密相关。为了应对药物开发过程中越来越重的挑战，药企和生物科技公司开始将非核心的研发活动外包给CRO公 探索将这些创新技术融入制药流程，以期实现降本增效，解决生物制药行业目前面临的诸多难题。CRO作为新药 以Schrödinger、ValoHealth为代表的生物科技公司，专注于临床药物研发的技术创新，通过其高质量AI 1.1.2行业技术发展现状 AI+CRO行业综述及全产业链布局状况研究第 一章 1.2产业链生态全景图谱 1.2.1产业链结构梳理 图1-2产业链结构梳理 图1-4 2023年CRO市场结构及规模 AI技术能够通过精准的数据分析和模式识别，优化了临床试验的设计和执行，显著提升了试验的效率和成功 AI技术促进了远程智能临床试验的兴起，这种试验方式通过利用远程监控和数字技术，扩大了患者的参与范围， AI+CRO行业综述及全产业链布局状况研究第 一章 1.2.2产业链区域分布情况 第 二章 2.1细分应用场景 2.1.1 CADD/AIDD平台型 Schrödinger与领先的生物制药公司合作，推进多种治疗领域的药物发现项目。截至2023年12月，公司有19 明了Schrödinger的计算平台在药物研发中的实际应用价值。 AI+CRO商业化应用场景分析第 二章 图2-4唯信计算服务范围 公司的核心产品ChemAIRS®，通过多样化的合成策略，提升了合成路线设计的效率和成功率。2021年，智 化科技在上海建立了自动化实验室ChemAILab®，利用AI技术和大数据赋能的化学合成算法，结合机器人技术， 值得一提的是，智化科技还自主研发了ChemAIoT平台和实验室管理系统ChemAIOS，实现了算法决策智能 图2-5智化科技解决方案 第 二章 2.1.2干湿实验结合 展至肽类药物、PROTAC/Degrader、疫苗等领域。力于推动技术平台和商业模式的创新与成功，提高最先进计算 不仅自行搭建了AI模型，还整合了多种计算工具和预测功能，如薛定谔的计算工具、AlphaFold蛋白结构预测功 图2-10泓博医药药物发现工具 CADD/AIDD技术已成为公司新药研发的重要工具，未来在公司新药研发过程中必将扮演越来越重要的角色。 第 二章 2.1.3真实世界数据与AI技术结合 Evinova 专注于提供创新的数字医疗解决方案，以加速生命科学领域的进步。Evinova的核心业务涵盖了临床试验的多个 图2-11 Evinova解决方案 资料来源：Evinova，智药局 目前，Evinova已经与全球领先的临床研究组织Parexel和Fortrea建立了战略合作关系，将其数字健康解决 Evinova的成立体现了大型制药公司通过创建独立部门或孵化新公司来专注于特定技术或服务的商业模式。 正在被越来越多的公司采纳。例如，百济神州推出的PiHealth专注于将人工智能和数字软件应用于临床开发。 PiHealth 方案整合到药物、诊断和临床流程中，致力于提高临床研究的效率和质量。PiHealth的核心业务覆盖了临床研究 PiHealth开发的前端可互操作捕获软件（FICS）是其技术平台的核心，该软件不仅能够实现在PiHealth站 图2-12 PiHealth解决方案 通过内部资源的优化配置，百济神州能够专注于其核心研发活动，同时通过PiHealth分散研发风险，并开拓 第 二章 Unlearn.AI 诊断的准确性20%，并为患者提供了个性化的治疗建议。初创公司Insilico开发数字孪生软件，与Teva 3.1AI+CRO公司汇总&具体服务案例分析 3.1.1AI+CRO企业公司汇总 海外AI+CRO公司概述 临床前阶段，企业结合诸如冷冻电镜、深度学习以及大型分子库等先进技术进行虚拟筛选，通过AI技术实现 3.1.2 AI+CRO行业具体服务案例 在AI+CRO行业，企业通过与不同领域的合作伙伴建立战略联盟，共同推动创新药物的研发和新服务模式的 探索。AI技术的融合不仅加速了药物发现的进程，也提高了研发效率和成功率。以下是一些AI+CRO企业通过其 与验证到先导化合物筛选、优化，直至临床前候选化合物交付的端到端服务。Inceptive的AI平台整合了计算化学 AI+CRO公司汇总及投融资情况第 三章 3.2投融资情况分析 3.2.1投融资概述 3.2.2投融资规模 3.2.3投融资轮次、全球分布 4.1.1市场规模预测 4.1.2全球AI+CRO市场占比情况 AI+CRO行业市场规模及趋势预测 4.2未来展望 技术突破为行业长期向好奠定基石 闭源趋势凸显AI+CRO商业价值，将进入快速落地期 第 四章 整合解决方案成为重点竞争策略 第 四章 干湿实验结合与模型迭代开启“飞轮效应” AI加速行业自动化，探索人机交互新范式 技术路线及商业模式仍未收敛，落地形式具有多样性 AI+CRO的落地形式展现了技术路线和商业模式的多样性，这些仍在不断演进与探索中。目前，AI在CRO行 创新和进步提供了源源不断的动力。随着技术的不断成熟和市场认知度的提升，AI+CRO将继续作为推动医药行