医药生物：【周专题&周观点】【总第383期】AI技术突破可以给制药行业带来什么

一、当周（2.3-2.7）回顾与周专题： 当周（2.3-2.7）申万医药指数环比3.21%，跑输创业板指数，跑赢沪深300指数。本周周报，本期我们对AI技术整体发展及对制药行业的影响做了系统分析。 二、近期复盘： 1、当周表现：市场节后总体走出修复行情，持续放量，医药这边节奏和市场类似。细分上，AI医疗、港股创新药表现较好。 2、原因分析：本周市场走势最主要的就是和DeepSeek有关，DeepSeek的崛起往小了看带动了国内AI链条以及科技股地位重估行情，往大了看带动了中国资产重估逻辑，进入2月，过了1月的业绩预告期，宏大叙事容易起作用的时间阶段恰好叠加了DeepSeek，市场如此演绎顺理成章。医药这边主要是映射AI应用，尤其是基因数据价值逻辑分支更强一些，一个是tempus映射，一个就是AI应用逻辑推演需要：要么强化存量业务竞争力，要么创造新需求业务增量，医药这边强化存量业务竞争力暂时看不到特别清晰的商业模式，那么演绎可能性新需求业务增量就是一个出路，叠加tempus在美股演绎，基因数据价值逻辑分支变被强势演绎，这个过程中小CXO表现也不错，也是类似推导逻辑，当然其他AI医疗应用分支也有演绎。另外，中国资产重估逻辑映射，医药这边选择了港股创新药，前期跌的也多，另外从产业逻辑角度，中国创新药确实到了奇点，国际竞争力到了一定阶段，演绎也是顺理成章，结构性买什么是关键，我们觉得三个方向值得重视：全球性大药、早期新技术新靶点、国内爆发性商业化。当然一些重要的产品数据读出临床基站、重要BD也值得阶段性关注。 3、未来展望：（（1）中短期维度看，医药近期的思路，还是围绕2个方面5点：第一方面，市场映射角度，找找AI应用医疗映射，找找两会政策预期，例如生育等。第二个方面，产业逻辑角度，围绕创新持续演绎，包括出海、商业化和早期创新品种价值演绎。 （2）展望2025，我们再次强调近期以及未来一年各个方面对于商业健康险的鼓励和支持，让医药支付端这个核心矛盾，在中长期角度预期得到改善，当然这个变化后续过程比较慢，需要长时间积累演绎，所以是一个【预期脉冲】和【慢变量积累改善】的过程。具体思路主要有四个：【创新药】商业化超预期、新技术&新机制&新靶点**（包括（ 干细胞、通用CarT、TCE实体瘤、PD1 PLUS、白介素多靶点、蛋白降解、小核酸、TL1A、减肥PRO、IGA肾病等等）、出海&授权、【新科技】AI医药、脑机、【泛整合】国改、大集团小公司、【国际化】CXO、器械出海、生物类似药出海。 三、策略配置思路： 1、思路一【医药风格节奏】 （一）【创新药】百济神州、科伦博泰生物、益方生物、贝达药业、热景生物、歌礼制药、科兴制药、三生制药、广生堂、奥赛康、德琪医药等。 （二）【AI医疗应用】晶泰控股、美年健康等。 （三）【两会政策】生育如华特达因；体检如美年健康。 （四）【其他标的】健友股份、福瑞股份、药明康德、浩欧博、哈药股份等。 2、思路二【医药产业逻辑】 （一）【创新药】商业化超预期、新技术&新机制&新靶点**（包括干细胞、通用（ CarT、 TCE实体瘤、PD1 PLUS、白介素多靶点、蛋白降解、小核酸、TL1A、减肥PRO、IGA肾病等等）、出海&授权，包括：百济神州、科伦博泰生物、益方生物、贝达药业、热景生物、歌礼制药、科兴制药、三生制药、广生堂、奥赛康、德琪医药、信达生物、康方 生物、中国生物制药、君实生物、泽璟制药、康诺亚、新诺威、百利天恒、智翔金泰、华东医药、恒瑞医药、艾力斯、诺思兰德、亿帆医药、众生药业等。其产业链也须密切跟踪，包括泰格医药、诺思格、阳光诺和等。 （二）【新科技】AI医药、脑机接口，包括：晶泰控股、美年健康、诚益通等。 （三）【泛整合】国改、大集团小公司，包括：浩欧博、人福医药、万东医疗、哈药股份等。 （四）【国际化】CXO、器械出海、生物类似药出海，包括：健友股份、三诺生物、怡和嘉业、美好医疗、迈瑞医疗、联影医疗、药明康德、康龙化成、凯莱英、九洲药业、昌红科技等。 风险提示：1）医药负向政策超预期；2）行业增速不及预期；3）行业竞争加剧风险。 一、医药核心观点 当周（2.3-2.7）回顾与周专题： 当周（2.3-2.7）申万医药指数环比3.21%，跑输创业板指数，跑赢沪深300指数。本周周报，本期我们对AI技术整体发展及对制药行业的影响做了系统分析。 近期复盘： 1、当周表现：市场节后总体走出修复行情，持续放量，医药这边节奏和市场类似。细分上，AI医疗、港股创新药表现较好。 2、原因分析：本周市场走势最主要的就是和DeepSeek有关，DeepSeek的崛起往小了看带动了国内AI链条以及科技股地位重估行情，往大了看带动了中国资产重估逻辑，进入2月，过了1月的业绩预告期，宏大叙事容易起作用的时间阶段恰好叠加了DeepSeek，市场如此演绎顺理成章。医药这边主要是映射AI应用，尤其是基因数据价值逻辑分支更强一些，一个是tempus映射，一个就是AI应用逻辑推演需要：要么强化存量业务竞争力，要么创造新需求业务增量，医药这边强化存量业务竞争力暂时看不到特别清晰的商业模式，那么演绎可能性新需求业务增量就是一个出路，叠加tempus在美股演绎，基因数据价值逻辑分支变被强势演绎，这个过程中小CXO表现也不错，也是类似推导逻辑，当然其他AI医疗应用分支也有演绎。另外，中国资产重估逻辑映射，医药这边选择了港股创新药，前期跌的也多，另外从产业逻辑角度，中国创新药确实到了奇点，国际竞争力到了一定阶段，演绎也是顺理成章，结构性买什么是关键，我们觉得三个方向值得重视：全球性大药、早期新技术新靶点、国内爆发性商业化。当然一些重要的产品数据读出临床基站、重要BD也值得阶段性关注。 3、未来展望：（1）中短期维度看，医药近期的思路，还是围绕2个方面5点：第一方面，市场映射角度，找找AI应用医疗映射找找两会政策预期，例如生育等。第二个方面，产业逻辑角度，围绕创新持续演绎，包括出海、商业化和早期创新品种价值演绎。（2）展望2025，我们再次强调近期以及未来一年各个方面对于商业健康险的鼓励和支持，让医药支付端这个核心矛盾，在中长期角度预期得到改善，当然这个变化后续过程比较慢，需要长时间积累演绎，所以是一个【预期脉冲】和【慢变量积累改善】的过程。具体思路主要有四个：【创新药】商业化超预期、新技术&新机制&新靶点（包括干细胞、通用CarT、TCE实体瘤、PD1 PLUS、白介素多靶点、蛋白降解、小核酸、TL1A、减肥PRO、IGA肾病等等）、出海&授权、【新科技】AI医药、脑机、【泛整合】国改、大集团小公司、 【国际化】CXO、器械出海、生物类似药出海。 三、策略配置思路： 1、思路一【医药风格节奏】 （一）【创新药】百济神州、科伦博泰生物、益方生物、贝达药业、热景生物、歌礼制药、科兴制药、三生制药、广生堂、奥赛康、德琪医药等。 （二）【AI医疗应用】晶泰控股、美年健康等。 （三）【两会政策】生育如华特达因；体检如美年健康。 （四）【其他标的】健友股份、福瑞股份、药明康德、浩欧博、哈药股份等。 2、思路二【医药产业逻辑】 （一）【创新药】商业化超预期、新技术&新机制&新靶点（包括干细胞、通用CarT、TCE实体瘤、PD1 PLUS、白介素多靶点、蛋白降解、小核酸、TL1A、减肥PRO、IGA肾病等等）、出海&授权，包括：百济神州、科伦博泰生物、益方生物、贝达药业、热景生物、歌礼制药、科兴制药、三生制药、广生堂、奥赛康、德琪医药、信达生物、康方生物、 中国生物制药、君实生物、泽璟制药、康诺亚、新诺威、百利天恒、智翔金泰、华东医药、恒瑞医药、艾力斯、诺思兰德、亿帆医药、众生药业等。其产业链也须密切跟踪，包括泰格医药、诺思格、阳光诺和等。 （二）【新科技】AI医药、脑机接口，包括：晶泰控股、美年健康、诚益通等。 （三）【泛整合】国改、大集团小公司，包括：浩欧博、人福医药、万东医疗、哈药股份等。 （四）【国际化】CXO、器械出海、生物类似药出海，包括：健友股份、三诺生物、怡和嘉业、美好医疗、迈瑞医疗、联影医疗、药明康德、康龙化成、凯莱英、九洲药业、昌红科技等。 二、AI技术突破可以给制药行业带来什么 本期我们对AI技术整体发展及对制药行业的影响做了系统分析。 2.1算力算法升级，AI牵手药物研发 2.1.1新药研发过程漫长且花费巨大，AI有望提高效率 新药研发具有技术难度大、投入资金多、研发风险大、回报率高和研发周期长等特征，随着疾病复杂程度的提升，新药研发难度和成本迅速增加，全球新药研发成功率呈明显下降趋势。 2019年，艾昆纬（IQVIA）发布报告指出，新药从临床试验开始到研发结束的平均开发时间在过去10年里增加了26%，2018年达到12.5年；新药开发成功率不断下降，2018年降至11.4%。 人工智能（artificial intelligence，AI）的发展，为新药研发带来了新的技术手段。通过机器学习（machine learning，ML）、深度学习（deep learning，DL）等方式赋能药物靶点发现、化合物筛选等环节，大大提升了新药研发的效率，为降本增效提供了可能。应用AI技术，可缩短前期研发约一半时间，使新药研发的成功率从当前的12%提高到14%，每年为全球节约化合物筛选和临床试验费用约550亿美元。 2.1.2AI+新药研究算法 AI技术涵盖ML和DL。ML算法在新药研发领域被广泛用于分类和回归预测等方面，常见的ML算法包括决策树、随机森林、支持向量机、k-最近邻算法、朴素贝叶斯分类器等；DL算法包括深度神经网络、卷积深度网络、循环神经网络和自编码器。 DL算法适合处理大数据，模型也更为复杂。随着计算机性能的提高和数据量的积累，DL算法在新药研发中的应用越来越广。 图表1：人工智能常见应用算法 新药研发过程涉及大量的数据，包括文献资料、化合物数据、靶点数据、专利数据、临床试验数据、真实世界数据、药品审评审批数据、市场销售数据等。面对海量、多源、异质性的数据，AI技术应用已逐渐跳出以靶点和分子筛选为核心的传统新药研发模式，形成以数据为核心的研发模式。 2.2AI+医药研究，解锁多元场景 目前，从全球AI+新药研发企业的应用实践来看，AI+新药研发主要是将ML、DL等AI技术，应用到前期研究、靶点发现、化合物合成、化合物筛选、新适应证发现、晶型预测、患者招募等新药研发环节。 图表2：人工智能+新药研发应用场景 1.前期研究阶段 前期研究主要是基于文献分析和知识库建设，进行疾病机制、靶点、药物作用方式研究。 AI的应用主要在文献数据整合分析、新药研发知识库建设、新药研发数据集建设和基准化合物库设计等方面，可以借助AI自然语音处理、知识图谱等技术实现海量信息的快速提取，从而对推动新药研发的众多知识进行聚类分析，帮助提出新的可以被验证的假说，进而加快新药研发的进程。 2．药物发现 在靶点发现和验证方面，可以利用自然语言处理技术检索分析海量文献、专利和临床试验报告的非结构化数据库，找出与疾病相关的潜在的、被忽视的通路、蛋白和机制，从而提出新的可供测试的假说，以发现新机制和新靶点。 在晶型预测方面，可以利用认知计算实现高效动态配置药物晶型，预测小分子药物所有可能的晶型。 在蛋白结构模拟及与药物-蛋白相互作用模拟方面，目前头部公司Alphabet和DeepMind推出的新一代AI生物分子结构模型AlphaFold3，能够针对多种蛋白质、DNA、RNA和小分子配体之间的交互作用进行复合物结构预测，并可预测翻译后修饰（PTM）和离子对这些分子系统结构的影响。AlphaFold 3具有原子级结构的精准度，能够加强针对难以靶向靶点的药物理性设计。 图表3：AlphaFold 3预测的7R6R-DNA结合蛋白（蓝色）与DNA双螺旋（粉色）结合的分子复合物结构与通过实验发现的真实分子结构（灰色）几乎完全匹配