2021年全球44家顶尖药企AI辅助药物研发行为白皮书.pdf

家顶尖药企AI辅助药研行动白皮书全球20 44 01.前言06.AI制药联盟07.药企AI行动详表08.AI初创公司详表02.主要结论03.AI辅助药物研发阶段和关注疾病制药阶段聚焦疾病04.药企使用AI技术服务行动全球知名药企行动次数中国药企行动次数药企与AI初创公司、IT-云服务商合作次数药企与高校合作次数合作年份投资情况地域划分药企平均行动次数05.AI初创公司合作数量创立年份地域分布目录客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号前言坦率地说，我们离靠计算机发现药物，然后通过一大堆机器人试验对药物进行虚拟测试，只要单击几下鼠标就可以将它们送给患者的世界相距甚远。利用计算机/人工智能辅助药物研发，拆解一下：“人工”，是通过计算能力更快地试，更精确地建模模拟；“智能”，是从大量优质数据、经验中自行学习，给结果，就像一个新药研发人员，并不需要学习他人无数的项目之后，才能学会做新的项目。显然，我们现在主要还集中“人工”的部分，而不是“智能”。但CADD（计算机辅助药物研发）/AI通常可以支持达到或选择这些药物研发工作的“更好”起点。成千上万的化合物经过一系列的测试，只有一种可能成为可行的药物。任何工具，只要能在这个漫长的多步骤过程中加快其中一个步骤，就会对整个链条产生重大影响。过去，我们常常把每一颗种子都种在地里，以测试它的性能，并决定在什么条件下适合某种特定类型的种子。这是一个必要但资源密集的过程。我们现在可以用计算机/人工智能模拟大量的测试，在我们把一粒种子放入地下之前，我们可能要先用机器做10亿个模拟实验。这使我们的研究周期缩短，提高了我们的决策能力，使用更少的资源，所以这是一个更可持续的方法。AI中没有魔术，只有概率和统计。客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号前言这并不是什么新鲜事物，早在1981年10月5日，美国 财富 杂志就对计算机辅助的药物发现进行了专题报道 下一次工业革命：默克公司通过计算机设计药物。40年后的今天，我们就看看全球顶尖药企用人工智能辅助新药研发到底应用到什么状态和阶段了。“别看他的眼睛，你看他的手。”用钱投票才是最真实的。02 主要结论客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号主要结论数据范围：全球44家顶尖药企（包括3家中国药企）、55家AI初创企业、12家IT-云服务商、7所高校数据来源：公开资料数据采集时间：2020年11月AI辅助药物研发阶段和关注疾病超过三分之二的AI合作发生在药物发现阶段包括：靶点及生物标记物的选择与确定先导化合物的确定构效关系的研究与活性化合物的筛选候选药物的选定AI辅助药物研发聚焦的疾病领域（括号里为合作次数）癌症（17）、精神类疾病（17）、心血管疾病（8）、肝肾肠胃病（6）、呼吸系统疾病（5）、糖尿病（3）、眼病（2）、白血病（1）、抗感染（1）、免疫疾病（1）、药物副作用（1）约四分之一的AI合作发生在临床治疗阶段包括：药物依从性预测治疗结果数据分析精准医疗开发新疗法病理研究疾病诊断客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号主要结论药企使用AI技术服务行动制药经理人 杂志全球TOP15药企的平均AI行动次数比其他药企高出一倍。全球药企中，诺华、阿斯利康、杨森、辉瑞、葛兰素史克、默克、拜耳等在AI药研上行动积极。中国药企中，药明康德在AI药研上的行动最积极。41 家药企与AI初创公司有合作关系14 家药企与IT-云服务商有合作关系7 家药企与高校开展了合作2015 年以后，药企使用AI技术服务行动次数显著增长。全球TOP15药企平均AI行动次数其他药企客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号主要结论至少有8家药企参与了对AI初创公司的投资，投资总金额超过1.3亿美金。至少有 5家 药企已经在集团内部开始使用AI技术服务。包括：建立AI部门增加内部对AI的投资跨部门合作使用AI技术有12家美国药企贡献了38次AI辅助药物研发行动，双双名列国家榜第一。12家2012年以后38次有17家欧洲药企贡献了67次AI辅助药物研发行动，双双名列大洲榜第一。2012年以后迎来创业高峰2012年以后成立的AI公司明显增多，2014-2016每年都有7家AI公司创立。17家67次8家合作药企数量之最英国AI公司Exscientia：8家药企AI制药联盟吸引最多药企参与的AI制药联盟MELLODDY：10家药企MLDPS：9家药企15倍美国的AI公司数量是中国的15倍在所有已经与药企展开合作的AI公司中，有30家的总部位于美国，中国仅2家。AI初创公司&AI制药联盟03AI辅助药物研发阶段和关注疾病制药阶段聚焦疾病客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号制药阶段AI技术在药物研发的哪个阶段能够发挥更大的作用？我们将所有药企的AI合作按制药阶段分类统计，发现超过三分之二的行动（共66次）集中在药物发现阶段，包括靶点及生物标记物的选择与确定、先导化合物的确定、构效关系的研究与活性化合物的筛选、候选药物的选定等。其次是临床治疗阶段，共23次行动，占总数的约四分之一，包括药物依从性、预测治疗结果、数据分析、精准医疗、开发新疗法、病理研究、疾病诊断等。制药阶段010203040506070理论研究阶段临床前研究阶段其他临床治疗阶段药物发现阶段客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号制药阶段一、理论研究阶段二、药物发现阶段2.1、靶点及生物标记物的选择与确定2.2、先导化合物的确定2.3、构效关系的研究与活性化合物的筛选2.4、候选药物的选定三、临床前研究阶段3.1、化学、制造和控制3.2、药代动力学3.3、安全性药理3.4、毒理研究3.5、制剂开发四、临床治疗阶段4.1、药物依从性4.2、预测治疗结果4.3、数据分析4.4、精准医疗4.5、开发新疗法4.6、病理研究4.7、疾病诊断五、其他051015202530具体分布如下：阶段细分客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号聚焦疾病AI合作主要聚焦在哪些疾病上？各大药企在AI合作上聚焦的疾病细节如下表所示：我们盘点了所有药企在AI合作上聚焦的疾病方向，除去未明确指出疾病类型的数据，药企在癌症和精神类疾病上进行AI合作最多，均为17次，分别占有效数据的27%；其次为心脑血管疾病，占比为13%（8次）。04药企使用AI技术服务行动全球知名药企行动次数中国药企行动次数药企与AI初创公司、IT-云服务商合作次数药企与高校合作次数合作年份投资情况地域划分药企平均行动次数客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企使用AI技术服务行动全球知名药企行动次数我们统计了近年来在AI辅助药物研发上有所行动的药企名单与行动总次数，其中行动总次数指药企与所有类型的组织进行的有关AI药研的行动次数总和，包括：药企与AI初创公司开展的合作药企与IT-云服务厂商开展的合作药企与高校开展的合作药企对AI初创公司的投资近年来在AI药研上行动次数最多的药企依次为：9次8次7次客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号为了更直观地感受大型药企使用AI技术服务行动的积极性，我们根据美国 制药经理人 杂志于2020年6月12日公布的2020年全球制药企业TOP50榜单，单独列出排名前15的药企的行动次数：在我们采样的44家药企中，TOP15的药企全部在列，这些公司的平均行动次数为5.6次，比TOP15之外的其他药企（平均2.03次）高出一倍还多。全部44家药企在AI行动上的细节可查看本白皮书的第七章药企AI行动详表。全球知名药企行动次数客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号中国药企行动次数中国有3家药企进入本次榜单，分别是：中国入榜药企数量：3 家位列第 5（共12）AI合作总次数：7 次位列第 8（共12）2次AI公司合作1次AI公司合作1次AI公司合作2次AI公司投资1次IT-云服务商合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企与AI初创公司、IT-云服务商合作次数AI公司、IT-云服务商和高校是药企在AI辅助药物研发上主要合作对象。AI公司多为初创公司，规模相对较小IT-云服务商以IBM、Google为代表，其麾下的人工智能创新实验室是药企的理想合作对象8次与AI公司合作次数最多的药企：辉瑞&杨森（8次）41家有41家药企与AI公司有合作关系，占比93%6次与IT-云服务商合作次数最多的药企：诺华（6次）14家有14家药企与IT-云服务商有合作关系，占比32%客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企与AI初创公司、IT-云服务商合作次数JanssenPfizer辉瑞AstraZeneca阿斯利康Novartis诺华Boehringer IngelheimBayer拜耳GSK葛兰素史克(GlaxoSmithKline)Merck KGaA默克Roche罗氏Sanofi赛诺菲Astellas安斯泰来制药Takeda武田制药Gilead吉利德药明康德（WuXi AppTec）EvotecBristol-Myers Squibb(BMS)百时美施贵宝AbbVie艾伯维BASF巴斯夫Celgene赛尔基因CJ HealthcareRoche-Genentech基因泰克Ionis Pharmaceuticals艾奥尼斯制药Servier施维耶SunovionYuhan CorpLundbeck灵北Daewoong Pharmaceutical大宇药业Ono Pharmaceuticals小野制药Amgen安进Novo Nordisk诺和诺德SK Biopharmaceuticals SK生物制药AlmirallIpsen益普生Nestle雀巢Procter&Gamble宝洁Santen参天制药Sumitomo Dainippon Pharma住友制药Wave Life Sciences豪森药业(Hansoh Pharma)正大丰海制药（CTFH）EisaiMitsubishi Tanabe Pharma田边三菱制药Zambon Pharma0123456789合作次数AI公司IT-云服务客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企与高校合作次数合作年份药企与高校合作的AI技术服务行动大多是基于高校实验室的技术交流或人才与资金援助。2015年以后药企的AI行动次数逐年递增，且增幅明显。有7家药企与高校开展了合作；葛兰素史克与2家高校有过合作关系；英国牛津大学则分别与2家药企（诺华和Evotec）开展过合作。年份分布0102030405060未知2011201220132014201520172019202020182016AI公司IT-云服务高校客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号投资情况地域划分至少有 8家药企 参与了对AI初创公司的投资；投资总金额超过 1.3亿美金；默克 投资金额最多，超过 6500万美金；中国药企 药明康德 投资了 2家 AI公司，与默克一起并列投资次数最多的药企。0510152025303540美国德国瑞士日本英国韩国中国西班牙 新加坡 意大利丹麦法国药企数量动作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号有12家美国药企先后进行过AI药研相关的行动，占比27%；其次为日本（7）；第三为德国（5）。地域划分27%美国药企贡献了共计38次行动次数，占比28%，比所有亚洲国家的总和还多；其次为德国（25次）；第三是瑞士（15次）。28%欧洲、亚洲、北美洲参与AI药研的药企数量分别为17、15、12家，差距不大；在行动次数上，欧洲药企的总数为67，接近亚洲（30次）和北美洲（38次）之和。欧洲参与AI药研的药企数量17亚洲参与AI药研的药企数量15北美洲参与AI药研的药企数量12欧洲行动次数67亚洲行动次数30北美洲行动次数38010203040506070欧洲北美洲亚洲药企数量动作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号欧洲国家包揽了药企平均行动次数的前三名英国的2家药企贡献了13次AI行动次数，在所有国家中次数最高；德国和瑞士紧随其后；中国处于中间水平。按大洲划分，欧洲次数最高；北美次之；亚洲第三。药企平均行动次数药企平均行动次数=行动总数/药企数量，能够体现某一地区药企在AI辅助药物研发技术上的总体活跃度。药企平均行动次数英国6.5次德国5次瑞士5次美国3.2次法国2.7次中国2.3次日本2次韩国2次丹麦2次西班牙1次新加坡1次意大利1次欧洲3.9次北美3.1次亚洲2次05AI初创公司合作数量创立年份地域分布客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号合作数量AI初创公司在与药企的合作中扮演着AI技术先锋的作用，其中冲在最前面的是来自英国的Exscientia，其合作的药企数量为8家Exscientia成立于2012年，致力于将人工智能与丰富的药物发现经验相结合，是第一家将药物设计自动化的公司，据称其产生候选药物的时间大约是传统方法的四分之一。Exscientia合作的药企包括GSK、Sanofi、Roche、Evotec、BMS（Celgene）、Bayer、Sumitomo Dainippon Pharma、Sunovion。合作药企数量并列第二的AI公司为：Iktos（法国）：6次GNS Health（美国）：6次Insilico Medicine（中国香港）：6次Iktos（法国）6次GNS Health（美国）6次Insilico Medicine（中国香港）6次客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号创立年份1996年1997年 1998年1999年2000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年0123456782017年2018年2019年2020年2012年以后整个行业迎来了明显的增长期；2014-2016年连续3年都有7家AI公司创立。客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号地域分布美国30英国6加拿大6法国2中国2日本2马来西亚1爱尔兰1韩国1瑞士1以色列1匈牙利1德国10510152025303540北美欧洲亚洲55家AI公司中有30家总部位于美国，占比超过54%，比榜单上剩余其他所有国家的总和还要多；位于第二的是英国和加拿大，分别拥有6家AI企业；中国仅有Insilico Medicine和晶泰科技两家企业上榜，总部分别位于香港和深圳。06 AI制药联盟客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号AI制药联盟共有16家药企加入了至少1个AI制药联盟，占所有制药企业的36%。AI行动次数越多的药企，越有兴趣加入AI制药联盟；所有7家AI行动次数超过6次的企业均加入了联盟。客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号AI制药联盟吸引最多药企参与的联盟：MELLODDY（10家）MELLODDY的全称是Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Dis-covery，其目标是建立一个机器学习平台，这样就可以从多组专有数据中学习，同时又能尊重它们的高度机密性，因为在整个项目中，数据和资产所有者将保留对其信息的控制权。参与药企：Bayer GSK Amgen AstraZeneca Janssen Merck KGaANovartis Astellas Boehringer Ingelheim Servier排名第二的AI制药联盟：MLDPS（9家）MLDPS（Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis Consortium）成立于2018年，联盟的目标是打破麻省理工学院机器学习研究和药物发现研究之间的鸿沟将麻省理工学院的研究人员和产业界聚集在一起，从而找出并解决AI辅助药物研发中最重要的问题。参与药企：Bayer Amgen Novartis Pfizer BASF Eli LillySunovion Zambon Pharma 药明康德MELLODDY10MLDPS9AAIH33ATOMAI Innovation of Sweden107 药企AI行动详表客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表AbbVie艾伯维2016年，AiCure传统的依从性测量方法，如药丸计数和其他自我报告的数据，容易受到患者的篡改而出现数据失真。Abbvie与AiCure合作使用AI改善精神分裂症患者的药物依从性。Abbvie使用AiCure移动SaaS平台的人脸和图像识别算法来监测用户，让患者用智能手机拍下自己吞下药丸的视频，由AI平台验证是正确的人吞下了正确的药丸。在6个月的时间里，将有精神分裂症患者群体的依从性从50%提高到90%。2019年，Atomwise未披露合作细节。Atomwise是美国的一家致力于将药物发现与AI结合的科技公司，其核心技术平台为一种深度卷积神经网络，通过自主分析大量的药物靶点和小分子药物结构特征，学习小分子药物与靶点之间相互作用规律，在此基础上预测小分子化合物的生物活性，加快药物研发进程。AI公司合作Almirall2019年12月12日，IktosAlmirall将使用Iktos的人工智能技术设计符合多种药物标准的新化合物。Iktos的工作基于“深层生成模型”，该模型通过自动设计具有“新候选药物所有可取特征”的新分子，帮助提高药物发现的效率。Almirall的首席科学官和研发主任Bhushan Hardas博士在声明中说:“这一合作表明我们打算探索能够为发现新分子和加速临床开发提供的巨大可能性的新技术。”AI公司合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表Amgen安进MELLODDY MLDPS联盟2017年领投GNS Healthcare C轮 600万美金，用于深度学习技术。2019年，参与D轮投资。2018年，Owkin未披露合作细节。Amgen将其技术应用于临床试验优化和真实世界的数据分析。Owkin产品被定义为一种能够识别分子数据、图像库和病人记录中的生物标记模式的机器学习方法。通过构建算法，使研究人员和临床医生能够分析大量患者数据集，并实时预测治疗结果，从而改善医疗服务。服务对象是药物发现和开发团队，以及医院的医生和研究人员，最终其产品范围将覆盖整个研发和医疗领域。AI公司合作AI公司投资客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表联盟Astellas安斯泰来制药MELLODDY联盟2015年，Biovista 此次合作的重点是利用Biovista的技术为一些未公开的Astellas化合物寻找新的适应症。Biovista为现有的药物寻找新的用途，并利用它们的作用机制分析它们的副作用。Biovista正在开发自己的多适应症药物管道，并与FDA合作预测不良事件，以及与生物制药公司合作扩大适应症和降低其投资组合的风险。2016年，NuMediiAstellas将利用NuMedii的预测大数据智能技术，为一系列未公开的Astellas化合物寻找新的适应症。NuMedii拥有自主的、动态的大数据智能技术，由数亿人、生物、药理和临床数据点组成，NuMedii对这些数据点进行了规范化和注解。NuMedii将这些数据与专有的基于网络的算法整合，以发现候选药物的和预测生物标志物对疾病的疗效。2019年4月，Concerto HealthAI这笔交易将使Astellas能够使用Concerto HealthAI的人工智能服务，利用真实世界的证据追踪复发或难治的急性髓细胞白血病（AML）患者的反应，从而提高对患者反应的理解。Astellas生产一种用于FLT3阳性AML的药物Xospata（gilteritinib）来治疗这种特殊类型的癌症。2019年6月，LPIXELLPIXEL宣布与Astellas制药公司合作开发用于细胞评估的AI系统。Astellas将利用LPIXEL公司的人工智能图像分析解决方案进行细胞选择和管理过程中再生医学和细胞治疗的研究。AI公司合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表AstraZeneca阿斯利康 MELLODDY AI Innovation of Sweden联盟2019年，BenevolentAI利用人工智能和机器学习来发现和开发治疗慢性肾病（CKD）和特发性肺纤维化（IPF）的新疗法。两家公司将并肩合作，将阿斯利康的基因组学、化学和临床数据与BenevolentAI的靶点识别平台和生物医学知识图谱结合起来，释放大量已有数据的潜力，更快确定潜在药物靶标。2017年，BergBERG与阿斯利康合作识别和评估治疗帕金森病等神经疾病的新靶点和疗法。阿斯利康从患病和健康的患者中收集样本、进行分析，然后把这些数据与患者的临床信息相结合，并由BERG的人工智能分析平台进行分析。阿斯利康将首先向BERG提供其中枢神经系统（CNS）优化片段库，BERG将利用该片段库来帮助发现用于治疗开发的候选药物。2019年，DeepMatter未披露合作细节。阿斯利康与DeepMatter合作，将数字化方法应用于早期药物发现。DeepMatter提供一个集成的硬件和软件平台，基于传感器、人工智能和基于机器学习的软件，允许将实验数据记录、编码并输入云中，以便与其他科学家实时共享。该平台旨在改善和加速新药开发的复合合成阶段，尤其是先导物鉴定和优化。2019年，Gatehouse Bio利用Gatehouse Bio的人工智能平台，识别新的小RNA（sRNA）信号，阐明与疾病相关并可能引发疾病的分子通路，探索识别呼吸系统和心血管疾病的新靶点。2018年，Gatehouse加入了阿斯利康的波士顿生物中心（Boston Bio Hub）孵化器。AI公司合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表AstraZeneca阿斯利康 2019年，ProteinQure有合作关系，具体细节未披露。ProteinQure为蛋白质疗法的设计搭建一个计算平台，利用人工智能和量子计算来进行蛋白质药物的计算设计。该团队将重点放在蛋白质治疗上，因蛋白质能够以更少的毒性和更少的副作用来治疗更多的疾病。挑战在于，蛋白质结构极其复杂，而确定氨基酸序列所需的计算需要很大的计算能力。2019年7月，AWS机器学习解决方案实验室自2017年以来，阿斯利康从有可能减少肾脏损伤的新型候选药物开始研究机器学习。研究人员开始测试机器学习是否能像人类一样帮助分析和分类组织样本，而且速度更快。为了使该项目运行，阿斯利康与AWS机器学习解决方案实验室合作开发了用于图像中目标检测和识别的模型。通过将这项繁琐的工作交给机器，分析一组组织样本所需的总时间减少了一半，在这个过程中，科学家们可以腾出时间来做更多的研究。最终目标是通过机器学习可以更早地了解药物的安全性和有效性，加快药物研发的步伐。2019年9月，微软Azure2019年9月，AstraZeneca联合微软（Azure平台）推出AI Factory for Health，面向专注于人工智能的数字健康初创企业的孵化器。已有27家初创公司得到了人工智能工厂的支持。该项目旨在为初创企业提供强大的加速器，它将自己视为一个联合创新实验室，将初创企业、研究领域和不同行业的参与者聚集在一起。2019年，Schrdinger阿斯利康正在与Schrdinger合作，部署其药物设计平台，该平台将物理建模和机器学习相结合，以识别新的治疗候选药物，并提高合成化合物具有预期性能的可能性。IT-云服务商合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表BASF巴斯夫MLDPS联盟2019年 柏林工业大学2019年8月14日，巴斯夫与柏林工业大学（TU Berlin）签署了一项在机器学习领域紧密合作的协议。通过此次合作，柏林的机器学习联合实验室（BASLEARN）将针对与化学有关的基本问题（例如过程化学或量子化学）开发可行的新数学模型和算法。双方在未来几年共同致力于实现这一目标。机器学习的应用领域包括生物系统、材料和活性成分研究、实验室自动化和动态过程系统。联合研究工作将研究诸如复杂混合物或染料的溶解度以及预测催化剂老化过程等问题。2017年，Nuritas 巴斯夫与Nuritas合作，利用人工智能和基因组学的组合，发现并开发具有健康疗效的天然生物活性肽，让研究人员以较低成本开发高针对性的治疗特定疾病的天然食品来源。AI公司合作高校合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表Bayer拜耳MELLODDY MLDPS AAIH联盟2016年，Turbine&xbird拜耳2013推出加速器G4A（前身为Grants4Apps），目前在12个国家运营G4A，在世界各地开发和促进合作医疗项目。2016年的四名参与者中，Turbine和xbird分别是专注于癌症和可预防疾病的人工智能医疗初创公司。Turbine通过将最新研究与人工智能相结合，模拟复杂的干预措施，来预测任何类型的癌症对治疗的反应。xbird旨在帮助用户“战胜可预防的疾病”。它的平台通过智能手机和其他可穿戴技术跟踪实时用户数据，并结合这些数据点来帮助“识别导致关键健康事件的模式”。2018年，Cyclica现在也属于拜耳G4A。Cyclica宣布与拜耳公司合作，通过深入了解小分子的多药物特性来推进药物发现项目，同时进一步发展Cyclica的集成技术网络。通过多阶段的合作，Cyclica将提供其基于云端的蛋白质组筛选平台研究小分子脱靶概况，把最新的人工智能技术应用于药代动力学特性预测模型，进行多靶向药物设计。2019年，Sensyne HealthSensyne Health与拜耳签署了一项为期两年的初步合作协议，将利用Sensyne Health的专利临床人工智能技术平台，加速心血管疾病新疗法的临床开发。来自Sensyne Health对匿名患者临床数据的人工智能分析的真实世界证据，有可能改善患者的预后，对临床工作人员提供支持，加速发现和开发新的药物，以预防和治疗包括心力衰竭和中风在内的心血管疾病。AI公司合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表Bayer拜耳2020年，Exscientia拜耳和英国人工智能驱动的药物研发公司Exscientia开始了一项为期三年的合作。双方将致力于早期研究项目，将Exscientia的专利人工智能药物发现平台和药物设计技术与拜耳的数据和药物发现能力结合起来，为治疗心血管和肿瘤疾病的潜在候选药物识别和优化新的先导结构。Exscientia的人工智能药物发现技术为难以定位的靶标提供了新的化学物质，并且可以通过更少的优化周期更有效地识别新的候选药物。2020年 Schrdinger1月，Schrdinger和拜耳宣布成立了一个为期五年的技术联盟，以开发一个全新的药物设计解决方案，目标是加速创新高质量药物的发现。这项技术有望能够列举、筛选和评价数十亿个综合可行的、虚拟的化合物，以支持潜在新治疗候选药物的识别和优化。该技术通过机器学习加强的物理建模与拜耳专有的虚拟模型，来预测化合物的吸收、分布、代谢、排泄、毒性(ADMET)和化学合成能力。2018年 Genpact拜耳通过使用人工智能来加速其病人安全数据的监测，希望此举能更早地发现任何潜在的药物相关副作用。这家德国制药公司已经与专业服务公司Genpact（从GE独立出来的IT咨询公司）就这项工作达成了合作，并签署了一项多年的协议，将推出其药物警戒人工智能（PVAI）产品。该产品将被纳入到拜耳现有的药物警戒数据库和IT系统中，加强其对患者安全的关注。IT-云服务商合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表Boehringer IngelheimMELLODDY联盟2011年，NumerateNumerate和Boehringer Ingelheim开展研究合作，减少小分子先导化合物识别的时间和成本，用于未公开的传染病靶标，改变药物设计过程。2018年，Nanna Therapeutics利用Nanna Therapeutics建立的基于机器学习的全集成药物引擎平台（TIME），发现小分子先导化合物，同时提高药物研发的速度、效率和质量。2019年，HealxBoehringer Ingelheim邀请以AI为动力的生物技术公司Healx帮助识别其研发管道内候选药物的新适应症，利用其人工智能驱动的药物发现平台以及Boehringer Ingelheim在稀有疾病和药理学方面的专业知识共同探索对抗罕见神经系统疾病的潜在药物治疗方法。2020年，KairntechBoehringer-Ingelheim和法国AI和NLP（自然语言处理）软件初创公司Kairntech在基于文本的信息分析方面合作，通过其强大的AI和NLP软件协助Boehringer-Ingelheim以更高效、快速的方式完成知识发现。2020年，Insilico MedicineBoehringer Ingelheim利用Insilico Medicine人工智能系统应用于潜在治疗靶点的发现，通过传统设计之外的方法，帮助确定新的药物靶标。该计划目前涵盖多个领域，包括心力衰竭、热带疾病、囊性纤维化、肌营养不良以及基因疗法和再生医学的使用。2020年，BERGBERG将与Boehringer合作，对组织进行分析以获取大量可行的数据，其中包括生物标记物。该合作有助于及早诊断出炎症性疾病，指出哪些药物最有可能在哪些患者中起作用。从长远来看，该合作将运用于寻找新药。AI公司合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表Bristol-Myers Squibb(BMS)百时美施贵宝2019年，PathAI 7500万美元B轮投资PathAI宣布获得默克全球健康创新基金和百时美施贵宝（Bristol-Myers Squibb）的战略投资，以完成7500万美元的B轮融资。PathAI基于人工智能的技术，帮助病理学家进行快速而准确的诊断，他们将利用这笔资金来支持和加速其不断发展的临床开发能力。2018年，SirenasSirenas是一家生物技术公司，BMS针对某些未公开的治疗靶标部署Sirenas的药物发现平台，以识别源自Sirenas专有化学库（从全球微生物组收集物中分离）的此类潜在候选药物。2019年，Concerto HealthAIBMS和以人工智能技术为特定于肿瘤学的真实世界数据（RWD）及真实世界证据（RWE）提供支持的公司Concerto HealthAI签署了一项多年战略合作协议。此次合作涵盖各种癌症，整合多个数据源，应用AI和机器学习来加速临床试验，实现可靠的方案设计，达到精确治疗和改善患者预后的效果。该平台将使BMS可以访问数十年来来自不同地理位置的肿瘤社区实践的真实世界患者数据。两家公司将促进RWE在监管方面的用途，验证AI解决方案的临床应用并执行临床研究以提高患者护理水平。AI公司合作AI公司投资客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表Celgene赛尔基因 2019年11月，BMS正式完成对Celgene的收购。相关信息2016年，GNS Healthcare Celgene使用GNS Healthcare的REFS（Reverse Engineering&Forward Simulation）“逆向推测和正向模拟”技术处理大量的健康数据（包括电子健康记录、药房和医疗索赔、基因组测序等），并应用机器学习技术来尝试回答医疗保健中的复杂问题，例如预测哪种疗法最适合患者。2019年，ExscientiaCelgene与Exscientia签署了一项为期三年的基于人工智能的药物发现合作计划。Celgene将向Exscientia预支付2500万美元，Exscientia将有资格获得合作中研究出品的任何产品的净销售额的特许权使用费。这被称为业内最大的AI药物发现交易之一，后者专门研究如何使用人工智能使药物设计自动化。Celgene计划使用AI来加快针对三种肿瘤和自身免疫性的小分子候选药物的发现。两家公司希望Exscientia的AI和药物发现专业知识将把临床前试验阶段从五年减少到一年，从而极大地加快开发过程。AI公司合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表CJ Healthcare 2017年，SyntekabioSyntekabio公司和CJ Healthcare公司签署了一项协议，将联合开发一种新的使用人工智能的免疫疗法。根据协议，Syntekabio将负责使用AI技术开展药物开发过程的初始部分，包括虚拟筛选和先导化合物的发现，而CJ Healthcare将负责临床试验和商业化。Syntekabio将使用其基于深度学习技术的抗癌效果预测模型，这项技术每天可以将800万个抽象细胞系中的2000万候选药物应用于预测最有效的抗癌治疗方法。该公司还计划将基因组大数据与计算机技术相结合，该技术可以衍生或优化对目标蛋白具有高反应性的领先材料。两家公司希望通过使用AI技术来降低成本并缩短开发周期，因为现在新药开发中候选物质的优化阶段约占总开发成本的40。2019年，StandigmCJ Healthcare计划与使用人工智能技术进行药物发现的公司Standigm Inc.共同开发新的抗癌药物。根据协议，Standigm将使用其AI平台发现抗癌药物的新化合物结构，而CJ Health-care将根据这些结构进行物质的合成和评估，并在2021年之前确定候选化合物。AI公司合作客服微信：imfastone（添加时请备注“AI制药”）微信公众号药企AI行动详表Daewoong Pharmaceutical大宇药业Eisai2020年，A2A PharmaceuticalsA2A Pharmaceuticals Inc.宣布与Daewoong Pharmaceutical达成一项多目标共同开发协议，共同开发AI增强肿瘤学药物。在这次合作下，A2A将使用其计算药物发现平台来设计新的化合物结构，该化合物将由Dae-woong进行合成和评估。通过此次合作，Daewoong有望扩大其在肿瘤学方面的产品组合，同时还将获得成功的基于AI的药物开发案例，该案例已成为制药行业的最新趋势。与传统的新药开发过程相比，A2A的专有SCULPT平台将产生高质量的新药候选物，同时大大减少开发时间和成本。AI公司合作2018年，UNISTDaewoong Pharmaceutical与国立蔚山科学技术研究院（UNIST）签署了一项协议，将在UNIST现有新药物开发系统中应用大数据和AI技术。根据协议，Daewoong将负责新药开发的数据处理和新药候选物的实验分析，UNIST将负责开发数据分析算法和AI技术。高校合作2016年，Keio University庆应大学Eisai和庆应大学就发现和开发针对痴呆症的新药达成一项联合研究协议。他们将建立一个联合创新研究实验室，以鉴定和验证可能会加快痴呆症新疗法和预防性药物开发的新型药物靶标和生物标记物。该实验室将是临床医学和基础医学的综合研究基地，并将由两个组织的经验丰富的研究人员组成