化合物虚拟筛选有效提升化合物结构新颖性 ...................................................... 12 2.4 ADMET 预测可提前考量药物成药可能性 .............................................................. 13 2.5 临床试验结果预测可有效节省失败临床的经费 . 瞄准合成生物学、基因编辑、干细胞与再生医学、细胞治疗与基因治疗、人工智能辅助药物设计等重点领域布 局若干市级科技重大专项和战略性新兴产业重大项目。 江苏 开展靶标发现和验证、先导化合物优化设计、药物晶型研究、药物成药性评价等关键技术攻关，加快突破人工 智能和计算机辅助药物设计、体内外药物筛选模型、药物毒性早期发现、新药临床转化医学研究等关键技术。 浙江 支持发展基于人工智能、大数据、工业互联网的数字化药物研发平台，支持药物精准研发。 4 年)、针对候选化合物的临床前 研究阶段(1-3 年)和临床阶段(3-7 年)，其中药物发现阶段是小分子药物研发中最重要的基 础环节，且药物筛选技术直接关系到先导化合物质量、研发效率、研发成本以及成药可 能性，是新药研发持续进行的关键。人工智能已介入新药开发全流程，在靶点发现、蛋 白质结构预测、化合物虚拟筛选、ADMET 预测有广泛应用，并可辅助临床试验设计患者 招聘等，对临床期试验结果预测可有效节省研发费用支出。

要业 务涵盖化学业务、生物学业务以及高端治疗CTDMO 业务。 通过自研技术、战略合作与生态整合，构 建了AI驱动的研发能力，除了自建药物发 现平台外，还与英矽智能等AI制药公司合 作，开发针对难成药靶点的AI生成分子。 23.1 4.8 19.2 17.1 15.1 688222.SH 成都先导 73 公司是一家CRO企业，聚焦小分子及核酸药物的发现 和优化，搭建大容量的DEL库技术平台，并拓展 分析及测试、临床CRO及SMO）、生物学业务以及高端治疗CTDMO业务。在AI领域，药明康德通过自研技术、战略合作与生态整合，构建了 AI驱动的研发能力，除了自建药物发现平台外，还与英矽智能等AI制药公司合作，开发针对难成药靶点的AI生成分子。同时，公司通过投资孵化 AI初创公司，布局AI创新生态，推动AI对新药研发的持续赋能。 图：药明康德持续建设创新前沿技术 资料来源：药明康德官网，国信证券经济研究所整理 I方面能力的建设。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 药石科技：开发基于超大成药化学空间的AI药物发现技术平台 24 ◼ 药石科技：公司主要从事生物医药中小分子药物研发 产业链上从药物分子砌块设计、研发、工艺优化到商 业化生产的业务及其相关技术服务。公司从结构多样 性、新颖性、成药性三个关键要素着手，持续优化提 高基于药物分子砌块的三大核心小分子化合物库：结 构多样化碎片分子库

名 AI 医生正在进行内测。医保方面，AI 能协助咨询服务、 支付审核、智能报销指引、基金监管监测、医保个人健康档案管理等。 ◼ AI+制药：AI 赋能药物研发已经取得实质性进展。AI 技术在难成药靶 点、罕见病、复杂疾病抗药性、创新药检验检测等复杂领域有广泛的应 用。根据 ARK Invest 分析， 1982-2022 年来，药物开发的回报率呈现 下降趋势，从 20%左右降至 10%左右。此前 给了戴维·贝克，表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献，另一半共同授予了德米斯·哈 萨比斯和约翰·江珀，表彰他们利用人工智能在蛋白质结构预测方面的卓越成就。 产业界，AI 赋能药物研发已经取得实质性进展。AI 技术在难成药靶点、罕见病、 复杂疾病抗药性、创新药检验检测等复杂领域有广泛的应用。2023 年，AI 药企 Neumora Therapeutics 以 2.5 亿美元募资总额登陆纳斯达克，旗下有整合基因组学、蛋白质组学、 百济神州引进了通过 AI 驱动的 Kinetic Ensemble®技术平台发现的化合物 BG-68501，并已用于首批患者的人体 I 期试验。该平台结合 AI/ML、计 算化学和实验技术，专注于难成药靶点蛋白的动态结构研究，加速药物设 计 688331.SH 荣昌生物 AI 技术有望颠覆制药产业格局，通过机器学习和深度学习等技术，AI 制 药能够缩短研发周期、降低成本并提升新药发现效率

 原始数据数据量及清理方式  一般采用线下工具完成  使用Excel作为数据采集工具 药品数据量 类别 数量 医疗器械 15974 西药 33660 中成药 20197 中药材 2927 中药饮片 17789 食品 322 日用品 714 包材 58 生物制品 634 其它 556 化妆品 964 化学试剂

生成式对抗网络（GAN）及基于自然语言处理的循环神经网络 （RNN）、长短期记忆人工神经网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer等技术，对海量化合物及药物分子 进行学习，获取成药性及分子结构相关的规律，从而生成新的小分子作为候选药物分子，形成高质量、规模性药物分子 化合物库 自然语言处理 化学反应设计 机器学习、深度学习 将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理 大 分 子 药 物 ， 核 心 平 台 包 括 ID4Inno™ 药 物 发 现 系 统 和 XupremAb® 抗体发现平台。这些平台利用 AI 算法预测小分子药 物的理化性质、生物活性及成药性，加速候选药物的筛选与优化， 减少实验试错成本。  单细胞大模型：晶泰科技完成单细胞大模型的搭建，用于靶点发现 及药物筛选。  mRNA 展示肽库与筛选技术：用于筛选多肽药物分子，包括基于药 (Mega-Virtual Library)等多种新药发现技术，已完成超过25个特色化合物库，包括98个亚库，化合物总数量超过150亿。  公司具备：晶体结构分析、分子设计、蛋白模拟、分子对接、虚拟筛选、靶点成药性评估等基于结构的药物设计能力；构象分 析、化合物叠加、骨架跃迁、形状匹配、药效团模拟和搜索等基于配体的药物设计能力；化合物数据库设计、高通量筛选、先 导化合物扩展、SAR分析、数据挖掘和分析等化学信息。

生成式对抗网络（GAN）及基于自然语言处理的循环神经网络（RNN）、 长短期记忆人工神经网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer等技术，对海量化合物及药物分子进行学习，获取 成药性及分子结构相关的规律，从而生成新的小分子作为候选药物分子，形成高质量、规模性药物分子化合物库 自然语言处理 化学反应设计 机器学习、深度学习 将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理的 (Mega-Virtual Library)等多种新药发现技术，目前已完成超过25个特色化合物库，包括98个亚库，化合物总数量超过150亿。  公司具备：晶体结构分析、分子设计、蛋白模拟、分子对接、虚拟筛选、靶点成药性评估等基于结构的药物设计能力；构象分 析、化合物叠加、骨架跃迁、形状匹配、药效团模拟和搜索等基于配体的药物设计能力；化合物数据库设计、高通量筛选、先 导化合物扩展、SAR分析、数据挖掘和分析等化学信息。

75%；在试验验证方面，晶泰科技生物医药“AI+ 机器人丛林”实验室，结合量子物理和计算化学产生大量的“干试验” 数据，并通过机器人获取“湿试验”数据，建立垂直 AI 模型以预测 化学结构的活性、成药性和耐药性，大大缩短了药物开发周期。 （二）应用行业：重点用于汽车、电子、金属三大行业 根据国际机器人联合会 IFR 发布的《2024 世界机器人报告》， 2023 年，全球工业机器人使用量最大的行业分别为汽车、电子/电气

全流程智慧康养：为应对养老场景中服务碎 片化、需求多元化的挑战，基于多品类、多 形态机器人协同的智能服务机器人体系构建 了覆盖“生活辅助-健康监护-康复支持-情感 关怀”的全周期康养生态：配送机器人依托 自主导航能力完成药品与物资的精准配送； 搭载AI大模型和情感交互算法的陪伴机器人 提供个性化对话与认知支持；柔性仿生设计 的康复机器人可适配不同行动能力人群，提 供定制化训练方案；巡检照护机器人搭载了 防跌倒监测功能，针对老年群体频发的跌倒

明，使用 该系统后，病理诊断的准确率提升了 12%，分析时间减少了 25%。 此外，在医院的药房管理和药品调配中，deepseek 智算一体 机也发挥了重要作用。通过实时监控药品库存、自动生成药品调配 方案，并优化药品配送路径，该系统极大地提高了药房的工作效 率。例如，某大型医院的药房在使用 deepseek 智算一体机后，药 品调配的出错率降低了 20%，调配时间减少了 15%。同时，系统

节点”。每户家庭配备与国家健康云相连的智 能健康终端，集成体征监测、语音交互和影像 模块。当居民出现不适时，家庭 AI 助手会调取 健康档案进行初步识别，必要时引导进入虚拟 诊疗空间，与远程医生对接，并自动完成药品 配送。依托高速网络与边缘计算，人们即使不 出家门，也能享受接近医院级别的体验。 这种模式让社区逐渐成为医疗服务的中心。 大多数常见病和慢病在社区即可得到管理，去 大医院反而成为例外。病人不再向医院集中，