觀點網訊:中信建投指出,AI製藥領域正經歷快速迭代和變革,算法更新迭代和算力支持為AI在製藥領域的應用打下良好技術基礎。
傳統藥物開發過程花費時間長、成本高,且成功率較低,隨着已有靶點的新藥陸續獲批,新藥開發難度逐漸上升。
目前AI在結構預測、靶點篩選、虛擬篩選、分子生成及多參數優化等早期環節已體現效率價值,有望縮小候選分子範圍、減少低價值實驗並降低單個合格Hit的發現成本。
中信建投指出,相關幹實驗投入增加以及濕實驗需求的持續增長有望為下游產業鏈持續帶來增量。
中信建投指出,AI在結構預測、靶點篩選等早期環節已體現效率價值,覆蓋虛擬篩選、分子生成及多參數優化等環節。
觀點網訊:中信建投指出,AI製藥領域正經歷快速迭代和變革,算法更新迭代和算力支持為AI在製藥領域的應用打下良好技術基礎。
傳統藥物開發過程花費時間長、成本高,且成功率較低,隨着已有靶點的新藥陸續獲批,新藥開發難度逐漸上升。
目前AI在結構預測、靶點篩選、虛擬篩選、分子生成及多參數優化等早期環節已體現效率價值,有望縮小候選分子範圍、減少低價值實驗並降低單個合格Hit的發現成本。
中信建投指出,相關幹實驗投入增加以及濕實驗需求的持續增長有望為下游產業鏈持續帶來增量。
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