阿斯利康5.55億美元佈局AI，全球頭部藥企爭搶3500億美元蛋糕！

（來源：醫趨勢）

10月6日，阿斯利康（AstraZeneca）宣佈與美國生物技術公司Algen Biotechnologies簽署一項價值5.55億美元的合作協議，旨在藉助后者的先進人工智能（AI）平臺，推動免疫學領域新治療靶點的發現。

協議規定Algen將利用其名為「AlgenBrain」的平臺，為阿斯利康開展早期藥物研發工作。合作的核心目標是「通過前沿的CRISPR基因調控技術與AI驅動的藥物發現手段」，開發一系列下一代免疫學療法。

阿斯利康在聲明中強調，此次合作使其獲得了「針對合作期間確定並篩選出的特定靶點組合，開發及商業化相關療法的獨家權利」。對於Algen而言，此次合作將帶來一筆金額未公開的預付款，以及后續的里程碑付款，協議總價值最高可達5.55億美元。兩家公司目前尚未披露具體金額的拆分細節。

當傳統新葯研發還困在 「12年周期、26億美元成本、低於10%成功率」 的魔咒里，一場由AI主導的革命已在製藥行業全面爆發。

AI技術已成為製藥行業的重要核心驅動力，預計將為製藥業帶來超過3500億美元的年價值。此外，眾多頭部藥企面臨2030年約2360億美元的專利懸崖，亟需藉助AI技術降低成本並加速研發進程。

從巨頭的內部攻堅到跨界聯盟，這場變革正在改寫醫藥研發的底層邏輯。

01、今年第三項合作，阿斯利康AI加速度

AI賦能新葯研發，預計可將研發周期平均縮短1/2至2/3，研發投入降低10%，同時提高新葯研發成功率。因此，全球頂級藥企紛紛佈局AI。例如，賽諾菲曾立志成為首家由AI大規模驅動的大型藥企。

作為藥企中的「AI先行者」，阿斯利康憑藉「技術沉澱-標準輸出-實踐落地-合作拓展」的遞進邏輯，持續夯實其在該領域的領先地位。其此次5.55億美元的新賭注實則是厚積薄發的必然。

阿斯利康在「AI製藥」領域具有先天優勢。早在2021年，其50%的小分子新葯管線便源自AI研發。2014至2019年間，發表了65篇關於人工智能的論文，位居全球藥企之首。此外，公司內部開發了兩個AI平臺：用於從頭設計小分子藥物的REINVENT，以及逆合成工具AiZynthFinder。

2023年，阿斯利康成立了AI-CRO公司——Evinova，由Cristina Duran博士擔任CEO。與其他CXO公司不同，Evinova主要通過AI數字化解決方案「Evinova drug development suite」助力新葯臨牀研發。

2023年8月，阿斯利康在《自然醫學》（Nature Medicine）發表了一篇論文，第一作者Cristina Duran博士提出將正確的數字解決方案（Right digital）納入5R框架，形成新的「6R框架」。

除了核心AI藥物研發平臺，阿斯利康還進一步強化「靶點發現」這一研發關鍵環節。公司採用的「表型關聯機器學習工具（MILTON）」，具備疾病早期預測能力——可在患者確診前，通過數據分析提前預測超1000種疾病的發生風險，進而挖掘潛在靶點，為新葯研發提供更精準的方向。

近兩年來，隨着全球大型藥企集體提速加碼AI製藥，阿斯利康也通過高頻次、高價值的外部合作，拓展AI技術在不同治療領域的應用場景。

僅在此次與Algen Biotechnologies合作前，今年便已達成兩項重要合作：

與石藥集團（CSPC）的53億美元合作：雙方依託石藥集團的AI平臺，共同開發治療慢性疾病的口服藥物，瞄準慢性病領域未被滿足的臨牀需求，藉助AI提升口服藥物的成藥性與療效；

與Tempus AI、Pathos AI的三方2億美元合作：三方聚焦腫瘤治療領域，投入2億美元聯合研發新型抗癌藥物，整合Tempus的臨牀數據能力、Pathos的AI靶點分析技術與阿斯利康的藥物研發經驗，推動抗癌新葯的快速突破。

其生物製藥研發部首席數據科學家Jim Weatherall博士表示：「我們正利用AI與機器學習技術強化新靶點的發現，相信這將助力我們開發更有效的藥物。真正具有變革意義的療法，始於找到具備強大人類轉化相關性的‘正確生物學靶點’，而Algen的平臺為實現這一目標提供了強有力的方法。」

這一表述印證了其通過「內部技術+外部合作」雙輪驅動，持續推進AI製藥落地的核心戰略。

02、2025全球藥企AI排名：禮來躍升爲第一

2025年7月，CB Insights發佈了最新的《全球市值前50藥企AI準備度報告》。該報告通過執行（佔50%權重）、創新（佔35%權重）和人才（佔15%權重）三大維度，對全球市值前50藥企的AI佈局進行了深入分析，並據此進行了排名。

報告顯示，禮來（Lilly）從2023年的第14名躍升至第1名，默克KGaA（MeRCK）和拜耳（BAYER）分別位列第2和第3位，頭部藥企之間的差距顯著縮小（第二與第五的差距從2023年的11分縮減至3.9分）。

中國藥企方面，恆瑞醫藥排名第21位，百濟神州排名第28位，翰森製藥排名第39位，藥明康德排名第42位。

報告明確，當前對於藥企而言，AI已從競爭優勢轉變為行業戰略必需品。

關鍵趨勢包括：

供應鏈驅動本土AI集成設施建設（J&J、羅氏、禮來分別承諾投資550億、500億、270億美元），

外部合作與投資成為排名的關鍵因素（羅氏擁有22個AI合作項目，禮來完成13筆AI投資），腫瘤領域佔據AI合作的1/3，

供應鏈驅動：本土AI集成設施的「百億級投資潮」

受關税壁壘與地緣政治影響，全球醫藥供應鏈頻繁面臨中斷風險，藥企加速建設本土 AI 集成設施，以保障供應鏈穩定性。

投資規模方面，頭部企業承諾的投資金額均達數十至數百億美元，比如：

- 強生（J&J）：550億美元（行業最高）

- 羅氏（Roche）：500億美元（5年美國研發/製造投資）

- 禮來（Lilly）：270億美元

投資用途不僅用於替代海外產能，更深度整合「自動化+ IoT+AI」技術，覆蓋預測性設備維護、生產運營優化等場景，成為未來AI大規模部署的「核心試驗場」。

內部大型語言模型（LLM）成為AI部署的「第二支柱」

應用模式主要有兩種：要麼自主開發專有系統，要麼與科技巨頭合作。其核心用途在於自動化數據查詢、文檔處理，以提升內部研發效率。

AI藥物發現平臺已成為「研發標配」

幾乎所有Top10藥企都在構建內部AI系統，用於數據分析、預測藥物-靶點相互作用，並指導實驗設計。例如，賽諾菲（Sanofi）的CodonBERT平臺可助力mRNA設計，而艾伯維（AbbVie）的ARCH平臺則能整合數據併爲靶點發現提供支持。

與此同時，頭部藥企的AI領先地位主要依靠「外部項目」來拉開差距。

禮來（Lilly）的投資策略揭示了其認為AI在製藥領域最具潛力的三大方向：藥物發現（投資標的為英矽智能）、醫療設備（投資標的為RetiSpec）以及監管解決方案（投資標的為Yseop）。其中，藥物發現是重中之重，佔禮來AI投資總額的一半。

而從疾病診療來看，腫瘤領域佔所有藥企AI合作的1/3，遠超其他治療領域（如心血管、代謝疾病），成為絕對焦點，原因如下：

1. 臨牀與數據適配性：腫瘤疾病數據複雜（多組學數據、長期臨牀記錄），AI擅長通過數據挖掘發現潛在靶點、優化治療方案，解決傳統研發「效率低、成本高」的痛點。

2. 商業價值驅動：過去十年全球癌症藥物收入增長70%，市場規模龐大，商業回報潛力高。

3. 醫療需求迫切：全球癌症發病率持續上升，精準腫瘤治療需求強烈，AI可推動「個性化治療」落地。

AI應用覆蓋腫瘤治療全流程，包括：

- 早期篩查：液體活檢（如Caris Life Sciences的分子分型技術）；

- 藥物研發：AI加速抗體藥物開發（如BigHat Biosciences）；

- 治療監測：遠程患者監測（如Huma的AI平臺）；

- 診斷輔助：計算病理學（如Aignostics的解決方案）。

核心價值體現在：

- 對研發：縮短腫瘤藥物研發周期（如AI預測藥物-靶點相互作用，減少實驗次數）、降低研發成本；

- 對患者：推動精準治療（基於AI分子分型匹配方案）、提升治療安全性（實時監測不良反應）、改善生存質量（遠程監測減少就醫頻次）。

而最重要的是，生物製藥企業（Biopharma companies）普遍持有海量數據，通過「數據池化」構建更大規模、更多元化的數據集，理論上可開發出單一企業無法獨立實現的藥物發現AI模型，因此催生協作項目。

例如，今年9月，禮來宣佈為初創公司提供免費的人工智能模型，以換取數據。

10月，Astex Pharmaceuticals、百時美施貴寶、武田製藥宣佈加入Federated OpenFold3 Initiative，與此前參與的艾伯維、強生共同組建AI數據協作池。

該項目由哥倫比亞大學Mohammed AlQuraishi博士實驗室開發，背后依託AI Structural Biology Network，採用Apheris聯邦計算平臺。

參與方貢獻的核心數據類型為「數千個實驗確定的蛋白質-小分子結構數據」；

項目的最終應用目標是開發出能預測「小分子-蛋白質結合親和力」和「抗體-抗原結合親和力」的AI工具，進而變革小分子療法的發現與開發流程，提升藥物研發效率與精準度。

隨着技術發展，AI或將撕碎製藥研發「高投入低產出」的魔咒，巨頭內外攻堅、全球聯盟頻發，製藥業「智」造革命已不可逆。