中信建投：AI製藥技術及商業突破 濕實驗產業鏈率先受益

中信建投發佈研報稱，AI製藥領域正經歷着快速的迭代和變革，算法的更新迭代和算力的支持為AI在製藥領域的應用打下了良好的技術基礎。傳統藥物開發過程花費時間長、成本高，且成功率較低，隨着已有靶點的新葯陸續獲批，新葯開發難度逐漸上升。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。相關干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。

中信建投主要觀點如下：

AIDD首先重塑藥物發現與臨牀前研發流程

小分子發現正向AI參與的DMTA(設計-合成-測試-分析)閉環演進，虛擬篩選、分子生成、多參數優化、ADMET(吸收、分佈、代謝、排泄、毒性)藥代動力學和安全性特徵預測及合成路線設計等環節受益較為明顯。大分子研發則逐步形成以序列和結構設計為起點，進一步走向涵蓋功能預測、抗體生成及多參數優化后的DBTL閉環。

高質量實驗數據和高通量驗證能力正在成為AI製藥進一步發展的關鍵約束，產業鏈增量有望率先在早期實驗環節兑現

模型對高質量實驗數據的依賴進一步增強，需要持續進行基因合成、文庫構建、蛋白/抗體表達、結合與功能檢測以及多組學分析，並將實驗結果反哺模型訓練。因此，隨着AI模型迭代速度加快、單次設計候選數量提升以及更多藥企將AI嵌入早期研發流程，濕實驗需求有望持續增長，基因合成、蛋白表達、科研試劑及CRO等產業鏈環節有望持續受益AI製藥滲透率提升帶來的增量市場。具備高通量、自動化、標準化實驗及結構化數據交付能力的服務商更有望承接增量。

行業正在由模型能力驗證轉向臨牀價值和商業價值驗證，頭部項目與合作已出現積極信號，但整體仍處於早期階段

Rentosertib、GB-0895等代表性管線已進入臨牀中后期，為觀察AI輔助藥物發現的臨牀轉化能力提供了更高階段樣本;MNC對外合作、資產授權及平臺部署持續增加。AI製藥企業主要採用平臺及軟件授權、AI研發服務、自研管線及資產授權三類模式，三者現金流形成時間、臨牀風險和潛在價值空間存在明顯差異。

相關公司

AI製藥行業長期成長空間廣闊，產業鏈相關公司包括：1)濕實驗服務商：金斯瑞生物、Twist Bioscience、藥明生物、義翹神州、百普賽斯、近岸蛋白等;2)海外巨頭：Anthropic、Isomorphic Labs、Chai Discovery;3)AI製藥標的：英矽智能、劑泰科技、晶泰科技。

風險提示：投融資不及預期風險，行業政策風險，研發不及預期風險，審批不及預期風險，銷售不及預期風險，市場競爭加劇風險