在人工智能（AI）蓬勃发展的今天，AI技术与药物研发的深度融合，正释放出前所未有的创新活力。AI辅助制药主要是依托医药大数据，借助机器学习、深度学习等智能算法突破传统实验局限，实现对药物分子结构与药理特性的高效解析，从而重构药物研发流程的技术手段。从最初“计算机辅助药物设计”，到如今的“AI+药物研发”，创新技术已然成为驱动医药产业发展升级的关键力量。
　　“AI+制药”蓬勃发展
　　传统的药物研发具有周期长、投入大、风险高等特点。一款创新药物的整个研发流程往往需要耗费10至15年，成本更是高达约20亿美元。然而，借助AI技术的力量，药物发现和临床前研究的周期可以显著缩短近40%，同时研发的成功率也能从12%提升至大约14%。这一显著优势使得“AI+制药”在激烈的市场竞争中脱颖而出，展现出极大的吸引力。
　　AI技术在医药领域的探索，最早可追溯至2007年。当时，剑桥大学开发的Adam机器人成功解锁了酵母菌基因的新功能。随着计算机处理能力的不断提升以及大型数据集的日益丰富，深度学习技术迎来了一系列振奋人心的突破。2012年至2014年间，生成对抗网络技术的问世，为无监督学习和图像生成研究注入了新的活力；残差神经网络等关键技术的诞生，彻底打破了神经网络在深度上的限制，极大地拓展了其应用潜力。
　　在这些底层技术突破的强力驱动下，投资“AI+制药”企业的资金如潮水般涌入，金额大幅攀升。包括Ex-scientia、Atomwise以及英矽智能在内的早期“AI+制药”企业，纷纷在这一阶段崭露头角。自2015年开始，深圳晶泰科技有限公司（以下简称“晶泰科技”）等中国“AI+制药”企业也相继涌现。数据显示，2024年，全球AI制药相关融资总金额高达57.95亿美元，同比增长61%，这一惊人的数字充分彰显了市场对该领域的高度认可与强烈信心。
　　与技术发展同频共振的是，“AI+制药”领域中国专利申请量呈逐年上升趋势，2021年起年相关专利申请量超200件。该领域的主要专利申请人包括晶泰科技、英矽智能和百图生科等“AI+制药”企业，腾讯、百度和平安科技等IT头部企业，以及中国石油大学、浙江大学和电子科技大学等高校院所。与此同时，传统药企也通过自主研发和合作并购等方式，积极布局“AI+制药”相关专利，与新兴“AI+制药”企业形成了竞争与合作并存的格局。
　  专利布局 各有侧重
　　在AI+制药领域，各创新主体根据自身的研发重点和市场定位，围绕靶点发现、分子设计、临床试验设计这三个关键技术环节进行专利布局。笔者选取Atom-wise、晶泰科技、英矽智能和百图生科这四家国内外知名的“AI+制药”企业作为研究对象，深入分析它们在不同技术分支上的实力以及在中国市场的专利布局情况。
　　基于靶点的药物发现是当下药物研发的核心手段。AI技术通过深度分析生物大数据，能够精准识别与疾病紧密相关的生物分子或细胞通路，从而有效推动治疗靶点的发现。在这一技术分支中，英矽智能已进行相关专利布局，该公司利用多组学数据和机器学习算法，深入挖掘和分析海量的生物医学数据，迅速识别出与疾病相关且传统方法难以捕捉的新靶点。另一家企业百图生科，则结合生物信息学技术，构建了一个整合多组学数据的计算平台，并利用AI技术进行靶点的发现和验证。这一平台已成功应用于癌症和神经系统疾病的靶点研究中。
　　分子设计基于对已知药物靶点的结构与功能解析，通过人工智能算法设计具备特定生物活性的候选药物分子。该技术领域专利申请量占比超过70%，已成为“AI+制药”领域专利布局的核心竞争领域。Atomwise以深度学习算法为核心，对海量化合物数据库进行高效筛选，旨在替代传统的高通量筛选模式。其自主研发的AtomNet平台突破性地实现无监督学习，无需依赖特定靶标训练数据即可完成对超15万亿种可合成化合物的虚拟筛选。而晶泰科技则重点布局药物晶型预测技术领域，其AI晶型预测技术在全球首款获批的口服新冠治疗药物研发中发挥了关键作用，仅需六周即完成优势晶型筛选，显著提升药物稳定性与生物利用度。英矽智能创新性地采用生成对抗网络结合预训练模型的技术路径，实现全新药物分子的智能生成与优化。百图生科则构建了融合高性能生物计算与多组学数据的整合分析平台，通过深度学习挖掘生物靶点与疾病表型的关联规律，显著提升分子设计的精准度与效率。
　　临床试验设计主要包括使用AI技术对临床数据分析建模，从而优化试验设计并实现降本增效。该技术分支中，以英矽智能为代表的部分“AI+制药”企业已进行专利申请。虽然该领域目前的专利数量相对较少，但随着AI技术在临床试验中的应用逐渐深入，预计未来会有更多的企业在这一领域进行专利布局。
　　从以上分析中不难看出，英矽智能在全部三个主要技术分支都开展了专利布局，并且，该公司于2022年发布了端到端药物发现系统Pharma.AI，实现了从靶点发现，到分子设计，再到临床试验设计的全集成。全球前20大制药公司中，有9家授权引进了英矽智能的人工智能药物研发平台。
　　持续创新 未来可期
　　《“十四五”医药工业发展规划》明确提出，探索人工智能、云计算、大数据等技术在研发领域的应用，通过对生物学数据挖掘分析、模拟计算，提升新靶点和新药物的发现效率。地方政府也纷纷出台相关政策，北京利用人工智能与云计算技术建立新药研发加速平台；上海瞄准人工智能辅助药物设计等重点领域布局科技项目；江苏、浙江、安徽、山东等地也积极鼓励“AI+制药”技术发展，从不同层面为“AI+制药”产业的发展提供了有力的政策保障。
　　通过上述专利分析可知，“AI+制药”领域正处于快速发展期，持续技术创新可助力企业构建差异化竞争优势。基于此，笔者建议国内企业强化与科研院所、高校的合作，在尚未成熟的临床试验设计领域积极谋篇布局，加快靶点发现领域的布局节奏。同时，需在分子设计技术分支做好专利预警，全面剖析目标市场竞争对手的专利布局状况，规避侵权风险，筑牢核心技术保护屏障。

（王平洋 陈沛）