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傳統模式下的藥物研發在臨床前階段需要4-5年，而基于AI和生物計算的新藥研發管線平均1-2年就可以完成臨床前藥物研發。對于制藥企業來說，合理利用AI、人工智能等技術，將有助于減少藥物研發和基因檢測的時間和成本；因此近年來藥企在AI制藥上正加速布局。

近期，昂利康披露，公司與蘇州睿酷MR(Mixed Reality)項目簽約，擬聯合開發數字療法治療慢性疼痛產品。據了解，昂利康主要從事醫藥生產制造業務，主要包括化學原料藥、化學制劑和藥用輔料的研發、生產和銷售。對于此次合作，蘇州睿酷表示，將把睿酷先導的、最有機會產業化的MR引導下疼痛康復數字治療產品落戶到與昂利康共同成立的公司，雙方共同開發、共同運營治療各種慢性疼痛病的數字化醫療器械，具備十分廣闊的市場前景。

隨著制藥企業的不斷投入與布局下，當前不少企業在AI制藥方面表現已十分亮眼。4月6日，安科生物在互動平臺表示，公司及子公司(含瀚科邁博公司)目前已經通過AI-計算機輔助設計平臺等技術服務，形成具有自主知識產權的技術，并且已有應用該平臺開發的藥物獲批臨床。未來，公司及子公司研發部門還將積極利用人工智能技術輔助進行新藥開發和基因檢測。

3月28日，皓元醫藥在互動平臺表示，目前公司已與一些AI公司形成戰略合作，通過 AI 模式助力新藥研發突破技術壁壘，推進人工智能在藥物研發階段的應用落地。未來公司將繼續深化合作，加快一站式化合物合成路線預測和推薦平臺的數字化進程，持續提升化合物篩選的質量和效率，助力新藥研發。

3月22日，成都先導發布公告稱，公司與騰訊AILab的第一階段合作案例的成果已經發表于ACSOmega，雙方共同享有基于AI技術的分子骨架躍遷系統。該算法有望加快藥物研發領域中的小分子設計環節，從而減少人力以及時間成本。與此同時，相關成果已在公司藥物研發項目上應用，在有些藥化項目上看到AI分子生成+SBDD(基于結構的藥物設計)可以明顯縮短DMTA(藥物設計、制造、測試、分析)循環周期。

此外，藥石科技也在近期表示，在AI藥物發現平臺建設過程中，技術團隊開發了多個結構優化、成藥性篩選優化模型以應用在新穎分子砌塊的設計中。泓博醫藥則稱，公司早在2019年就設立了計算機及人工智能輔助的藥物設計技術平臺，利用開源代碼建立了自己的AI模型……

總的來說，國內AI藥物研發領域正呈現出積極向上的發展趨勢。不過，鑒于目前絕大多數企業臨床階段管線仍處于臨床一期，因此業內建議，想入局的藥企以及投資者還是需要冷靜分析、避免短期盲目過熱以及跟風炒作。

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