【资料图】
中信建投研报表示,AI制药领域正经历快速的迭代和变革,算法的更新迭代和算力的支持为AI在制药领域的应用打下了良好的技术基础。传统药物开发过程花费时间长、成本高,且成功率较低,随着已有靶点的新药陆续获批,新药开发难度逐渐上升。目前AI在结构预测、靶点筛选、虚拟筛选、分子生成及多参数优化等早期环节已体现效率价值,有望缩小候选分子范围、减少低价值实验并降低单个合格Hit的发现成本。相关干实验投入增加以及湿实验需求的持续增长有望为下游产业链持续带来增量。

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中信建投研报表示,AI制药领域正经历快速的迭代和变革,算法的更新迭代和算力的支持为AI在制药领域的应用打下了良好的技术基础。传统药物开发过程花费时间长、成本高,且成功率较低,随着已有靶点的新药陆续获批,新药开发难度逐渐上升。目前AI在结构预测、靶点筛选、虚拟筛选、分子生成及多参数优化等早期环节已体现效率价值,有望缩小候选分子范围、减少低价值实验并降低单个合格Hit的发现成本。相关干实验投入增加以及湿实验需求的持续增长有望为下游产业链持续带来增量。
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