当地时间7月12日,全球AI总龙头英伟达表示,将向美股AI制药公司——Recursion Pharmaceuticals投资5000万美元,加速其人工智能模型的训练,以用于药物研发。消息公布后,Recursion股价收盘暴涨78.17%,英伟达收涨3.53%。两家公司将合作推进Recursion在生物和化学领域AI基础模型的开发,并优先将其分发给使用英伟达云服务的生物科技公司。
【纳斯达克生物科技指数成份股7.12活跃成份股涨跌幅】
此外,美国6月CPI年率跌至2021年3月以来新低,加息预期降温,隔夜纳斯达克生物科技指数(NBI)收涨0.87%;指数其他成分股方面,莫德纳(Moderna)、因美纳(Illumina)超3%,阿斯利康涨超2%,安进收涨0.81%,再生元制药收涨0.22%,吉利德科学收涨0.22%;生物基因收跌0.79%,Argenx跌超2%。
主流ETF方面,7月13日,纳指生物科技ETF(513290)开盘应声大涨,截至13日10:00,纳指生物科技ETF(513290)涨0.65%。资料显示,纳指生物科技ETF(513290)作为美股创新药代表,荟聚全球顶尖创新药龙头,是全市场唯一复制跟踪纳斯达克生物科技指数的ETF。
消息面上,Recursion与英伟达的合作促进了人工智能在医药领域的进一步应用。Recursion的顾问团队包括AI先驱Yoshua Bengio,该公司将使用其超过2.3万TB的生物和化学数据集在英伟达的云平台上训练AI模型。英伟达则可以通过旗下的用于药物发现的生成式人工智能云服务BioNeMo将这些模型授权给其他生物技术公司。
早在今年5月,Recursion就以8750万美元收购了人工智能驱动的药物发现领域的两家公司,加强了其对人工智能的押注。Recursion计划使用英伟达的软件来支持自己及其合作伙伴关注的医药细分领域,该公司的合作伙伴包括拜耳和罗氏等大型药企。
英伟达在去年9月发布BioNeMo框架,该框架用于训练和部署超算规模的大型生物分子语言模型,用以帮助科学家更好地了解疾病,并为患者找到治疗方法。以前,使用自然语言处理模型来处理生物数据的科学家一般会训练相对较小、需要自定义预处理的神经网络。而通过BioNeMo,科学家可将其扩展为具有数十亿参数的LLM,捕捉分子结构、蛋白质溶解度等信息。
国金证券研究团队表示,数据、算法和算力是 AI 新药研发中必不可少的组成部分。对于 AI 药物研发企业来说,数据和算法的制约更为显著。目前 AI 药物研发主要的数据来源有公开数据与非公开数据。公开数据包括各种文献数据库,公开的项目模拟数据及部分临床数据,常见用于靶点识别的数据库。虽然此类数据容易获取,但数据质量难以保证,据此进行的模型运算可靠性不足。而非公开数据主要是各制药公司内部项目积累所得,此类数据的精度高,更适合用来做模型的训练和计算,但由于数据属于医药公司的核心资产,保密性强,极难获得。(来源:《国金证券》医药健康行业研究:技术升级赋能行业应用,AI+发展有望提速)
随着人工智能的快速发展,AI在医药领域得到了广泛的应用,市场规模也不断扩大。2020 年全球医疗 AI 市场规模为 42 亿美元,预计到 2027 年将增至 345亿美元,2020-2027 年 CAGR 为 35.1%。国信证券认为随着医疗AI市场规模的快速提升,药物研发和医学影像为最大应用领域:
1)AI+药物研发是第一大市场。主要通过机器学习(ML)、深度学习(DL)等方式赋能药物研发多个环节,能够解决药物研发过程中多个环节的痛点,减少药物研发的时间和资金成本,提升研发效率,实现降本增效。
2)AI+医学影像的增速较快。通过借助人工智能对医学影像中的病灶进行智能识别和勾画,赋能扫描、图像重建和诊断分析环节,辅助医生完成疾病的临床诊断和早期筛查。
(来源:《国新证券》医药生物行业研究:医疗领域多场景搭乘AI发展浪潮)
聚焦药物研发领域的未来趋势,中泰证券分析师祝嘉琦认为未来是多种商业模式协同发展的。当前,AI制药可分为 AI SaaS软件服务、AI CRO及AI Biotech三种商业模式。据药智局及蛋壳研究院统计,2022年国内AI制药公司中31%的公司选择兼容其中两种商业模式,只有8%选择仅软件SaaS的商业模式。源于AI制药在算法、算力、数据方面投入较大,且单一路径发展或有一定局限,我们预计未来多种商业模式协同发展有望逐步成为趋势。(来源:《中泰证券》AI 医疗医药,未来已来)
公开资料显示,纳指生物科技ETF(513290)跟踪复制纳斯达克生物科技指数(NBI),是布局全球前沿创新药的高效工具,截至2022年底, 纳指生物科技ETF(513290)标的指数近20年累计收益748%,较标普500指数有明显超额收益。
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