七、投资风险

1、AI+新药研发人才匮乏

根据相关调查，330位药物研发科学家中，41%的人并不了解AI技术，也就无法利用AI来进行新药的筛选。AI人才匮乏和研发人员对于AI技术的不了解，可能会导致学科之间的融合度不能在短短几年时间内达到较好的程度，未来跨学科人才的培养不足可能会对领域的发展产生制约作用。

2、复杂的生物学使得药物研发的难度比预期大

由于生物学本身极其复杂的特性，理论和模型上能起效的新分子，在人体中可能会出现各种不可预料的结果，可能与其他分子发生复杂的反应，同时个体差异性也进一步增加了药物研发的复杂程度，这也给AI技术的应用增加了很大难度。

3、优质数据不足

市场上被批准使用的新药数量有限，这些数据量远远不够。新药研发规则不明确，数据不明晰而且充满了高度不确定性，这给以数据集为基础研究的人工智能带来巨大的障碍。而在专利保护层面药物专利，尤其是最核心的化合物专利，制药公司通常不会公开太多数据，更不可能分享他们目前正在开发的最热门靶点数据，这让能利用的数据量较理论上更少，进而进一步限制了优质数据的可得性。

附件1：海外AI+新药研发企业列表

来源：因钽数据、benchsci、网络公开信息、每日药物发现、探针资本、动脉网

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