高盛：字节学：量化AI在药物开发中的价值创造

原标题：Byte-ology: Quantifying AI’s value creation in drug development

摘要

高盛报告量化了AI在药物开发中的价值创造。分析96种AI设计药物发现，AI将药物从临床前到III期的成功率提高约1.6倍（10.1% vs 历史6.4%）。AI可缩短上市时间20%-25%，降低成本25%-30%。10年内AI带来的时间、成本和成功率改善的现值约为830亿-4120亿美元（贴现率8%-21%）。报告还总结了大市值生物制药公司AI实施情况，如BMY和PFE分别量化了约2.5亿美元和超过7亿美元的供应链/年度运营节省。

主要观点

• AI设计药物的总体成功率（从临床前到III期）为10.1%，而历史成功率为6.4%，提升约1.6倍。
• AI设计药物I期成功率为82%（历史70%），II期44%（历史33%），III期67%（但样本量小，不可靠，使用历史III期成功率27.5%）。
• AI应用于药物发现和临床试验患者招募，可缩短上市时间20%-25%，降低成本25%-30%。
• 10年内AI带来的时间、成本和成功率改善的现值约为830亿-4120亿美元（贴现率8%-21%），相当于全球制药研发支出现值的7%-20%。
• 基于统计生命价值（VSL）和统计生命年价值（VSLY）分析，7%贴现率下，AI提高成功率带来的额外获批药物一年内现值180亿美元，七年内960亿美元。
• 大市值生物制药公司AI实施案例：BMY量化约2.5亿美元供应链节省；PFE量化超过7亿美元年度运营影响；NVS每设施节省1000-1500万美元；AMGN整合AI与人类遗传学；MRNA全业务应用AI。
• 科技公司合作：NVDA与LLY、RXRX、NVO、AMGN等合作。
• 分析样本包括234家AI专业生物技术公司，其中65家至少有一种药物进入临床试验，共96种药物。
• 获批药物：BioXcel Therapeutics (BTAI)的Igalmi（用于精神分裂症或双相I/II型障碍相关激越）。
• 治疗领域分布：肿瘤学54%，神经学16%，I&I 14%。
• 药物模式：小分子78%，生物制剂22%。
• AI发现模式：重新定位13%，设计与优化65%，靶点发现22%。

论述逻辑

报告从AI在药物开发中的定性优势（成本>20亿美元、时间10-15年、成功率<10%）出发，通过分析96种AI设计药物的临床数据，量化AI对成功率、时间和成本的影响。首先计算各阶段成功率并与历史数据对比，得出总体成功率提升1.6倍。然后估算时间和成本节省比例。最后用现值模型汇总10年内的价值创造，并辅以VSL/VSLY分析。报告还列举大市值公司AI实施案例和科技公司合作，说明AI的实际应用和差异化。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出随着更多AI设计药物进入后期试验，成功率数据可能更可靠。投资者应关注AI创新与计算生物学增量改进之间的区分。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的，但提及以下公司及其AI相关量化数据：BMY（约2.5亿美元供应链节省）、PFE（超过7亿美元年度运营影响）、NVS（每设施1000-1500万美元节省）、AMGN（整合AI与人类遗传学）、MRNA（全业务AI应用）。合作方面提及NVDA与LLY、RXRX、NVO、AMGN等。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。