（皓元医药、毕得医药、洁特生物、昌宏科技） 【AI4S观点】因果数据——机制理解瓶颈突破口，AI+生物数据新基建正崛起【中邮医药】 🎉对于AI而言，临床前研发是
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（皓元医药、毕得医药、洁特生物、昌宏科技） 【AI4S观点】因果数据——机制理解瓶颈突破口，AI+生物数据新基建正崛起【中邮医药】
🎉对于AI而言，临床前研发是附加价值更高的“快反馈”环节，同时AI亦有望从临床前快反馈的迭代中去提升药物最终研发成功率。其次，AI在分子设计领域（尤其是小分子领域）已取得亮眼表现，而AI4S更长远的发展依赖于理解疾病机制/靶点发现，而后者依旧处于早期，存在庞大的需求与空间。
🎁长远来看，AI制药的发展绕不开的是疾病机制的理解。而行业存量数据大量是观测类数据（单细胞、细胞图谱、蛋白结构），只能得到相关性结论，建立因果关系需要大量干预/扰动实验数据。当前可用高质量带标签扰动数据集，相比理论需要，还差约1000倍，因此自建实验平台建立干预/扰动实验数据是下一代AI模型竞争中的必要条件。上一代AIDD闭环：大多停留在分子层面闭环（分子生成合成活性测试回流）。下一代面向靶点因果发现的闭环：需要扰动细胞实验 + 人体临床结果标签对齐。
🧧AI 驱动药物研发阶跃式进步极度依赖于高质量湿实验数据，而其绕不开的是对疾病机制的理解。我们看好虚拟细胞（AIVC）成为揭示细胞系统的“编程语言”的接口，带动AI+生物基础设施建设。 标的：湿实验：数据瓶颈环节对应的工具栈均受益 1）蛋白合成表达：金斯瑞、义翘神州、奥浦迈、百普赛斯、近岸蛋白等； 2）动物模型验证：百奥赛图、药康生物、南模生物。 3）试剂&耗材：皓元医药、毕得医药、洁特生物、昌宏科技等 4）测序&自动化实验室：华大智造、诺禾致源、华大基因 5）设备：东富龙、楚天科技、海尔生物等。 6）临床前CRO：昭衍新药、益诺思、美迪西、维亚生物、康龙化成、药明康德
总体总结
主题正文
- 【AI4S观点】因果数据——机制理解瓶颈突破口，AI+生物数据新基建正崛起【中邮医药】
- 🎉对于AI而言，临床前研发是附加价值更高的“快反馈”环节，同时AI亦有望从临床前快反馈的迭代中去提升药物最终研发成功率。
- 其次，AI在分子设计领域（尤其是小分子领域）已取得亮眼表现，而AI4S更长远的发展依赖于理解疾病机制/靶点发现，而后者依旧处于早期，存在庞大的需求与空间。
- 而行业存量数据大量是观测类数据（单细胞、细胞图谱、蛋白结构），只能得到相关性结论，建立因果关系需要大量干预/扰动实验数据。
- 当前可用高质量带标签扰动数据集，相比理论需要，还差约1000倍，因此自建实验平台建立干预/扰动实验数据是下一代AI模型竞争中的必要条件。
- 我们看好虚拟细胞（AIVC）成为揭示细胞系统的“编程语言”的接口，带动AI+生物基础设施建设。
- 1）蛋白合成表达：金斯瑞、义翘神州、奥浦迈、百普赛斯、近岸蛋白等；
- 6）临床前CRO：昭衍新药、益诺思、美迪西、维亚生物、康龙化成、药明康德