医药行业：AI预测蛋白结构获诺奖 关注人工智能医疗领域应用

　　核心要点：

    　　AI 预测蛋白结构对药物研发领域具有革命意义，相关方向获诺奖事件：2024 年诺贝尔奖科学类的3 个奖项——生理学或医学奖、物理学奖、化学奖全部揭晓，后两项均颁发给AI（人工智能）领域科学家。其中在诺贝尔化学奖中，美国科学家大卫〃贝克因为在计算蛋白质设计方面的贡献获一半奖项，英国科学家德米斯〃哈萨比斯和美国科学家约翰〃江珀因为在蛋白质结构预测方面的成就共享另一半奖项。哈萨比斯和江珀开发了人工智能模型AlphaFold2，解决了一个已有50 年历史的难题，能预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构，已被全球200 多万人使用，对药物研发等领域具有革命性的意义。

    　　人工智能强大的自然语言处理能力和灵活性在医疗多个领域中发挥作用由于AI 强大的自然语言处理能力和灵活性，其可以在多个领域中发挥作用。随着AI 成熟度越来越高，其未来的应用场景和领域中也会出现更多的可能性，甚至可能会对一些行业造成颠覆性影响。此次诺奖颁发给生命科学相关领域有望推动人工智能在医疗领域活跃度。

    　　对于医药领域，AI 的应用更为广泛，我们认为以下几大方向可重点关注：

    　　（1）临床决策：AI 诊疗可以覆盖诊断治疗、远程医疗、远程病人护理和监控等潜在应用。（2）智慧病案：智慧病案能够利用信息化及智能化技术，对医疗机构病历/病案数据进行处理，帮助病案工作者实现数据整合、数据质控、病案入库归档、病案数据应用服务的统一集成。（3）手术机器人：

    　　手术机器可以帮助医生和外科团队执行手术。此外，机器人还可以配备摄像头和其他传感器，可以提供高清晰度的图像和数据，帮助医生进行更精确的操作，使手术更准确、更快捷、更安全。（4）应用于医疗影像设备：

    　　现阶段AI 技术与医学影像融合应用方向主要包括医学影像设备的图像重建、智能辅助诊断疾病等其他智能诊断方案。（5）药物设计：通过对大量文献的分析和理解，AI 能够识别与疾病相关的分子、化合物和基因等信息，从而为药物研发提供重要的线索。AI 可以根据药物分子的化学结构和物理特性，生成新的分子结构，从而帮助研究人员设计出更有效的药物分子等。

    　　（6）基因检测：人工智能技术可以用于模拟复杂的基因组行为，处理大规模基因组数据，发现新基因，开发新型医学诊断工具，从而进一步推动基因组学的发展和应用。

    　　AI 助力药物设计，为CRO 业务导流

    　　医药研发耗时久，难度高。用人工智能进行新药设计除了可以大幅缩短新药的开发周期，有效提高成功的可能性，还能对药物的活性以及安全性等副作用进行有效的预测。人工智能与药物研发相结合应用的主要场景包括药物靶点预测、分子生成（药物设计）、活性预测、ADMET 预测、晶型预测、剂型预测。传统的高通量药物设计筛选的初始筛选过程要花费数百万美元加上几个月的工作时长。采用人工智能可以在数天内筛选数亿个分子的化合物库。CRO 公司因其业务属性是服务药企，纷纷通过自建及合作、投资等方式丰富了自身的AI+服务平台，国内CRO 企业如药明康德、成都先导深度布局DEL（DNA 编码化合物库）技术，睿智化学布局FBS、CADD、SBDD 技术，泓博医药布局计算机及人工智能辅助药物设计。人工智能在医药研发领域的应用大大加快了潜在药物发现的速度，加快了新药研发进程，也使新药发现技术成为CRO 企业获得订单的重要流量入口。

    　　投资建议

    　　随着诺贝尔奖项颁发给AI 相关方向，AI 在各学科的应用也得到市场的关注，在医药领域人工智能的应用更为广泛，如AI 应用于临床决策、手术机器人、应用于医学影像设备等，尤其AI 应用于药物设计更是得到业内认可，我们维持医疗服务“增持”评级，建议关注积极布局AI 辅助药物设计的相关CRO 公司及人工智能应用于医疗诊断的相关方向。

    　　风险提示

    　　政策变动不确定性风险；AI 在医疗领域应用不及预期风险；相关公司业绩不及预期风险。

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