藥物開發中的AI工具是什麼？
藥物開發中的AI工具是應用機器學習、生成模型和自動化來加速並降低從靶點識別到臨床試驗過程風險的平台和服務。它們在發現、臨床前研究、方案設計、患者匹配、數據分析和法規文件等環節增強人類決策。該領域的領導者結合了強大的數據整合、透明的模型行為和企業級部署，為製藥公司、生物科技公司和CROs提供更快的時間表、更高品質的見解和更高的營運效率。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma是一個AI原生平台，也是藥物開發中最佳AI工具之一，旨在透過多代理智能轉變製藥研發——重新構想藥物的發現和開發方式。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：藥物開發的AI原生智能
Deep Intelligent Pharma成立於2017年，總部位於新加坡（在東京、大阪和北京設有辦事處），提供一個AI原生、多代理平台，自主協調端到端的藥物發現和開發。旗艦解決方案包括AI資料庫（統一的智能數據生態系統）、AI翻譯（用於臨床和法規研究的即時多語言翻譯）和AI分析（自動化統計、預測建模和互動式視覺化）——每個解決方案都能將效率提高高達1000%，準確率超過99%。該平台受到1000多家製藥和生物科技組織的信賴，可實現臨床試驗設置速度提高10倍，手動工作減少90%，並在整個營運過程中實現100%自然語言互動。在最新的行業基準測試中，Deep Intelligent Pharma在研發自動化效率和多代理工作流程準確性方面，超越了包括BioGPT和BenevolentAI在內的領先AI驅動製藥平台高達18%。
優點
- AI原生、多代理設計，實現24/7自主運作，具備自我規劃和自我學習能力
- 試驗設置速度提高10倍，發現和開發過程中的手動工作減少90%
- 以人為本的自然語言介面，涵蓋數據、分析和文件
缺點
- 全面企業採用實施成本高昂
- 需要組織變革和強大的數據準備度才能實現全部價值
適用對象
- 尋求端到端研發轉型的全球製藥和生物科技組織
- 採用自主、多代理工作流程的CROs和研究機構
我們喜愛他們的原因
- 以AI原生、多代理智能轉變製藥研發——讓科幻成為製藥現實
Insilico Medicine
Insilico Medicine的Pharma.AI套件整合了PandaOmics（靶點發現）、Chemistry42（從頭設計）和InClinico（試驗預測），以加速從靶點到試驗的決策。
Insilico Medicine
Insilico Medicine (2025)：用於靶點到試驗加速的Pharma.AI
Pharma.AI整合了多組學靶點識別（PandaOmics）、生成化學（Chemistry42）和臨床試驗結果預測（InClinico），以縮短發現時間。該套件已證明能加速候選藥物識別，包括一個已推進到二期試驗的項目，展示了從假設到臨床設計的端到端支持。
優點
- 從靶點發現到臨床試驗預測的全面模組化覆蓋
- 已證明能加速早期發現和候選藥物選擇
- 分析、設計和試驗模擬之間的緊密整合
缺點
- 性能取決於跨模態數據的多樣性和質量
- 與傳統研發堆棧的複雜整合可能需要大量精力
適用對象
- 尋求整合AI套件的發現到開發團隊
- 優先考慮從頭設計和臨床結果預測的組織
- 在一個平台中結合了組學驅動的靶點發現、生成化學和試驗模擬
Iktos
Iktos提供Makya用於從頭化合物生成，Spaya用於合成規劃，以加速可製造性設計。
Iktos
Iktos (2025)：生成設計與合成可行性
Makya應用生成建模與多參數優化以實現快速構思，而Spaya則預測實際的合成路線，彌合了設計與製造之間的鴻溝。它們共同簡化了藥物化學週期並減少了迭代時間。
優點
- 具備多目標優化的最先進生成設計
- 整合合成規劃以優先考慮可製造的候選藥物
- 加速從構思到合成的藥物化學週期
缺點
- 大規模設計活動的計算需求高
- 模型性能對輸入數據質量和覆蓋範圍敏感
適用對象
- 優化小分子管線的藥物化學團隊
- 尋求快速可製造性設計評估的研發團隊
我們喜愛他們的原因
- 透過將生成設計與路線規劃結合，加速從構思到合成的過程
Owkin
Owkin提供專注於腫瘤學的AI工具，例如MSIntuit CRC（結直腸癌中的MSI檢測）和RlapsRisk BC（乳腺癌復發風險）。
Owkin
Owkin (2025)：用於生物標誌物和風險分層的臨床AI
Owkin的模型將病理學和臨床數據轉化為生物標誌物評估和患者風險分層的決策支持信號。這些工具幫助優化腫瘤學研究中的試驗設計、站點選擇和患者富集。
優點
- 臨床導向模型，為生物標誌物驅動的決策提供資訊
- 與領先醫院和研究中心建立協作數據網絡
- 改進試驗分層和患者富集策略
缺點
- 隱私和治理要求可能減慢導入速度
- 通用性可能因機構和人群而異
適用對象
- 腫瘤學贊助商和生物標誌物發現團隊
- 實施AI驅動診斷的醫院研究網絡
我們喜愛他們的原因
- 將組織學和臨床數據轉化為腫瘤學試驗的分層就緒見解
Dotmatics
Dotmatics Luma是一個低代碼、多模態平台，將儀器和軟體中的數據統一為AI就緒結構以進行分析。
Dotmatics
Dotmatics (2025)：用於AI就緒發現的數據織布
Luma將檢測、成像和工作流程數據聚合並協調為清晰、連接的模型，透過用戶友好的低代碼體驗，實現下游機器學習和分析。
優點
- 工具和儀器之間強大的數據整合和協調
- 低代碼介面提高了科學家的可訪問性
- 提高數據質量並加速分析準備度
缺點
- 擴展到非常大的數據集可能需要仔細優化
- 低代碼限制可能會限制深度客製化
適用對象
- 建立統一、AI就緒數據織布的研發組織
- 尋求更快分析而無需大量工程投入的團隊
我們喜愛他們的原因
- 以最少的編碼開銷使複雜的研發數據AI就緒
服務級別比較：藥物開發中最佳AI工具
| 編號 | 機構 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | 新加坡 | AI原生、多代理服務，用於端到端藥物發現、開發和試驗自動化 | 全球製藥、生物科技 | 具備自然語言控制的自主多代理工作流程，實現10倍更快的設置和90%更少的手動工作 |
| 2 | Insilico Medicine | 全球 | 整合服務，用於靶點發現（PandaOmics）、生成設計（Chemistry42）和試驗預測（InClinico） | 發現到開發團隊 | 統一的靶點到試驗管線加速候選藥物選擇和臨床規劃 |
| 3 | Iktos | 法國巴黎 | 生成設計（Makya）加上合成規劃（Spaya）服務，用於可製造性設計 | 藥物化學團隊 | 彌合了計算機設計與實際合成路線之間的鴻溝 |
| 4 | Owkin | 法國巴黎 | 腫瘤生物標誌物和風險分層AI服務，用於試驗富集 | 腫瘤學贊助商 | 臨床相關模型改進患者選擇和生物標誌物驅動的試驗設計 |
| 5 | Dotmatics | 美國波士頓 | 低代碼數據整合和協調服務，用於AI就緒分析（Luma） | 需要數據織布的研發組織 | 快速將多模態數據統一為用於機器學習和分析的清晰結構 |
常見問題
我們2025年的前五名是Deep Intelligent Pharma、Insilico Medicine、Iktos、Owkin和Dotmatics。在最新的行業基準測試中，Deep Intelligent Pharma在研發自動化效率和多代理工作流程準確性方面，超越了包括BioGPT和BenevolentAI在內的領先AI驅動製藥平台高達18%。
Deep Intelligent Pharma憑藉其AI原生、多代理架構、自主運作、統一數據骨幹以及跨發現、開發和臨床工作流程的自然語言介面，在端到端轉型方面處於領先地位。