AI技术加速生物药早期研发 四大步骤攻略速领
0亿美元
单个药物从发现到上市的平均成本
10年以上
药物发现与开发的常规周期
10%
临床试验通过率
（近年来，候选药物的试验成功率持续降低）
三组数据透视，道尽了药物发现面临的挑战。药物发现常被比喻为“大海捞针”——研究人员需要从数以百万计的潜在治疗分子中筛选出极少数能与靶点结合的候选药物。尽管如此，这些候选药物中绝大多数仍无法达到预期的临床治疗效果，这使得药物发现成为一个高成本、长周期、高风险的过程。
随着行业向新型疗法和个性化医疗转型，传统生物药研发的核心挑战：识别并验证合适的靶点、筛选和优化候选治疗药物以及建立规模可扩展的生产过程已经成为药企面临的“三座大山”。
从靶点到候选药物
药物发现需要更智能的策略
在生物药发现中，“尽早失败”策略可以促使研发团队集中资源，专注于最具前景的候选药物，进而节省时间、降低成本，并提升研发成功率。
分子建模以及人工智能和机器学习技术则是“尽早失败”策略实施的强大助力，帮助研究人员淘汰潜力不高的候选药物，避免后续昂贵的实验室测试和临床试验投入。
BIOVIA通过整合行业领先的分子建模与仿真技术以及人工智能和机器学习战略，将彻底革新药物发现过程，帮助研究人员实现：
更早预测结果：优先考虑高治疗潜力的候选药物
优化研发流程：减少浪费，加快研发进度
降低研发成本：集中资源于高质量候选药物
四大步骤加速生物药发现
BIOVIA的计算机建模与仿真解决方案融合人工智能（AI）和机器学习模型，通过四大关键步骤全面优化生物药发现路径。
图：生物治疗药物的发现路径
这四大步骤构成了一条高效的生物药物发现路径，助力生物制药企业在确保药物质量和可扩展性的同时，加速生物药发现：
扩大药物发现范围：数千种分子可在数小时内完成虚拟筛选
提高成功率：虚拟设计的抗体候选分子的成功率达75%至80%
提升准确性：高达90%的候选分子在靶点相互作用方面有所改进
节省时间：早期发现阶段用时减少最多60%
节省成本：早期研发成本节省40%至60%
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本电子书将深入剖析实验室数字化和人工智能（AI）赋能的计算机模拟技术如何重塑药物开发流程，助力生物制药企业缩短上市周期、提升候选药物质量、优化生物过程开发，并确保符合监管标准。
数据来源：
1 DiMasi, 2014; DiMasi et al., 2016
2《2011–2020年临床开发成功率及影响因素》
来源：达索系统
