EU pharmaceuticals AI adoption and drug discovery研报解读

概览

这份特别报告回顾了AI在欧洲制药业及更广泛医疗健康生态中的应用情况。德意志银行认为，部署活动仍然活跃并带来运营收益，而该行业潜在的独特价值在于长期提升研发生产率和药物发现效率。

核心观点

德意志银行的2026年回顾发现，大型制药公司公开披露的AI活动已经度过本世纪早期公告集中涌现的阶段，但仍保持稳定且覆盖范围广泛。该机构认为，当前部署主要仍在运营层面，并指出GSK成为首家正式宣布部分由AI推动削减成本计划的公司。更大的结构性机会预计将来自研发，AI可改善靶点选择、分子设计、试验设计和患者识别；但德意志银行强调，这些收益仍需数年才能实现，且由于大量工作未披露且难以量化，因此难以识别具体的企业赢家。 该报告认为，分子预测领域的进步是计算机模拟药物发现的重要基石。在2024年的AlphaFold3和2025年开源Boltz-2发布之后，Isomorphic Labs完成$2.1bn的B轮融资并推出IsoDDE。Isomorphic的技术报告称，IsoDDE在蛋白质-配体结构预测和小分子结合亲和力方面的准确度超过AlphaFold3两倍，同时所需时间和成本仅为物理方法的一小部分；德意志银行指出，该成果尚未正式发表为同行评审论文。结合亲和力预测之所以重要，是因为其有助于判断分子是否可能与靶点有效结合。报告还指出，Boltz-2在回顾性分析中的相关系数为0.65，而一种常用自由能微扰模拟器为0.55；同时其估计成本和速度较该类模拟改善1,000倍。 临床证据令人鼓舞，但尚不足以证明AI在晚期开发阶段具备普遍优势。进入或推进临床开发的AI/ML项目从2017年的6个增至2023年的峰值23个，随后在2025年降至18个；自2020年以来，几乎每年有13-15个源自AI靶点识别或分子发现的项目进入或推进开发。药物发现占AI活动的69%。AI赋能项目的I期成功率显著高于非AI项目，而2023-2025年的数据已不再显示这一优势以较差的II期表现为代价。不过，进入晚期的转换案例过少，尚无法评估III期或获批成功率，且AI项目样本量明显小于非AI项目。报告提到，Exscientia和BenevolentAI的两款AI设计药物因安全性和疗效问题在II期试验中终止，并指出80-90%的强劲I期成功率并未消除后期开发失败风险。 企业调研显示，大型欧洲制药公司持续通过收购、合作、专有数据和基础设施，在全价值链扩大AI应用。阿斯利康推进AI赋能的肿瘤学、临床试验和制造项目；GSK将AI扩展至药物发现、试验、制造和供应链，包括一项未来五年计划投入$30bn、涵盖AI和数字能力的投资。罗氏正在扩展数字病理和AI计算能力，包括以$750m首付款及最高$300m里程碑款收购PathAI；赛诺菲则报告其在免疫学、肿瘤学和神经学中的靶点识别效率提高20-30%，mRNA设计时间减半，并通过批次产量优化实现约€10m的年度成本节约。该报告的专有追踪器截至2026年上半年涵盖6家欧洲大型制药公司的142项AI相关举措。 数据获取是关键战略支撑。报告重点提及制药公司参与UK Biobank和FinnGen等大型数据库，这些数据库中的基因组学、蛋白质组学、影像及纵向健康记录可用于训练靶点发现、生物标志物开发、药物开发和商业策略模型。扩展后的UK Biobank Pharma Proteomics Project计划在600,000份样本中测量多达5,400种蛋白质，可能有助于分析蛋白质随时间变化如何影响疾病。 更广泛的技术和监管环境仍是该投资逻辑的核心。根据NVIDIA 2026年1月报告，医疗健康和生命科学行业的AI使用率同比由63%升至70%；生成式AI和LLM是最受关注的领域，而智能体AI仍最不突出。制药和生物科技用户最常提及药物发现与开发，而智能体AI更常用于文献审阅和分析。数据相关问题、监管担忧和内部技能短缺被列为主要实施挑战。报告还指出，FDA和EMA在风险导向原则上呈现趋同，但FDA灵活、个案化的路径与EMA更具结构化、分层风险的框架，可能导致全球AI部署出现务实趋同、战略分化或监管摩擦。

分析框架

报告结合德意志银行对公开AI举措的长期追踪、公司披露、IQVIA、CB Insights和NVIDIA的精选第三方数据，以及对科学和监管文献的选择性回顾。其比较AI赋能与非AI临床开发结果，按公司和价值链环节梳理应用，并评估技术进步、数据获取策略和监管框架。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架

  对公开披露AI举措进行长期追踪

  德意志银行按公司、治疗领域和应用领域追踪已披露举措，以评估AI部署在欧洲制药覆盖范围内的演变。

• 其他

  AI与非AI临床成功率比较

  报告比较AI赋能和非AI药物项目的推进及成功率，以评估早期开发优势是否延续至后期阶段。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• AstraZeneca (AZN)

  覆盖范围内的欧洲大型制药公司，在肿瘤学、临床开发、患者识别和制造领域开展AI举措。

  优势

  收购和合作支持多模态肿瘤学模型、试验优化和AI赋能生产。

  劣势

  多项举措的财务条款未披露。

  对比

  被纳入德意志银行AI举措追踪器的6家欧洲大型制药公司之中。

  风险

  AI收益仍难以量化，研发成果可能需要数年才会显现。

• GSK (GSK)

  覆盖范围内的欧洲大型制药公司，在研发、制造、供应链和商业职能中部署AI。

  优势

  报告了企业级AI部署、内部AI科学家工具，以及未来五年包括AI和数字能力在内的$30bn计划投资。

  劣势

  AI部署带来的长期临床和财务结果尚未得到证实。

  对比

  GSK被指出是首家正式宣布部分由AI推动削减成本计划的公司。

  风险

  执行、数据治理和监管要求可能限制规模化推广。

• Roche (ROG)

  覆盖范围内的欧洲大型制药公司，投资于数字病理、诊断和AI计算。

  优势

  收购PathAI、NVIDIA赋能的计算基础设施以及广泛的内部AI应用。

  劣势

  PathAI收购预计于2026年下半年完成。

  对比

  在报告的大型制药公司AI药物发现策略表中位列第二。

  风险

  实现战略价值取决于成功整合和临床转化。

• Sanofi (SAN)

  覆盖范围内的欧洲大型制药公司，在全价值链应用AI。

  优势

  报告了靶点识别、mRNA设计、制造产量优化和企业级应用方面的改善。

  劣势

  在转向以回报为重点的方法前，早期AI举措被描述为零散且缺乏充分协调。

  对比

  被纳入142项举措追踪器中的6家欧洲大型制药公司之一。

  风险

  数据、技能和监管约束仍是全行业的实施挑战。

• Novo Nordisk (NOVO)

  覆盖范围内的欧洲大型制药公司，在药物研发中使用生成式AI和智能体AI。

  优势

  与NVIDIA和DCAI的合作支持AI基础设施和Gefion超级计算机的使用。

  劣势

  部分AI合作的财务条款未披露。

  对比

  被纳入德意志银行追踪器中的6家欧洲大型制药公司之一。

  风险

  AI带来的效率改善未必会转化为晚期临床成功。

关键数据

• 进入或推进开发的AI/ML项目6 in 2017; peak of 23 in 2023; 18 in 2025AI平台新兴生物制药公司的临床活动显著增加，随后从2023年峰值回落。
• 药物发现占AI活动的比例69%表明AI应用最集中于早期研发。
• 医疗健康和生命科学领域AI使用率70% versus 63% year on year基于NVIDIA 2026年1月报告。
• Isomorphic Labs B轮融资$2.1bn在2025年3月完成$600m外部融资后，于2026年完成融资。
• 欧洲大型制药公司追踪器142 AI-related initiatives德意志银行专有追踪器覆盖截至2026年上半年6家欧洲大型制药公司。
• 赛诺菲靶点识别效率提升20-30%适用于免疫学、肿瘤学和神经学领域。
• 赛诺菲mRNA设计时间Halved报告还提到，LNP预测从数月缩短至数天，吞吐量提高10-20倍。

影响与含义

报告认为，AI已经在生产率、制造、数据处理和临床运营方面提供支持，但行业层面的主要价值取决于其能否最终提升研发生产率和临床结果。现有证据支持持续进展，但尚不足以说明AI已改变晚期药物开发的成功率。

风险

• AI设计药物的晚期临床证据仍有限，进入III期和获批阶段的转换案例过少，无法得出确定结论。
• AI设计药物在II期出现的安全性和疗效失败表明，早期成功并不能消除后期失败风险。
• 数据质量、监管担忧和内部AI技能短缺是主要实施障碍。
• FDA和EMA路径的差异可能造成监管摩擦、更高成本和合规负担，尤其影响规模较小的创新者。
• 医疗健康领域的AI应用面临患者安全、隐私、偏见、治理、公众信任和资源消耗方面的担忧。

后续跟踪

• 先进AI主导分子的II期和III期数据读出，包括Nimbus Therapeutics的Zasocitinib在2025年和2026年的研究。
• 随着更多项目进入晚期，AI赋能项目能否维持更高的成功率。
• AI投资是否转化为可衡量的研发周期、临床生产率、制造良率或成本收益。
• 大型患者数据资源的发展，包括扩展后的UK Biobank Pharma Proteomics Project。
• FDA和EMA AI指引的实施，以及全球监管路径是趋同还是分化。