2020年AI + 药物研发全景概述：(三) 投资机构Top50和市场时间线
2020年11月27日，Deep Pharma Intelligence发布了一份130页的分析报告：《2020年AI用于药物发现、生物标记物开发和药物研发全景概述》。
这份报告通过交互式IT平台和大数据分析，提供了人工智能药物研发领域的市场情报、交互式概念图、公司基准、投资者和技术基准、竞争和SWOT分析。包括对240+AI药物研发创业公司、600+投资机构、90+制药企业和35个研发中心的分析。
该系列专题的核心目的是对AI药物研发的行业格局进行全面梳理，提供一个有关AI在药物发现、临床研究和药物研发其他方面的应用前景的全面概述，并尝试预测下一步的发展方向。
一
投资格局一览(2019至2020第四季度)
与2019年相比，2020年（截至11月）AI生物技术创业公司的VC总额增加了约23%，接近19亿美元，也超过了2015年、2016年和2017年的总和。
后期的巨额融资（如B、C轮）越来越多，其中包括上亿美元的融资。行业整合是一个明显的趋势，一些AI创业公司在资源和技术上取得了实质性的领先优势，并获得了发展，而其他公司则落后了，不得不专注于药物发现的小众的服务型领域。一些AI初创公司也纷纷倒闭。
一些主要的交易包括：
Insitro获得1.43亿美元（B轮）
XtalPi获得3.19亿美元（C轮）
Atomwise获得1.23亿美元（B轮）
Recursion Pharmaceuticals获得2.39亿美元（D轮）
AbCellera获得1.05亿美元（B轮）
该行业增长的一个重要驱动力是制药公司对AI技术的兴趣从 "不错的尝试 "到"具有战略意义 "的实质性转变。这种不断增长的市场需求将在未来推动更多的资本退出，这对于提升投资者对该领域的兴趣具有重要意义。
AI药物发现领域的投资机构Top50名单
AI药物发现投资机构Top50的投资关系（1）
AI药物发现投资机构Top50的投资关系（2）
AI药物研发投资机构Top50的投资对象和数量
二
AI药物研发的市场时间线
1
2013-2015 第一个AI方法
● 首次开发了用于药物发现和研发的可扩展的AI方法，一些具有前瞻性思维的行业参与者和高管开始启动试点合作，并进行小规模投资。
● 然而，只有少数市场参与者相信这项技术。
2
2016-2017 批评
● 由于AI在生命科学领域仍是一个年轻的方法，许多试点项目都失败了。对于将深度学习用于药物发现和研发，许多批评产生。
● 从那时起，收购最好的公司的竞赛开始、人工智能创业公司开始。
● 技术的测试开始。
3
2018 市值增长
● 行业的资本化程度不断提高。
● 早期投资人的许多赌注似乎是合理的。
● 在接下来的几年里，我们可以期待看到专注于AI 药物发现子领域的VC公司及其子公司，以及最大限度多样化的投资于AI 药物发现公司的资本。
4
2019 从数量到质量的过渡
● 从AI相关合作、投资和并购的数量，向质的收获转变的重要里程碑。之前进行的研究的第一批实践验证出现。
● 成为最成功的AI制药公司的竞争大幅增加。
5
2020-2021 激烈的竞争
● 制药行业几乎所有的大型公司都在关注AI的应用，该技术已经成为战略重点。
参考资料
https://www.deep-pharma.tech/
----------- End -----------
2020年AI + 药物研发全景概述：(二) AI如何应对制药行业的效率挑战
2020年AI + 药物研发全景概述：(一) 概要
数据增强和迁移学习策略解决小数据集化学反应预测问题
利用人工智能增强表型药物发现
FDA发布人工智能/机器学习行动计划
浙江工业大学智能制药研究院段宏亮教授：AI制药的现状、技术与挑战
Nature子刊回顾：2020年生物制药IPO打破了所有记录
20家顶尖制药公司如何将AI应用于药物研发：近年来主要合作活动
AI赋能制药行业CRO，都有哪些新进展
AI药物发现的数据共享模式探索：以十大顶尖药企参加的MELLODDY项目为例