AI創新藥賽道熱度持續升溫。
據最新消息，由西湖大學、西湖實驗室、西湖製藥（杭州）有限公司聯合研發的創新藥——鹽酸伊司特韋片（商品名：艾普司韋）日前獲批上市，這是中國首款憑藉人工智慧（AI）輔助研發而獲批上市的原創藥。西湖大學生命科學學院教授黃晶表示，AI輔助新藥研發已不止於概念，而真正可以支撐原創藥物從發現走向臨床，直至上市。
有券商機構分析指出，AI驅動藥物發現（AIDD）有望重塑早期藥物發現的流程，明顯加速早期藥物篩選的效率及成功率，相關實驗投入的增加以及對濕實驗需求持續的增長，有望為下游產業鏈持續帶來增量。
首款AI輔助創新藥獲批上市
9月6日，據科技日報報導，由西湖大學、西湖實驗室、西湖製藥（杭州）有限公司聯合研發的創新藥——鹽酸伊司特韋片（商品名：艾普司韋）日前正式獲得國家藥品監督管理局附條件批准上市。該藥可用於成人輕型、中型新型冠狀病毒感染的治療。
艾普司韋是中國首款憑藉AI輔助研發而獲批上市的原創藥——從源頭發現到完成臨床試驗，僅用時三年半。
據西湖大學生命科學學院教授黃晶介紹，在艾普司韋的研發過程中，AI實質性地參與了多個關鍵環節。
西湖大學攻關團隊選擇的DNA編碼化合物庫（DEL），包含多達490億種化合物。他們先從中篩出了100多個“潛力股”。“在篩選準備和篩選過程中，我們利用AI模型幫助確定篩選條件以及對照化合物，提高篩選的成功率。”黃晶說。
按傳統做法，後續仍需花費大量人力、物力，對100多個“潛力股”進行逐一合成、驗證。關鍵時刻，AI再次派上用場。
“我們建立了針對新冠病毒的3C樣蛋白酶（3CLpro）靶點的AI模型，從篩選結果中選擇了9個分子進行合成測試，其中6個表現出很強的抑制活性。”黃晶解釋，這說明，AI能夠從海量資料中精準高效地識別出真正有效的分子。隨後，團隊通過成藥性評估鎖定候選分子——編號WLU6937。
此後兩年，團隊圍繞該分子展開複雜的藥物最佳化流程，並用實驗產生的高品質資料“反哺”AI模型，對其進行持續迭代訓練，再根據模型預測結果指導下一輪實驗。最終實驗結果證明，WLU6937正是490億種化合物中的“最佳選手”。
“我們借助AI實現了新藥研發中的資料整合，形成了計算預測、實驗驗證、資料反饋、模型再最佳化的閉環。”黃晶總結道。
“艾普司韋的成功上市證明，真正的AI輔助藥物研發當前是高效可行的。”西湖大學校長助理王廷亮負責主導該項目的資本引入及成果轉化，他表示。
AI創新藥賽道持續升溫
今年以來，AI+創新藥賽道的熱度持續升溫。據多家創新藥上市公司此前披露的2026年半年報，AI相關業務正成為部分藥企訂單和收入增長的重要驅動力。與此同時，越來越多藥企正積極擁抱AI，研發提效成果逐步顯現。
在此前召開的中期業績會上，中國生物製藥有限公司首次系統披露了AI佈局：過去三年，該公司已在AI領域累計投入約6億元，目前相關應用已覆蓋藥物發現、藥物設計、臨床開發、註冊與安全、生產供應以及商業化等多個環節。
復星醫藥也在加快推動AI工具進入早期藥物研發，在業績說明會上，復星醫藥執行董事、董事長陳玉卿表示，截至上半年，公司部分新藥的早研分子管線開發啟用AI數智工具，已有2個AI輔助生成及結構最佳化的新分子進入PCC階段。
半年報顯示，截至2026年上半年末，復星醫藥已有超過25個高價值AI項目投產、50余項場景同步推進，應用範圍覆蓋靶點預測、分子最佳化、臨床試驗、藥物警戒等多個環節。
花旗指出，中國AIDD正加速發展，AI帶來速度及成本優勢引起大量投資者關注及興趣。市場調查機構資料顯示，2026年全球製藥研發投資估計約3130億美元，AIDD滲透率僅約6%，該行預測全球AI藥物發現生態到2030年可達約500億美元，主要集中在資料生成、濕實驗室驗證及AI原生發現三大領域。
中信建投在日前發佈的研報中表示，AI製藥領域正經歷著快速的迭代和變革，演算法的更新迭代和算力的支援為AI在製藥領域的應用打下了良好的基礎。近年來AI特別是深度學習的發展，促進了其在包括靶點篩選、分子生成及最佳化、ADMET預測、晶型預測以及合成路線篩選等的應用，AI用於大分子藥物的開發投入也持續增長。(券商中國)