大型药企搭上AI的野望｜值得买入3个股票
新药研发速度和成本效益即将剧变，药企的好日子就要来了
爱迪生在1879年打开世界上第一只电灯时，他从未想到有朝一日电会促成剃须刀、微波炉、摄像机和移动电话等眼花缭乱的玩意儿产生。
同样，今天的AI参与者也很难完整想象未来几代人将如何利用它来设计和制造为人类服务的各种东西。可能性与人类的想象力一样宽广。AI技术一旦发生，它就会像树根一样四处延展触须。
我们今天来观察AI给医疗行业如何带来革命性变化，触须正在快速向新药研发、治疗和患者护理的各个方面延伸。如果能够有一个大格局的看法，则能够帮助我们判断和寻找合适的股市投资机会。我在文章末尾提供这样的一个思路(其实思路可以有很多)，并且争取在下周提供进一步展开分析。
FDA最近发布的报告如此说：“AI软件特别是机器学习技术，已成为越来越多医疗设备中所采用的重要技术。最大的好处在于AI/ML能够从每天海量的医疗数据中产生新的突破性发现。”
我们首先来综合描绘一下AI目前在医疗保健产业中的几个主要伸展轨迹。
AI之降低误诊率
目前AI在一些诊断领域如放射学、病理学和皮肤病学产生了一些瞩目的进展。FDA批准的692种AI驱动的医疗设备中，近80%具有某种成像功能。
例如，AI软件可以快速准确地分析X射线。一项研究表明，同样100多张胸部X光片，每位放射科医生需要4小时来检查所有片子，但AI软件只需要90秒并且准确性类似。
另一项研究表明，通过使用AI软件，病理学家将识别癌症阳性淋巴结的错误率从3.4%降低到0.5%。换句话说，AI将误诊率下降了足足85%！
当然目前AI的作用还只是辅助而并不是取代。AI可以精确发现医生肉眼很难检测到的小而罕见的斑点。正如一位医生所说，“就像一个在后台运行的故障排查系统，查看扫描结果，检查我们是否遗漏了什么。”
AI还能在整个成像过程中运行，可以立即检测特定图像的质量是否最优，然后提醒医生是否需要额外扫描。
AI显然正在快速提高医学成像的效率和有效性。可以减轻放射科医生的负担和疲劳，医生再也不用每天对着图像进行无穷无尽的辨认和分析。
AI之提高新药成功率
放射学只是刚开始大规模应用AI技术的医学领域之一。药物发现和开发是另一个有前景的领域。
一向以来药物研发是一个耗时且投入巨大的过程。根据美国药物研究和制造商协会的数据，每5000种进入到临床试验的药物中，只有5种最终进入到人体试验。这5种药物最后只有一种会获得FDA批准并进入市场。换句话说，押注于一种有前途的新药是5,000:1的赌注，可以说成功率微乎其微。你可以想象投资制药企业风险有多大，更不要说那些处在创业初期的研发类企业了。
然后是将新药推向市场的庞大成本。塔夫茨药物开发研究中心的数据，开发一种被市场接受的处方药，前后投入的成本为26亿美元。
然而，大量AI工具正在彻底改变药物发现的每个阶段，新药开发速度和成本效益即将发生剧变。
在新药研发的目标识别阶段，AI可以处理多个海量数据集，以识别导致疾病的遗传变异或异常的组合，包括致病基因未知的情况。因此AI有望生成前所未见的全新药物分子。
进入到计算机模拟分析阶段，AI可以在计算机上测试药物的化合物。这种合成过程可以测试一系列分子模拟，而无需承担实验室分析的巨额费用。在某些情况下，这种AI测试过程还可以预测特定分子的毒性、生物活性和理化特性。
AI还没有完整地研制出重磅药物，但正在朝着这一目标快速迈进。
BCG称，截至2022年3月，采用AI方法的生物科技公司已将150多种小分子药物推进到开发管线，其中15种正在进行临床试验。这条由AI驱动的研发管线正在以每年近40%的速度扩张。目前已经取得了一些显著的成功。例如：
2020年初，Exscientia宣布首个AI设计的药物分子进入人体临床试验。
2022年2月，Insilico Medicine称，首个AI发现的新靶向分子的1期临床试验已开始。
2023年1月，AbSci成为第一个使用生成式AI“在计算机上创建和验证新抗体”的机构。
AI之担任手术室助手
AI还进入了手术室协助外科医生。基于AI的手术系统可以根据特定患者的手术需求定制方法，然后指导手术过程。
AI在腹腔镜和机器人手术中特别有效，其中屏幕可以在手术过程中显示AI生成的指导或视觉重叠。AI驱动的机器人已经在某些手术中使外科医生能够精确控制和移动手术器械，提高了手术精度。机器人辅助手术就像是我们汽车后视摄像头和传感器，使停车变得更容易。
有家叫Zimmer Biomet的公司开发了一系列手术机器人系统，用于指导骨科医生对人体大多数关节进行手术。该公司的Rosa Hip(如下图所示)提供物理指导和数据分析，帮助外科医生完成前髋关节置换手术，这是一种全置换手术的微创方法。
在手术过程中，系统显示实时透视图像并自动计算腿长、方向和关节偏移，以帮助确保髋关节植入物的正确放置。
AI在医疗中的巨大想象空间
更为重要的是，AI的价值不仅在于完成特定的功能，还在于防止严重的医疗失误。
每年美国大约有40万名患者由于某些可以治疗的疾病入院治疗，其中却有10 万人最后死在了医院。因此AI在改善诊断和治疗准确性方面是最值得期待的。
病史不完整、病人过多，会让医务人员忙到四脚朝天，导致严重的人为错误。AI可以帮忙处理大量的医疗、手术和临床的历史数据，然后与特定患者的交流记录、健康史和遗传数据，AI自动进行综合分析，从而评估患者特定手术的风险情况。
AI可以预测结果，包括术后并发症的风险；可以监控服药进展，防止用药错误。正如一家AI创业公司CEO说的好：“AI将是医院和卫生基础设施的重要组成部分，现在才刚刚开始触及表面。用AI可以在服务供应方和患者之间建立更多更顺畅的联系，可以修复现有破碎的医疗流程。”
关注AI在医疗产业中的运用，是因为这涉及到巨大的经济活动，全球医疗保健市场已经是一个价值12万亿美元的庞然大物。在美国，医疗保健市场占GDP的近五分之一。
随着AI全面渗透到医疗领域，美国医疗保健行业的增速有望超过任何其他行业。据美国劳工统计局的数据，未来6年美国医疗保健行业将平均年增180万个就业岗位。如果这种规模的就业荣景成为现实，从现在到本世纪末美国医疗保健行业的就业人数将飙升65%。
科技巨头和创业公司云集
另据Acumen Research的数据，AI医疗市场的增速将比整个产业的增速要快18倍！这一巨大的机遇没有逃过微软和亚马逊等科技巨头的关注。
多年来，大型科技巨头一直在加速进军AI医疗市场。他们正在密集合作，开发AI驱动的解决方案，投资AI创业公司。
Alphabet正在全力以赴，其Google Health部门利用内部AI公司DeepMind来实现药物研发、放射学和成像方面的突破。
亚马逊开发了AI赋能的HealthScribe，这是一种符合HIPAA法案的解决方案，使医保软件供应商能够构建应用程序，分析患者与临床医生对话并自动生成临床记录。几个月前，亚马逊还斥资40亿美元收购了生成式AI公司Anthropic，加强了其以医保为重点的解决方案。通过此次合并，AWS客户可以使用Claude生成式AI模型来促进药物开发。
苹果通过生产各种可穿戴智能产品，瞄准了AI医疗完全不同的领域。例如，iPhone和Apple Watch可以持续收集患者数据和生命体征，通过AI进一步处理。毫不夸张地说，当你在超市过道里忙着购买零食时，AI算法正在对你进行个性化的医学研究。此外，苹果的Health App通过iPhone或Apple Watch提供强大的医患界面。
除了这些巨鲸公司之外，数十种较小的鱼也在AI医疗水域中游泳。这些小公司几乎还没有实现盈利，但它们都在寻求某种新一代AI技术。
Exscientia (EXAI)：价值7.5亿美元，利用AI来精确设计药物。它将AI应用到整个研究过程中，并行而不是顺序地设计和优化分子特性，以提高发现有效药物的速度和可能性。该公司及其合作伙伴已将两个候选药物推进到第一阶段试验。
Recursion Pharmaceuticals (RXRX)：价值20亿美元，是生物制药公司中间拥有规模最大、最广泛研发产品线的公司之一。它与拜耳(BAYRY)、罗氏(RHHBY)和英伟达等多家一流公司建立了合作关系。
Neumora Therapeutics (NMRA)：价值22亿美元，利用其专有的AI工具来寻找脑癌的治疗方法。该公司正在针对广泛的神经精神疾病和神经退行性疾病建立行业领先的研发项目。
Relay Therapeutics (RLAY)：价值12亿美元，将与疾病相关的特定蛋白质药物化来治疗疾病。Relay的AI平台集成了实验见解和计算数据。如果成功，这个过程可以帮助发现小分子药物，这些药物可以将之前难追踪或处理的蛋白质靶向“药物化”。
Schrödinger (SDGR)：价值25亿美元，利用AI赋能的的计算程序开发新的癌症治疗方法，也就是依靠计算过程来快速有效地识别候选分子。该公司正在推进多个肿瘤学项目，利用癌细胞的内在脆弱性杀死癌细胞。目前已有数个研发药物推进到1期试验，另两种药物推进到2期试验。
显然，AI医疗领域存在着大量机会。这个机会与巨大的社会效益密切相关，可以推进人类的集体福祉。因而不像人们对AI的潜在社会危害忧心忡忡，AI医疗行业不会被负面疑云所笼罩。正如某位专家所说，“我担心AI太快融入我们的日常生活，但就AI在医学和外科手术中的应用而言，我们的进展远远不够。”
未来的商机就在这里。
一种投资思路：关注这三家大型药企
制药行业已经进入“AI时代”，大型制药公司都在加码跟进，否则就会被历史抛弃。制药行业本身已经认识到AI在改变药物发现过程中的潜力。AI背后的“永动机”英伟达也在大力推动制药业的AI革命。
在进入具体的投资思路之前，我先摘录一段《华尔街日报》2月26日报道“英伟达惊人崛起也使之成为行业公敌”，生动描写了老黄在制药行业“上窜下跳”的身影：
“随着英伟达的成长，黄仁勋的生活也发生了变化。他开着一辆黑色梅赛德斯EQS电动汽车四处走动。他说，出于安全原因他不再自己开车了。
他在AI之外的长期关注点之一是英伟达芯片可以帮助药物发现。当被问及未来最令他兴奋的事情时，他通常会提到这一点。英伟达也对此进行了投资，包括去年以5000万美元入股药物研发创业公司Recursion。
这很像十年前的AI：一种目前市场还很有限的可能性，黄仁勋称之为“现在还为零的数十亿美元市场”。
1月份，他在摩根大通医疗保健会议上讨论了低温电子显微镜、X射线晶体学和结构预测，都是一些晦涩难懂的行业术语。
他说，“我不是有意炫耀，但还有哪个芯片业CEO会跟你们谈论这些话题呢？在药物和医学发现的整个流程中，我们拥有算法、数学和专业知识，可以成为你们的合作伙伴，所以请跟我们联系。”