昨天文章讲到$英伟达(NVDA)$ 这么重视AI制药，今天AI制药作为AI里的新分支走出来，泓博医药20cm，成都先导助攻，抗住了下午的大跳水。AI制药和那篇文章讲的逻辑是类似的，一方面是AI里的低位，一方面是防守板块，属性兼顾在疯狗浪这个特殊节点是适合启动AI制药的。
AI制药和几个买方卖方深入聊了一早上，有说时间还早，有说泓博医药和成都先导在这块做了很多工作，积累了行业领先的靶点和数据，说的都对，客观看0-1新技术就是处在这个阶段，我们做0-1新技术投研的，这就是我们看到的常态，关键是找到边际变化。
这几天就是AI制药的边际变化节点，一是AI制药论文上了《Nature》子刊，公布的一期临床数据很好；二是进二期顺利，是AI制药的进度突破和旗帜；三是这款AI制药最近在我国22个城市开始患者招募，说明我国也认可了，这个比较关键。
政策支持就会有很多催化出来，盘后看到创新药的文件就说要重点开展人工智能药物发现，文件里面的内容不少。3月20日英伟达GCT大会里两场AI制药圆桌讨论未必就是兑现点，路还很长，AI制药在AI各分支里位置应该说是最低的，这么多大药企在跟进AI制药，新进展还会持续出来，应该对AI制药多一些包容。
资料供参考：
英伟达押重注的第二大业务-AI制药
英伟达的第一大业务是传统GPU相关,包括数据中心、游戏、可视化、汽车自动驾驶，GPU业务收入体量600多亿美元，第二大业务是AI制药等医疗健康业务，收入10亿美金。
2023年英伟达投资了9家制药行业中以人工智能和数据为核心的公司：
2024年开年又投资了2家：
1月12日，Artisight获得4200万美元投资，主要资方包括NVIDIA英伟达的风投部门。
1月13日，Neocis宣布其获得了2000万美元的战略投资，主要资方包括NVIDIA英伟达。
看了黄仁勋对AI制药的表态就能理解英伟达为什么押重注在AI制药：
在2024 年世界政府峰会期间，英伟达 CEO 黄仁勋被阿联酋人工智能部长问及“如果站在科技的前沿，人们到底应该学习什么”，他回答称，“学计算机的时代过去了，生命科学才是未来。”
黄仁勋：我的答案可能听起来和人们的印象完全相反。你可能记得在过去 10-15 年里，几乎每个在正式场合回答这个问题的人都会告诉你：学习计算机科学对孩子来说至关重要，每个人都应该学习如何编程。
事实上，情况几乎完全相反：我们的工作是创造计算技术，让所有人都不需要编程，现在世界上每个人都是程序员，这就是奇迹 —— 人工智能的奇迹。我们首次缩小了编程的技术鸿沟，现在正是让大家意识到技术鸿沟已经弥合的绝佳时机。
阿联酋人工智能部长继续询问黄仁勋，“若自己要选择一门攻读学位的专业，有无建议？”黄仁勋则谈到了生命科学。
若让我重新选择，我会认识到人类生物学才是科学里最复杂的领域之一。它不仅复杂，如此难以理解，同时也具有难以置信的影响力。
我们首次将这一领域称为“生命科学”，把医药相关学科称为“药物发现”。但在计算机科学领域，包括当今非常庞大的传统行业中，没有人说“汽车发现”“计算机 / 软件发现”，取而代之的则是“XX 工程”。
每年我们的计算机科学、软件都胜过前一年，芯片、基础设施也胜过前一年，但生命科学上的进展寥寥。如果给我一次重新选择的机会，我会意识到，将生命科学工程化的学科 —— 生命工程即将到来。将生命科学工程化的学科即将到来，它将成为一个大的工程领域，而不仅仅是一个纯粹的科学领域。
再看英伟达和大制药公司的合作：
2021年，英伟达就与阿斯利康合作，开发药物研发模型MegaMolBART，计划用于反应预测、分子优化和分子生成。
进入2024年，英伟达又与跨国药企罗氏制药旗下的基因泰克（Genentech）共同宣布，双方达成战略性AI研究合作，以加速药物发现和开发。
2024年，AI制药迎来了里程碑式突破
AI新药研发最热的时候是在2020-2022这三年。那时刚成立的种子轮企业便能拿到亿元级融资，但由于行业缺乏成功案例，明星产品DSP-1181、REC-3599等临床试验相继以失败告终，加之美联储持续加息，全球新药AI领域的融资量、同MNC的合作总金额已较峰值有所下滑。
进入2024年，首款AI制药由英矽智能发现的INS018_055一期临床数据良好，根据近期在《自然-生物技术》（Nature Biotechnology）杂志发表的研究论文，阐述由其生成式AI发现和设计的潜在全球首创TNIK抑制剂INS018_055从算法开发走到2期临床试验的历程，并首次披露该药物的临床前和1期临床试验数据。披露数据结果说明人工智能驱动的药物发现具有简化药物设计的潜力。
INS018_055是英矽智能目前进度最快的一款候选药物，于2023年6月宣布进入2期临床试验阶段，在中国、美国两地同步开展。
加拿大多伦多大学（University of Toronto）化学和计算机科学教授兼加速联盟主任Alán Aspuru-Guzik博士表示，“对外宣称开展AI制药研究的人很多，真正交付研发成果的公司却很少。英矽智能的团队完成AI驱动的靶点发现，并随后进行AI赋能的候选药物开发。据我所知，这是全球首款进入2期临床试验的AI药物，对于英矽智能和AI制药行业都是关键的里程碑。”
该款AI制药的主要原理：英矽智能的研究团队首先利用组织纤维化相关的组学和临床数据集，训练其靶点发现平台PandaOmics。通过深度特征合成、因果关系推断等过程，前述平台提名潜在靶点列表。随后，PandaOmics中的自然语言处理（NLP）模型通过分析涵盖专利、出版物、研发基金、临床试验等文本数据的数百万个文本文件，进一步评估潜在靶点的新颖性以及与疾病的关联性，TNIK被确定为最有潜力的抗纤维化靶点。既往研究曾揭示TNIK与多种纤维化驱动生物通路存在间接关联，但从未提出将其作为特发性肺纤维化（IPF）治疗靶点。TNIK靶点还与衰老的多种标志物有关，可能具有更广泛的治疗潜力。确定TNIK靶点后，英矽智能研发团队利用生成化学引擎Chemistry42，根据基于结构的药物设计（SBDD）策略生成具有所需特性的创新分子结构。经过多次迭代筛选，最终获得候选分子INS018_055，整个过程共合成并测试了不到80个分子。
主流大药企都开始寻找AI制药公司进行合作新药研发，目前几乎所有大药企都有AI制药合作项目：
近期首款AI制药INS0198_055的中国患者招募也开始启动：
下周3月20日，英伟达GCT大会将有两场AI制药圆桌讨论，届时AI制药又将成为科技媒体争相报道的热点。
AI制药相关标的梳理：
1.$泓博医药(SZ301230)$ 。公司自行搭建的PR-GPT多模态大型语言AI模型主要用于处理和生成人类语言以及化学分子描述。公司的AIDD、CADD和GPT模型都属于人工智能和机器学习的范畴。它们都利用大量的数据来训练算法，以便在其各自的领域中做出预测或生成有用的输出。PR-GPT在药物设计和化学研究中的应用主要基于其强大的生成和预测能力。PR-GPT模型可以被训练来生成新的化学分子结构。通过将分子结构编码为一串类似文本的字符，PR-GPT可以生成有效的分子结构。这种方法可以用于探索新的化学空间，生成具有特定属性或活性的分子。在药物设计领域，PR-GPT可以用来预测和生成具有特定药理特性的分子，如更高的亲和力、更低的毒性或更好的药代动力学特性。它还可以用于生成针对特定生物标靶的候选药物分子，加速药物发现过程。PR-GPT还可以辅助虚拟筛选，快速评估大量分子的潜在活性，从而筛选出有前途的候选分子。同时，它还能预测分子的物理化学性质、生物活性和药代动力学特性。
2.$成都先导(SH688222)$ 。公司将DEL平台的“海量信息产出”能力和AI技术的“海量信息处理和学力”能力进行有机整合。公司DEL库小分子种类已突破12,000亿，是全球目前已知的化合物最多、规模最大的实体小分子化合物库。成都先导已经不局限于单纯的杂环化合物库，公司已经将库扩展到共价化合物库，蛋白降解化合物库，分子片段化合物库等应用场景更为丰富的小分子化合物库。公司通过系统化的库分子设计，增加合成分子骨架的种类超过6,000种，基本涵盖了所有当前已获批上市的小分子药物的核心骨架，以及临床在研小分子项目的大多数优势骨架，合成砌块接近40,000种。公司已经筛选超过51类靶点家族类型、几百个靶点，获得功能性的分子的成功率超70%，累积完成了71个项目的化合物知识产权（IP）转让，超过700个化合物实体，并包括很多难成药靶点，并且已经转让的化合物中85%的分子骨架和形状具有全新的分子骨架和分子形态。
主线方向榜
AI强势，主要是景嘉微和掌趣科技带领两条支线贡献，新支线AI制药也有两个板的。低空经济还是超预期。AI之前关注的核心容量票今天普遍回调，看明天会不会扩大，如果扩大，创新药和低空经济会显得更强一些？按照去年的节奏，为啥感觉减肥药这里也很可能会伴飞一下。
高度
高度板主要的板块是：低空经济、AI、医药、赛道，更加集中了。
强度
强度略有波动。
仓位量化参数
仓位量化参数略有下滑。
今天市场上传的小作文：
反攻？
昨天传今晚业绩NB,今天下午传业绩Miss。