AI药物管线中癌症适应症占比达66%，这直接拉动了上游靶点发现、数据服务以及下游临床资源分配的结构性变化，其中中游的AI CRO和AI Biotech企业是核心受益环节。
根据浙商证券对全球80条获批临床的AI药物管线的统计，癌症以66%的占比成为AI制药企业首选的适应症，其次为遗传性疾病和罕见病（12%）、神经系统和免疫疾病（10%）、肠道疾病（8%）及COVID-19（5%）。这种高度聚焦的适应症分布，正在重塑AI医疗产业链的价值分配。
上游：数据壁垒与靶点发现的价值凸显
在产业链上游，AI模型数据集供应及云计算平台是核心环节。其中，医药数据是行业的关键竞争壁垒，云计算平台则保障底层算力供给。值得注意的是，在已公布靶点的管线中，运用人工智能发现新靶点的管线仅3条，表明当前AI在药物研发中更多起到辅助作用，而非颠覆性替代。这意味着具备高质量、高壁垒医疗数据资源的上游供应商，将因癌症药物研发的高强度数据需求而获得更稳固的产业链地位。
中游：AI CRO与AI Biotech的商业模式分化
产业链中游以AI药物研发企业和IT企业为主。当前市场参与者主要分为药企、CRO和互联网公司三类，商业模式上则分为AI SaaS、AI CRO和AI Biotech。从发展趋势看，AI SaaS模式预计会逐渐消失，企业将向AI CRO及AI Biotech两种模式转型。其中，AI Biotech因发展潜力大、市场空间不受限，会成为大部分AI+新药企业的选择；而AI CRO则类似传统CRO领域，最终将形成几家巨头占领大部分市场资源的格局。对于聚焦癌症管线的企业而言，选择确定性更高的AI技术应用场景，针对未满足的临床需求开发具有差异化价值的产品，比单纯追求AI技术本身更为重要。
下游：临床资源的重新分配与效率优化
癌症适应症的高占比直接影响了临床试验环节的资源分配。临床试验是新药研发中耗时最久、资金花费最高、最容易出问题的环节，近三分之一的III期临床因患者招募问题而失败。目前已有AI公司介入临床试验的患者招募工作，通过将医疗记录、医学文献与受试药物信息进行匹配，帮助实验主体找到合适的受试患者；同时也有公司基于公开临床数据，利用AI判断临床试验的成功率。这些应用在癌症等患者基数大、异质性高的适应症领域，具有更显著的效率提升价值。
常见问题
AI制药相比传统制药的核心优势是什么？
AI制药通过将机器学习、自然语言处理及大数据等技术应用于药物研发各环节，可以显著缩短研发周期、降低研发成本，并提高药物研发成功率。普遍认为AI制药可以降低一半的研发周期，减少10%的研发投入，成功率提升4%。
为什么AI药物管线如此聚焦癌症适应症？
癌症是传统制药领域研发投入最大、临床需求最迫切的适应症之一。AI制药企业在适应症选择上与传统方法保持一致，将癌症作为首选，其次为遗传性疾病和罕见病。这一方面源于癌症药物的市场空间，另一方面也因为AI在靶点发现、化合物筛选等环节对癌症相关数据处理的效率优势更为明显。
产业链中哪类企业最有可能受益？
中游的AI Biotech和AI CRO企业是主要受益方。AI Biotech因整体市场空间不受限，预计会成为大部分AI+新药企业的转型方向；AI CRO则有望形成巨头集中的市场格局。同时，掌握高质量医药数据的上游供应商也因数据壁垒而具备较强竞争力。