国泰君安：AI技术驱动效率革新 优化CXO产业研发全链条

　　、康龙化成、凯莱英、泰格医药等已通过自研或合作构建AI技术壁垒，在靶点发现、患者招募、工艺优化等环节实现效率提升，行业正从“人力密集型”向“技术驱动型”演进。

　　国泰君安主要观点如下：

　　临床前CRO：AI重塑药物发现范式，头部企业构建数据壁垒

　　AI技术在靶点识别、ADMET预测等环节具备独特优势，通过高通量数据挖掘与分子模拟，显著缩短靶点筛选与化合物优化周期。药明康德基于DEL库与AI毒性预测模型联动，成功实现“分子设计-体内毒理验证”闭环，临床前开发周期从18个月缩短至12个月。生成式AI在虚拟化合物生成中的应用有望深化，企业需通过积累独家实验数据优化模型精度。

　　临床CRO：AI破解患者招募瓶颈，数据合规成竞争关键

　　患者入组效率低下是临床试验核心痛点，AI通过多源数据整合与动态匹配优化试验流程。泰格医药AI患者动态匹配系统整合全国800+医院脱敏数据，运用迁移学习技术提升患者匹配精度至89%，患者入组周期缩短28%。去中心化临床试验与AI结合有望成为趋势，具备医疗数据及合规处理能力的企业有望构筑护城河。

　　CDMO：AI赋能工艺智能化，生产质控标准升级

　　AI可以赋能CDMO领域实现工艺参数实时调优与质量预测，突破传统经验驱动模式。凯莱英通过强化学习动态优化多个关键参数，在连续化生产中将某抗病毒药物中间体合成收率从72%提升至88%，批次稳定性从8.5%降至2.3%。未来，生成式AI在合成路径预测中的应用有望释放更大价值，构建工艺知识库与自动化产线实现“数据-模型-生产”闭环有望推动行业降本增效。