3月11日，随着AI技术的不断迭代升级，CXO产业迎来了范式革新。头部企业通过加大自研与合作力度，构建起了坚实的产业壁垒，极大地推动了行业效率的提升。

国泰君安最新研究报告指出，AI技术的快速渗透正在加速CXO产业的变革。Deepseek等通用大模型在蛋白质折叠预测上的准确率已突破90%（以AlphaFold基准测试为准），同时，生成式AI技术的运用使得分子结构生成效率提升了5-8倍，标志着AI+CXO融合进入了全新阶段。面对全球药企降本增效的迫切需求，加之AI技术的日益成熟，CXO企业正加速向智能化转型。行业领军企业如药明康德、康龙化成、凯莱英、泰格医药等，通过自研或合作的方式，构建了AI技术壁垒，在靶点发现、患者招募、工艺优化等多个环节实现了效率的大幅提升，CXO行业正逐步从“人力密集型”向“技术驱动型”转变。

在临床前CRO领域，AI技术正在重塑药物发现的范式。头部企业利用AI技术在靶点识别、ADMET预测等环节展现出的独特优势，通过高通量数据挖掘与分子模拟技术，显著缩短了靶点筛选与化合物优化的周期。例如，药明康德通过DEL库（DNA编码化合物库）与AI毒性预测模型的联动，成功实现了“分子设计-体内毒理验证”的闭环，使得临床前开发周期从18个月缩短至12个月。未来，生成式AI在虚拟化合物生成中的应用有望进一步深化，企业需要积累独家实验数据（如DEL库、PB级生物数据库）来优化模型的精度。

在临床CRO领域，AI技术正在破解患者招募的瓶颈问题。患者入组效率低下一直是临床试验的核心痛点，而AI技术通过多源数据的整合与动态匹配，优化了试验流程。泰格医药的AI患者动态匹配系统整合了全国800多家医院的脱敏数据，运用迁移学习技术将患者匹配精度提升至89%，患者入组周期缩短了28%。未来，去中心化临床试验（DCT）与AI技术的结合有望成为趋势，具备医疗数据及合规处理能力的企业有望构筑起坚固的护城河。

在CDMO领域，AI技术正在赋能工艺智能化，推动生产质控标准的升级。AI技术能够赋能CDMO领域实现工艺参数的实时调优与质量预测，突破了传统经验驱动的模式。凯莱英通过强化学习技术动态优化了多个关键参数，在连续化生产中，某抗病毒药物中间体的合成收率从72%提升至88%，批次稳定性从8.5%降至2.3%。展望未来，生成式AI在合成路径预测中的应用（如逆合成分析、杂质谱模拟）有望释放出更大的价值，构建工艺知识库与自动化产线，实现“数据-模型-生产”的闭环，有望推动行业进一步降本增效。

（文章来源：财中社）