本期节目我们邀请了结构生物学专家，目前专注于蛋白设计研究的Alex和生物医药投资资深人士Eric，一起聊聊AI驱动药物发现(AIDD)领域正在发生的变化。

本期你将会听到AIDD公司如何估值、它们的技术壁垒是什么，以及它们的商业模式正在如何转变。我们比较了传统制药和AI平台型公司走的不同路子，聊到了平台技术难以标准化的问题、数据资产怎么挖掘价值，以及从靶点发现到分子设计的验证过程有多复杂。

两位嘉宾还分享了中美AIDD企业的具体案例，讨论了创新药在AI时代如何提升增长预期、降低不确定性的思路。如果你关注生物医药与AI的交叉领域，希望这期内容给你带来新的市场见解和技术视角。

【主要话题】

03:38 创新药企业的估值与临床数据的影响

08:40 大型药企与初创公司的不同关注视角

13:28 AIDD平台型企业的估值逻辑

18:11 AIDD平台型企业目前的“困境”

19:45 缺乏标准化的发展现状与跨过分水岭的可能性

23:39 在AIDD制药领域最有可能率先标准化的服务类型：CRO

26:20 寻找管线研发和平台服务的的平衡

30:40 平台型AIDD提供的能力介绍

36:07 如何判断潜在靶点或管线价值

41:45 数据是竞争的核心，可以带来持续性的技术壁垒

45:35 发现潜在靶点的能力在估值中的地位与实际业务中潜在的问题

50:17 为什么AI辅助蛋白设计相关的领域是AI应用目前最受关注的？

56:57 中资AIDD的发展情况

【Reference&Glossary】

CRO：Contract Research Organization，合同研究组织（CRO）是为制药、生物技术和医疗器械行业提供支持的公司，专注于临床试验等服务

NPV (Net Present Value): 净现值，评估药物项目未来现金流折现后的价值。

rNPV (Risk-adjusted Net Present Value): 风险调整净现值，考虑临床成功率等风险因素后的净现值。

管线 (Pipeline): 制药公司正在开发的药物产品系列，处于不同研发阶段的候选药物集合。

部分AIDD企业的管线一览：

MNC (Multinational Corporation): 跨国公司，通常指大型国际制药企业。

细胞CV (Cell Computer Vision): 使用计算机视觉技术分析细胞图像数据，如Recursion公司的核心技术。

a16z早年关于AIDD技术平台的文章

nature一篇关于提升AIDD潜力的讨论（数据的重要性）

还有一些没有cover到的：

全球专利布局与技术壁垒的构建现状

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