行業地位

3011月，谷歌的人工智能技術公司DeepMind宣布了其深度學習算法AlphaFold，以突破生物學中重要的蛋白質折疊問題，該算法的預測精度第一次相當于人類實驗的預測精度。 我們相信，這是深心擊敗圍棋世界冠軍阿爾法圍棋2016，2019阿爾法星戰勝電子競技專業球員后的又一重大突破。 今年10月，諾貝爾化學獎授予了EmmanuelleCharpentier、JenniferA.Doudna和其他科學家的CRISPR基因編輯技術，我們注意到學術界也逐漸開始嘗試基因編輯領域的人工智能。 隨著AlphaFold預測算法、CRISPR等遺傳編輯技術的發展，人工智能與生命科學的未來結合有望成為一個新的發展軌道。與該主題相關的公司包括：科技公司Google GOOGL。 美國，未發現，基因測序-Illumina(ILMN。 美國，未覆蓋，基因編輯-海外：CRISPR治療學(CRSP。 美國，不包括)，Editas(EDIT。 美國)，不包括)，Intellia(NTLA。 美國)，未覆蓋)，國內：博雅，國內首次提交CRISPR基因編輯治療臨床試驗申請)等。

評論意見

人工智能有助于解構蛋白質折疊。 1)什么是“蛋白質折疊問題“？ 蛋白質功能主要依靠自身的3d結構，其折疊過程提供洞察一維氨基酸序列信息在DNA中轉錄和翻譯如何決定三維蛋白質的分子結構[i]，它屬于生命科學中的重要命題。 阿爾法折疊提供什么優勢？ 阿爾法折疊輸入氨基酸序列信息，預測蛋白質中氨基酸對的距離和連接化學鍵的角度，構建和預測蛋白質的立體模型。 與傳統的預測方法(X射線晶體衍射、冷凍電鏡等)相比。) 在實驗室中，Alpha折疊的基礎上，精度接近人體實驗，設備成本相對較低，預測時間縮短(部分預測時間僅為半小時[II]]。我們認為，人工智能對醫藥領域降本增效的作用不斷涌現，具有良好的發展前景，在后健康時代，AI醫療有望迎來大發展。

蛋白質分子折疊的研究前景廣闊，人工智能有望加速應用。 1)應用意義：蛋白質大分子可以幫助人體實現感知光，肌肉生長，病毒免疫等多種功能，對生命非常重要。 通過對蛋白質分子結構的研究，我們可以解決許多領域的問題，包括作物增產、藥物設計、病理探索和塑料降解。 2)人工智能能做什么？ 目前有潛在的立體構象III]單蛋白。 雖然AlphaFold不能保證接近完美的預測，但我們認為，隨著模型的不斷優化和蛋白質結構數據庫(PDB)的不斷完善，該技術有望提高蛋白質結構的預測效率和準確性，加速蛋白質折疊的擴展和落地。

生命科學與人工智能不斷交叉，有望成為新的投資軌道。 來自微軟[iv]2018引入高程預測CRISPR基因編輯效應，2020年初，中國AI企業利用人工智能技術，在診斷前，診斷中，診斷后幫助抗擊疫情，進而對這個AlphaFold解構生物學問題。 我們認為這表明基于人工智能技術的生命科學的發展有望成為未來的重要趨勢。

估價和建議

保持覆蓋公司評級，利潤預測，目標價格不變。

風險

新業態帶來倫理和政策挑戰；人工智能技術發展不及預期。

圖1：什么是“蛋白質折疊問題“？

資料來源：中金研究司

圖2：一個人含有約2萬種蛋白質，具有豐富的探索前景

資料來源：中金研究司

圖3：蛋白質分子折疊的前景

資料來源：自然，心靈深處，中金研究部

圖4：人工智能在醫療保健中的日益使用

資料來源：科大訊飛，IBM網站，中金研究部

圖5：AI技術開始滲透到診療過程的各個方面

資料來源：中金研究部

圖6：深度心智訓練神經網絡預測蛋白質配對殘基（殘基）之間距離的獨立分布

資料來源：中金研究司

圖7：AlphaFold2算法預測了顯著的優化結果

資料來源：自然，心靈深處，CASP，中金研究部

圖8：阿爾法折疊神經網絡體系結構

資料來源：深心，中國科學院，中金研究部

圖9：AICRISPR基因編輯的概念框架

資料來源：中金研究部威爾遜中心

圖10：由微軟開發的高程算法預測的CRISPR缺失效應的概率分布

資料來源：Nature，Microsoft，CICC研究部

圖11：中國安全和AI在健康活動期間推出的健康事件預防和控制產品

資料來源：公司官方網站，中金研究部

（編輯：李國建）