报告指出，在AI技术支持下，多组学技术能够通过生成数据、运行测试、推断和决策，以及运行实验来推断和指导开发，从而经济有效地解决小疾病人群的问题，并更精准地识别患者和疾病；并将药物上市时间从13年缩短到8年，总成本降低4倍。
作为科技创新的坚定支持者和押注者，素有“女版巴菲特”之称的方舟投资管理公司首席执行官“木头姐”凯西·伍德（Cathie Wood）这次将目光聚焦在了AI医药革命上。
近期，“木头姐”带领她的ARK研究团队发布了名为《Big Ideas 2025》的报告，长达148页，深入探讨了当今不断发展的五个技术创新平台——AI、机器人技术、能源存储、公共区块链和多组学测序（Multiomic Sequencing）之间的复杂融合，并指出这些颠覆性技术会推动各行业实现指数级增长，助力全球经济的阶跃变化。
其中，在多组学测序方面，报告指出，在海量多组学数据的支持下，结合可编程生物学的驱动，运行自主实验室的AI系统可能会显著降低药物研发全流程的成本，从而改变这个长期停滞的制药行业的回报状况。
在AI技术支持下，多组学技术能够通过生成数据、运行测试、推断和决策，以及运行实验来推断和指导开发，从而经济有效地解决小疾病人群的问题，并更精准地识别患者和疾病；并将药物上市时间从13年缩短到8年，总成本降低4倍。
AI赋能多组学表现整体提升1000倍
ARK指出，多组学在AI技术的支持下，正在改变医疗诊断、药物研发和治疗方法，能够通过生成数据、运行测试、推断和决策，以及运行实验来推断和指导开发，从而经济有效地解决小疾病人群的问题，并更精准地识别患者和疾病。
到2030年，多组学的表现将会提高一个数量级，即在成本不变的情况下，AI将使多组学的表现整体提升1000倍：
其中，AI将使药物研发商业化速度加快1.6倍，成本降低4倍，回报率提高5倍；
在分子诊断方面，将使癌症筛查的生产力提高20倍，癌症监测市场规模扩大10倍；
在多组学工具方面，将使DNA等生物信息的读取成本降低100倍，写入成本降低1000倍；
在治愈性药物的效果方面，将使其比标准护理药物高20倍，比同类最佳精密药物高2.4倍。
具体来看：
以AlphaFold为代表的AI模型，在蛋白质结构预测方面取得了突破性进展，其效率是传统方法的508倍。最新版本AlphaFold3可以预测超过10亿种结构，包括多链复合物、蛋白质-配体、蛋白质-DNA/RNA相互作用等。
在癌症诊断和监测领域，微残留病变（MRD）检测技术可以比传统影像学检查提前20个月发现癌症复发。ARK预计：
MRD检测将成为每位癌症患者的标准护理，未来5年内产生的数据量将是迄今为止最大的基因组学项目UK Biobank的700倍，为癌症的预测和管理带来革命性变化。
多癌症筛查是另一个潜力巨大的领域。通过液体活检技术，只需一次血液检测就可以同时筛查多种癌症，有望将美国的潜在市场规模扩大一倍以上，达到2400亿美元。更重要的是，这项技术可以将筛查成本降低5倍，同时将挽救的生命数量增加4倍。
AI驱动自动化药物研发：上市时间缩短40%，成本降低4倍
人工智能和自动化技术正在重塑药物研发流程。ARK研究认为，AI驱动的药物开发可能将其上市时间从13年缩短到8年，同时将总成本降低4倍，从24亿美元降低到6亿美元。
此外，AI驱动的药物开发还能延长专利保护期，显著提升药物的经济价值:
目前的AI方法可以将开发时间缩短2-3年，使药物知识产权价值提高30%-50%。而新兴的AI设计方法有望将开发时间缩短4-5年，知识产权价值提升70%-80%。
在30年周期内，AI设计的药物累计现金流可能达到40亿美元，是传统药物模式的4倍以上。
治愈性药物的价值可能是典型药物的20倍，是可缓解疾病的慢性处方药的2.4倍。
AI加速开发的治愈性药物在第一阶段人体试验时就可能价值超过20亿美元，而传统资产通常只能收回一期临床的成本。
ARK研究认为，AI驱动的药物开发和疾病治愈将扭转制药/生物科技行业几十年来回报率下降的趋势：
那些采用AI技术、专注开发治愈性药物的公司，其研发回报率有望达到30%-47%，远高于行业平均水平。
不过，ARK也指出，这也意味着行业将面临分化。传统制药公司如果不积极适应这一变革，可能会在竞争中落后。许多现有的开发项目可能会成为沉没成本，因为更灵活的AI药物开发平台可能抢先推出治愈性药物，彻底消除某些疾病。
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