研发周期从数年缩短至数月、成本降低70%！AI有望打破药物研发“双十定律”

“今天我们做药物和医疗器械研发，如果没有用人工智能技术，那水平就不是太高，也不是引领未来的方向。”10月17日，在2023生物医药产业数字化高峰论坛上，上海市生物医药行业协会会长傅大煦断言，抓住智能化发展的机遇，是上海生物医药产业实现“弯道超车”的重要机遇。

传统的药物研发面临着“研发周期长、研发费用高、研发成功率低”的瓶颈，一款创新药的问世，平均需要10年以上的时间和10亿美元以上的研发投入。而AI有望打破药物研发的“双十定律”。

联通（上海）产业互联网有限公司副总经理张正卿展示了一组数据：在算力的加持下，药物筛选、基因组学检测分析等进程由以往数月乃至数年缩短至几天，先导药的研发周期从数年缩短至数月，研发成本降低70%。

发现全新目标蛋白质、计算机预测静态蛋白质结构、专用模拟算法模拟动态蛋白结构……复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏介绍了AI赋能大分子新药设计的各个环节。

例如，在弄清楚蛋白质的性质的过程中，“蛋白质结构的柔性永远是制约提高结构解析分辨率最难逾越的一个瓶颈。”马剑鹏表示，“直接从实验数据中抽提动态信息是结构生物学家的终极梦想，这个问题只能靠算法来解决。”在迄今为止准确度最高的蛋白质三维结构预测模型的帮助下，蛋白质结构预测精度已经提高到了88%，比过去提升了超20%。

英矽智能科技 (上海) 有限公司联合首席执行官任峰介绍，借助AI，英矽智能在研发一款特发性肺纤维化药物的过程中，从靶点发现到临床侯选化合物品的确定仅用了18个月的时间与260万美金的研发投入，而根据文献报告，如果采取传统的药物研发过程，做同样的事情需要四年半的时间与上亿美金的投入。

此外，任峰还展示了英矽智能的自动化机器人实验室。

“AI赋能新药研发的竞争，会逐渐从算法的竞争过渡到数据的竞争。”任峰介绍，该实验室整个中控系统是由AI平台来控制，各个功能岛通过机器人互联串联。研发人员在上海编制好实验操作流程，一个指令，苏州实验室里的机器人就能帮助研究人员进行实验并完成数据回传，既节约了人力物力，也能产生更多的数据，从而帮助人工智能算法优化。

从算法、算力到数据，AI药物研发的探索方兴未艾。论坛上，上海市生物医药行业协会生物医药数字化专业委员会揭牌，并启动了生物医药产业数字化转型团体标准体系建设，第一批团体标准将从数字化成熟度测试评估方法、安全合规、关键技术、数据治理四方面为生物医药产业数字化转型提供指导和依据。

头图为2023生物医药产业数字化高峰论坛现场。于玘珺 摄影