AI制药正在成为当前医药研发领域的热点。今年9月,国内首款凭借AI辅助研发获批的原创药——盐酸伊司特韦片(商品名:艾普司韦,由西湖大学等单位研发)正式获批上市。相较于传统研发动辄十年的周期,这个药物从源头发现到完成临床试验仅用时三年半,AI在其中发挥的作用颇为关键。一直以来,创新药研发被公认为“高投入、长周期、高失败率”。有人将其概括为“三个十定律”,即十年时间、十亿美元投入、不到百分之十的成功率。那么,AI是否会改变这一“定律”?药物研发前端效率大大提高-->把实验室里的发现转变为临床上的创新药物,为何常要以十年计?业内专家表示,这源于它复杂的流程:第一步,药物研发人员需瞄准某一疾病的根本机制,锁定关键生物靶点,并通过高通量筛选与结构优化,从海量分子中“淘”出最具潜力的候选化合物;第二步是临床前研究,在细胞和动物模型中严格验证药物的安全性、毒性及代谢特征;第三步则是临床试验,申请获批后,药物需经历Ⅰ期(安全性)、Ⅱ期(疗效探索)和Ⅲ期(大规模确证)三个临床试验关,在真实世界中逐步验证其在人体中的真实价值。最终,药物经监管机构严格审评,获批上市。其中,第一步的药物分子筛选过程犹如“大海捞针”,需要反复试错,高度依赖科研人员的经验和时间投入。“而现在,AI介入新药研发后,首先改变的就是研发前端的效率。”中国科学院院士、中国科学院上海药物研究所研究员陈凯先说,“过去需要科研人员耗费大量时间完成的文献检索、数据分析、分子筛选等工作,如今可由AI辅助完成。”据西湖大学研发团队介绍,在艾普司韦的研发初期,他们就利用AI技术在一个包含上亿种化合物的分子“大池子”中进行虚拟筛选,排除种种“假阳性”,找出最具可能性的“候选者”,这一步大大提高了效率。在药物研发的第二阶段,他们又利用AI模型提升对药物安全性、毒性等方面的预测精度。“艾普司韦证明,AI辅助药物研发在当前是高效可行的。”西湖大学校长助理王廷亮说。这一做法在国内并不鲜见。“以前我们筛选一个候选分子,就像在黑屋子里找钥匙,摸到天亮也不一定找得到。”国药集团的一位研究员如此形容传统药物研发的无奈。如今,他们尝试把AI嵌入研发环节。例如,面对“一人一策”的肿瘤新生抗原发现难题,中国生物上海生物制品研究所科研团队自主搭建人工智能预测平台,能从数百万个可能的肿瘤基因突变位点中,锁定那些传统方法难以发现的候选疫苗多肽。基于该平台研发的mRNA个体化肿瘤治疗性疫苗,目前已完成早期概念验证。可见,让算法替代人工试错,正成为越来越多药物研发者的选择。警惕“AI生成的分子越多,失败的越多”除了分析海量文献和数据、生成候选分子,AI也在参与实验设计等药物研发的各个环节。然而,有专家提醒,前端效率提升,并不意味着成药率同步提高。清华大学药学院创始院长丁胜观察到一个现象:在AI的辅助下,药物研发前期生成分子的速度越来越快,但药物研发后续环节的失败率并没有随之下降——相反,“生成的分子越多,失败的越多”。因此,AI效率提升的背后,可能意味着后续更多需要验证的假设和更大的资源消耗。在丁胜看来,AI发展得越快,科研人员越需要重新思考哪些事情值得“慢下来”做,比如加强对疾病机制的认识,寻找新的治疗概念、药物靶点和技术路径。恒瑞医药人工智能辅助药物发现负责人韩涟漪判断,未来3到5年,AI将越来越普遍地进入药企研发流程,但评价AI是否真正能改变药物研发,不能只看生成多少分子、节省多少时间,更应看它是否提高研发成功率,是否带来更好的临床效果,以及最终是否让患者获益。在上海国投科创产业研究院人工智能中心总经理张宣看来,前端生成能力越强,对后续筛选和验证能力的要求也越高。如何让更多候选分子经过有效筛选和实验验证,真正走到临床,成为AI制药下一阶段必须解决的问题。他认为,AI可以快速从已有数据中提取规律、生成新方案,但如果数据本身存在缺失、偏差或噪声,AI并不能自动弥补这些问题。医渡科技政医事业部高级副总裁袁芳对此表示赞同:“当前新药研发需要的不只是海量数据,更是高质量、标准化、能够持续反馈并覆盖全生命周期的临床数据。”具体来说,发现全新药物靶点,需要数据维度全、临床结果准,以此驱动AI深入验证疾病机理,而不是只在已知靶点上做文章;而要加快临床试验速度,则需要标准化的海量数据,用来快速找病人、降成本,这些都需要坚实的数据支撑。AI将成为新药研发的组织性力量压缩研发周期、降低试错成本,AI制药带来的变革性力量已初露端倪。未来,又将有怎样的发展想象空间?“当前,众多跨国药企通过并购或合作,加码AI靶标发现等前沿方向,凸显出生物医药行业向精准化、智能化、技术融合加速迭代的创新格局。”陈凯先说,在这一趋势下,AI对生物医药而言,将从“赋能”走向“原生”,其价值不止于提高既有流程效率,更在于能否助力科学家发现新的疾病机制、药物靶点和新药。他进一步展望:AI赋能新药研究,将从目前作为应用的方法和工具,变成科研流程中的组织性力量,成为人类科学家的“伙伴科学家”。它带来的真正新变化,不是计算能力的升级,而是研发范式的重塑;不是单点技术的突破和局部效率的提升,而是整个研究流程的系统重塑,从线性串联模式变为多模态、多尺度信息融为一体的并行优化模式。临港实验室研究员郑双佳认为,当下的AI制药技术正迎来第四轮浪潮,即依托推理大模型与科学智能体,实现科学假说的规模化生成与迭代验证。因此,该行业面临的挑战,已不再是AI基础研发能力的搭建,而是如何将现有技术与数据积累进行高价值转化,从而助力产出具备全球影响力的源头创新药物。在这一浪潮中,中国需要把握机会。有关数据显示,2025年我国批准的新靶点、新机制药品共11个,其中4个是国产创新药;2026年上半年,我国批准的新靶点、新机制药品共11个,全部为国产创新药。这说明,中国药物研发正逐步具备向原始创新迈进的基础。9月18日,工信部等十部门联合印发《医药工业发展“十五五”规划》,首次将“AI制药全流程数据自动采集与追溯系统”作为高价值场景写入国家五年规划,并明确目标:到2030年,创新药产业规模年均增速超20%,首创新药全球占比突破25%。“我们经历了跟踪仿制阶段、模仿创新阶段,正在向原始创新奋进,已具备了逐渐接近第一梯队的潜力,这就是今天中国生物医学领域发展所处的历史方位和前进目标。”陈凯先说。(本报记者杨舒)
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春秋旅游副总经理周卫红表示,随着更多客源地的境外游客得以通过更便捷的方式来到中国,了解、感受中国的开放态度、全球胸怀,旅游企业也将结合更多体验性的文化内容,设计丰富多样的出入境游新品。同时,澳大利亚、新西兰也有着很多华人华侨,单方面免签的推出,在方便他们回国探亲访友之余,同时也可以通过旅游,来看看中国发生的深刻变化,体验丰富多彩的生活和文化。
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[环球时报特约记者 任重]英国政府当地时间13日以“打击普京的战争机器”为由宣布50项新制裁,对象包括5家中国实体。中国驻英国使馆发言人当天回应说,英国政府罔顾国内国际民意,不断火上浇油,不但没有反思自己的恶劣行径,反而罗织罪名制裁中国及其他国家企业,充分暴露了英方的虚伪嘴脸。中方敦促英方立即纠正错误,撤销对中国企业的制裁。
国家防灾减灾救灾委员会办公室、应急管理部会同国家粮食和物资储备局向河北、山西、内蒙古、山东、河南5省(区)调拨3万件中央救灾物资,支持地方做好抗旱救灾各项工作。
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“积极管理你的核心业务,这真是一剂难吃的药。我们有很多艰苦的工作要做。”墨菲表示,虽然底特律汽车制造商需要重新思考在中国的经营方式,但美国电动汽车领导者特斯拉的情况略有不同,与传统的底特律汽车制造商相比,特斯拉在电动汽车零部件方面拥有大约1.7万美元的成本优势,这有助于该公司在中国市场的发展,使其有“更大的发展空间”。(汪品植)






