人工智能制药助力我国医药产业创新发展

人工智能重塑制药行业：中国的新机遇与挑战

随着人工智能（AI）技术的深入发展，其在制药行业的广泛应用正改变着这一领域的格局。我国AI制药虽然起步较欧美稍晚，但发展迅猛，尤其在我们拥有的数据和算法优势下，行业专家预见AI制药将成为国内医药产业实现弯道超车的重要机遇。

近年来，中国本土AI制药企业如雨后春笋般涌现，涵盖了新药研发的全链条，从靶点识别、药物发现，到临床前研究和临床研究等多个阶段。尽管当前欧美处于AI制药3.0阶段初期，而国内尚处于2.0早期，但国内企业正积极追赶，并有望在不久的将来进入3.0阶段。

尽管美国在全球AI药物管线布局上仍占主导地位，但中国的AI制药企业也在逐渐崭露头角。部分本土企业已经开发出自有专利的开发平台，并开始在前沿领域进行探索，如小分子晶体结构预测、原发药物设计等。大量的资金也已经开始涌入中国的AI新药研发公司，国内互联网巨头如腾讯、百度、字节跳动等也将其AI算力转向药物开发设计领域。

中国在利用AI技术辅助新药研发方面具有得天独厚的优势。充足的大数据是训练AI的关键，而国内庞大的人口基数和可观的医院规模有利于搜集整合大规模数据。中国的CRO公司数量众多，这为药企在药物开发中同时纳入多个CRO公司平行开展多项试验创造了可能，为AI学习进步提供了必要的比对数据，同时还可以降低成本，提升质量。

尽管中国在AI部分具有竞争力，但在制药方面仍需努力。业界专家指出，中国在数据的理解和应用、生物学和转化医学的基础建设等方面与国外存在差距。尽管AI技术已渗透到医药研发的各个环节，但新兴行业与传统行业的结合仍面临数据、算力、政策等诸多挑战与风险。

数据和算力问题是关键挑战之一。未来AI制药的竞争将逐渐从算法竞争过渡到数据竞争。数据的量和标准化问题以及算力的局限都是目前需要解决的问题。新药研发的不确定性也是一大风险。人类对于疾病的理解仍然有限，这使得新药研发充满了未知和挑战。

中国在AI制药领域具有巨大的发展潜力和机遇，但也面临着挑战和风险。我们需要继续加强数据的理解和应用、基础设施建设以及人才培养等方面的努力，同时尊重药物研发规律，逐步推动AI技术与制药行业的深度融合。只有这样，我们才能在全球范围内成为行业翘楚，实现医药产业的可持续发展。潘麓蓉强调，在创新团队和科学家培育上，政策和产业资本的支持至关重要。这是因为AI制药这个新兴领域，是高度封闭和保密的行业与开放性最强行业的交融碰撞。

领域融合遭遇“水土不服”。AI制药的生物实验学科与计算机学科知识体系和方法论的整合过程中，显现出了两种截然不同的行业气质：国际大型药企拥有数百年的知识经验和数据积淀，但壁垒森严，对数字化抱有天然抵触情绪；而AI领域则强调开放，训练数据的广度和质量至关重要。西湖大学生命科学学院的博士生导师郭天南也认同这一点，他提到制药行业的保守性，特别是传统巨头公司在改变框架上的困难重重。尽管面临挑战，但新创建的公司仍有机会崭露头角，行业洗牌在所难免。

复合人才的匮乏成为该行业的最大痛点，尤其是具备生物、化学、医学和AI技术复合背景的人才极度缺乏。受访专家指出，我国在这方面的人才短缺尤为严重。既需要懂传统药物研发的人才，又需要那些相信AI、愿意用AI技术做创新药研发的人。郭天南提到，我国的人才培养体系有待完善，特别是在跨学科人才的培养上。国际政治环境的不确定性给科研交流和国际合作带来了负面影响。

针对这些问题，专家们提出了相关建议。首先应从体制上全面激发我国AI制药产业活力，包括强化交叉人才培养、吸引跨国人才、前瞻性加速监管审批、推动跨学科产业园建设以及加强数据和隐私管理。在人才培养方面，需要打破专业壁垒，重点培养复合型人才，并鼓励生物医药博士创业；同时充分利用全球人才资源，吸引海外高层次人才。在监管审批方面，我国应借鉴国外最新监管措施并结合国内实际情况制定前瞻性政策和法规。推动跨学科产业园建设以及加强数据和隐私管理也是促进AI制药发展的重要举措。只有通过这些努力，我们才能推动AI制药实现我国的创新药研发“革命”。王璘指出，AI制药领域涉及海量的数据支持和运用，对于制药企业来说，在决定采纳新兴的AI算法或数字化工具之前，首要考虑的因素应是数据安全和隐私保护的问题。他强调，随着AI技术的不断进步，数据安全和隐私保护的重要性愈发凸显。

潘麓蓉也表达了相似的观点，她认为制药行业数据的保密性和AI技术对数据的强烈依赖之间存在明显的矛盾。为了解决这一矛盾，我们需要借助新的加密技术，建立行业合作机制，以及创新的数据资产商业管理机制。这些措施将有助于确保数据的安全性和隐私性，同时也能满足AI技术在制药领域的需求。

随着AI技术在制药领域的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为不可忽视的关键因素。只有确保数据的安全性和隐私性，才能充分发挥AI技术的潜力，推动制药行业的持续发展。制药企业和相关机构需要共同努力，采取有效的措施来解决数据安全和隐私保护的问题。