壽從霜

●本報記者鄭萃穎

從藥物研發(fā)模式變革到臨床治療創(chuàng)新，從數(shù)據(jù)處理優(yōu)化到科研思路拓展，人工智能正全方位賦能生物醫(yī)藥行業(yè)。7月28日，在2025世界人工智能大會期間舉辦的“人工智能醫(yī)藥研發(fā)新模式與新機遇生態(tài)論壇”上，與會專家分享了人工智能在藥物研發(fā)與疾病治療中的前沿應用。同時人工智能在生物醫(yī)藥中的應用仍面臨數(shù)據(jù)、技術、合作等多方面挑戰(zhàn)。

人工智能驅動醫(yī)藥革新

“人工智能將從輔助工具轉變?yōu)槿祟悈f(xié)作伙伴，推動藥物研發(fā)模式變革?！鄙虾?chuàng)新藥物研發(fā)中心首席科學家JohnRenger在論壇上發(fā)言。他舉例道，未來人工智能可突破臨床診斷的局限，從個體的遺傳傾向、生活經(jīng)歷等多方面入手，甚至在疾病癥狀出現(xiàn)前提前介入，改變疾病發(fā)展軌跡，監(jiān)測干預效果。隨著人工智能對人類生物學和疾病復雜性了解逐步加深，還可以通過個體信息構建虛擬人，用人工智能技術提供定制化治療方案。

人工智能在藥物研發(fā)方面具有較大潛力，JohnRenger表示，如可以借助人工智能進行逆向設計，“不再是先確定靶點、進行篩選，制成治療藥物，而是直接告訴人工智能我們需要一種具有某些特性的藥物，讓機器去構建它?！?/p>

傳統(tǒng)藥物研發(fā)需進行大量臨床前安全評估和臨床試驗，且常因動物與人類對藥物感知的差異而無法準確預測耐受性，而人工智能為這些難題帶來了新的解決方案。

JohnRenger表示，未來，人工智能不僅能預測特定靶點的治療效果，還能預判藥物作用后的連鎖反應，包括潛在的安全和耐受性問題，這將大幅減少安全評估和耐受性測試的工作量，優(yōu)化給藥方案，擺脫如今依賴多次生物實驗，以及臨床預測模型效果不佳的困境。還可以在開展藥物臨床試驗前，先在虛擬環(huán)境中進行模擬，解決臨床試驗的安全性問題。人工智能可用于監(jiān)測試驗研究進展和患者狀況，并實時與監(jiān)管機構進行溝通。

在人類情緒類疾病方面，人工智能也有應用潛力。JohnRenger表示，人工智能未來或許能為精神分裂癥、焦慮癥、抑郁癥等疾病提供治療方案。通過了解每個人的情緒“閾值”，根據(jù)個人特點提供個性化互動，比如在對方感到焦慮時調整互動方式，在需要反饋時給予情緒反饋，提升人們面對壓力、艱難抉擇的處理能力。

中山醫(yī)院肝外科主任高強則從臨床角度分享了人工智能在腫瘤領域的應用。他表示，腫瘤微環(huán)境復雜，涉及多種細胞及相互作用，多組學數(shù)據(jù)的解析面臨巨大挑戰(zhàn)，人工智能的介入為解決這些問題提供了新方法。

在病理分析中，人工智能能發(fā)現(xiàn)人眼難以察覺的信息，通過結構特點判斷腫瘤對治療的反應。此外，人工智能在分析已有組學數(shù)據(jù)、開發(fā)新療法、優(yōu)化腫瘤疫苗以及輔助臨床用藥決策等方面也取得了一定進展。

降本增效加速創(chuàng)新迭代

上海人工智能實驗室教授歐陽萬里則談到人工智能在生命科學創(chuàng)新中的三大作用：減少創(chuàng)新成本，加速創(chuàng)新迭代，提升創(chuàng)新高度。

在減少創(chuàng)新成本方面，人工智能在數(shù)據(jù)壓縮上展現(xiàn)出巨大潛力。傳統(tǒng)壓縮方式在高壓縮比下會導致數(shù)據(jù)失真，而人工智能能學習光學影像特性，實現(xiàn)高保真的百倍甚至千倍壓縮，如對斑馬魚全腦成像數(shù)據(jù)的壓縮，既大幅降低存儲成本，又不影響數(shù)據(jù)質量。同時，利用基座模型可解決實驗數(shù)據(jù)不足的問題，如在核糖核酸（RNA）結構預測中，基于語言模型的訓練方法能顯著提高預測精度，減少無效實驗。

在加速創(chuàng)新迭代方面，人工智能可替代部分人工工作。歐陽萬里介紹，以晶體結構解析為例，基于大模型并結合專業(yè)領域知識的方法，解析準確率達到專家水平，速度大幅提升。在神經(jīng)科學分析中涉及海量數(shù)據(jù)（維權），人工智能交互式分割模型的應用可降低人工標注成本，提高效率。

在提升創(chuàng)新高度方面，學界已經(jīng)對人工智能的科研想象力加以探索。歐陽萬里團隊測試發(fā)現(xiàn)，大語言模型能像化學家一樣提出高質量研究想法。通過讓大語言模型模擬不同領域專家團隊進行討論，人工智能可生成更具創(chuàng)新性的科研思路，為生物醫(yī)藥研究提供新靈感。

數(shù)據(jù)缺失成為應用瓶頸

專家們圍繞人工智能在生物醫(yī)藥領域的挑戰(zhàn)與突破點展開熱烈討論。深勢科技創(chuàng)始人、CEO孫偉杰認為，人工智能用于科學研究經(jīng)歷了多個發(fā)展階段，當前的核心挑戰(zhàn)是將最新人工智能技術快速應用到藥物研發(fā)等場景并產(chǎn)品化，而一款全民可用的人工智能科研產(chǎn)品是推動領域發(fā)展的關鍵。

羅氏中國創(chuàng)新中心AIDD負責人林毅表示，藥企在數(shù)據(jù)利用上存在結構數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)共享難、人工智能模型結果存在偏向性等問題。廣州國家實驗室研究員陳紅明結合經(jīng)驗談道，數(shù)據(jù)整合是一大系統(tǒng)工程，需處理內外部不同來源數(shù)據(jù)，同時解決數(shù)據(jù)隱私、格式標準化等問題。

上?？茖W智能研究院主任研究員郭鑫認為，圖像處理在藥物發(fā)現(xiàn)中應用廣泛，如處理超大病理圖像、提升圖像質量等，但也面臨數(shù)據(jù)共享、工具開放及建模等挑戰(zhàn)，未來突破點在于構建服務于科研的人工智能技術平臺。

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