AI造药中国突破：18个月冲刺全球首款
一款新药，平均花10年时间、耗资10亿美元——这就是制药界的"双十定律"。现在，这个魔咒正在被打破。2026年6月，英矽智能宣布即将启动全球首个完全由AI驱动发现的创新药物Rentosertib的三期临床试验，由钟南山院士牵头，北京协和医院、上海市肺科医院等35家顶级临床中心联合参与，计划招募320名特发性肺纤维化患者。这个消息的分量，远超任何一次例行临床公告。它意味着：AI造药，第一次真正站到了最终上市的门槛前。要理解这件事有多震撼，得先知道传统新药研发是多难的事。从靶点发现到临床前研究，再到一、二、三
英矽智能与SK生物制药签署25亿美元合作协议，剑指神经免疫疾病创新药研发
生成式人工智能驱动的临床阶段生物医药科技企业英矽智能（Insilico Medicine，3696.HK）与韩国知名生物技术企业SK生物制药公司（SK Biopharmaceuticals）联合宣布，双方在BIO 2026国际大会前夕达成AI驱动的药物研发战略合作，将深耕神经免疫性疾病领域，运用AI技术发掘创新药物候选分子。神经免疫疾病涵盖神经炎症性疾病、神经退行性疾病及罕见神经系统疾病，是当代医学最具挑战性的治疗领域之一，临床需求高度未满足，相关药物研发的临床成功率历来相对偏低。根据协议条款，英矽智能将
AI问诊惹争议：照本宣科不可取，善用工具方能不被淘汰
开篇：一则热传就诊经历引发的行业反思：医师照念AI，病患当场破防昨日，丁香园的一篇推文在医疗圈引发轰动（参考《医师用豆包问诊，将手机偷放在桌下？患者集体破防了》），该事件令众多医患陷入深思：某患者重金挂了知名专家号，本盼着获取精准且个性化的诊疗建议，结果就诊时，大夫全程依赖AI搜索医学资讯，几乎原封不动地将AI生成的文字读给患者听。该患者离开诊室后心态彻底崩溃。在民众的传统观念中，专家理应学识渊博、从容不迫，能结合自身多年临床经验及患者具体情况给出专属判断，而非对着AI生成的标准化文本照本宣科。此事一经曝
AI爆发前夜，他用10亿告诉你该从哪里下手
假设今天，AI能帮你完成一个需要一小时的任务。六个月后，它能完成两小时的。五年后，85天的。十年后——239年的。Marc Warner说，这不是预测，是现实。至少在写代码这件事上，AI就在沿着这条曲线走。研究数据也印证了这一点：AI能独立完成的编程任务难度，每七个月翻一倍。他有资格这么说。2014年，他在哈佛做量子物理研究，那时候大多数同行连"AI"这个词都不愿意提——说出口会被嘲笑，因为这个词已经被过度炒作又烂掉了。他的老同学Demis Hassabis正在伦敦做一家叫DeepMind的AI公司，没多
AI领域三线并进：芯片、制药、立法全面突破
英伟达推出全新AI处理器，专为高难度推理场景打造 今日，英伟达在2026年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上正式推出了其全新AI处理器"Blackwell Ultra"。该芯片针对大规模语言模型和复杂推理任务进行了专项优化，据悉在数学、科学推理等领域的运算效率较前代产品提升近4倍。英伟达CEO黄仁勋指出，该芯片将直接面向科研机构和前沿AI企业，推动通用人工智能（AGI）的研发进程。业界观点认为，随着此类专用处理器的问世，AI在医疗诊断、气候模拟等核心领域的应用成本有望进一步下降。 全球首款AI设计
AI新药冲刺FDA：首个人工智能原创药物的破局时刻
2026年2月，Lirafugratinib作为全世界首个向FDA提交上市申请的AI原创分子，迈出了历史性一步。整个行业历经五年跋涉，从探讨“AI能否造药”的质疑，迈入了“AI造出的药能否获批”的实战检验期。这并非单纯的技术狂欢，而是对全新方法论的一次严苛考核。双十法则与效率神话的边界 旧制药界的“双十法则”：十年光阴、十亿美金，临床成功率仅一成左右。全球顶尖药企九成研发最终折戟沉沙。效率低下的症结在于新药发现充满极端的信息鸿沟——在无垠的分子宇宙中寻觅，靶点认知残缺，分子反应难以精准预判，临床结局充满变
人工智能赋能医药领域
人工智能这一互联网领域的热门概念，如今已逐步渗透至医药行业。传统药物研发往往面临周期漫长、投入高昂、失败风险大等困境，而AI技术的介入，能够在靶点筛选、分子设计、成药性评估等多个关键环节显著提升效率。然而，效率的提升仅仅是开端，AI所设计的候选分子究竟能否真正成药，仍需经过严格的临床试验加以验证。国内首款借助AI技术完成III期临床试验的制剂类新药，从项目启动到完成III期临床仅耗时38个月，有望成为中国首个获批上市的治疗性药物。目前，AI制药行业已迈入一个更为务实的阶段。字节、百度、华为、腾讯等头部互联
人工智能辅助诊疗可信度几何？
AI医疗辅助诊断准确度分场景、有边界，不能替代医生。 一、不同领域准确率差异极大 1. 影像识别（精度最高，成熟落地） 肺部CT筛查肺结节、胸片肺炎、眼底照片糖尿病视网膜病变、皮肤镜识别皮肤病：AI敏感度普遍90%~97%，接近甚至优于普通年轻医师，能检出人眼容易漏掉的微小病灶。 局限：只能“看图找异常”，无法结合患者病史、症状综合判断，容易出现假阳性（把良性阴影判成可疑病灶）。 2. 检验、病理切片 血常规、尿液报告自动判读、细胞病理筛查：标准化数据，准确率很高，适合批量初筛。 病理复杂分型（肿瘤细分亚
渤健拟最高10亿美金收购RayThera
渤健（Biogen）计划以最高10亿美元收购生物技术公司RayThera，以强化其在免疫学领域的新药研发布局。该公司于周三披露，交易对价包含前期付款及未来达成临床与监管里程碑后的后续款项。RayThera是一家总部位于加州圣地亚哥的未上市企业，拥有多个抗炎药物资产，有望用于治疗多种免疫介导性疾病。其核心候选药物预计将于今年第三季度初启动I期临床试验。渤健表示，此次收购将助力其进军全新治疗领域。总部位于马萨诸塞州剑桥的渤健称，交易完成后将全面负责RayThera资产的研发、生产与市场推广。 责任编辑：王永生
AI驱动药物研发实战营·北京开课
在AI深刻变革各行业的今天，生物医药正经历前所未有的转型。从靶点识别到临床试验，人工智能正加速研发进程、降低失败率、提升转化成功率。你，准备好了吗？为落实国家“人工智能+”战略，推动医药产业智能化升级，中国科学院人才交流开发中心将于2026年6月底在北京举办——这不仅是一场技术分享，更是一次AI+药物研发的实战训练，汇聚中科院及国内顶尖机构的权威专家，带你直击AI制药的核心环节。本次研修班聚焦AI在药物研发中的真实落地场景，精心设计八大核心模块，贯通从数据管理、靶点发现到临床试验的全流程：✅AI赋能生物医
人工智能医药研发：实质性突破还是虚幻愿景
众多顶尖人工智能企业均曾预测，生命科学将成为AI技术最先应用的行业。但放眼当下，由AI主导或参与研制的药物似乎尚未大规模问世。医疗领域的变革，仿佛并未如期而至。客观来看，AI已成为药物分子筛选与设计等前期阶段不可或缺的利器。它能在海量化合物中迅速锁定潜在候选分子，将传统需耗时数年的靶点识别缩短到数周。这绝非空谈，而是切实的效率飞跃。AI提速的是发现过程，但药物上市仍需经过验证。临床环节的生物学复杂度，远非算法能够穷尽。产业正朝着能自主提出假设、执行实验的AI科研体方向迅猛演进。AI机器人实验室已可实现全天
英矽智能股价攀升逾6% ISM8969携手衡泰生物实现临床突破
英矽智能（03696）盘中涨超6%，截至发稿，股价上涨2.62%，现报33.74港元，成交额4278.86万港元。 英矽智能宣布，与衡泰生物共同开发的ISM8969已达成首个临床里程碑，在I期临床研究中完成首例人体给药。ISM8969是一种具有潜在同类最佳（best-in-class）潜力的口服、可穿透血脑屏障的小分子NLRP3炎症小体抑制剂，拟用于治疗慢性神经炎症及中枢神经系统（CNS）疾病，包括帕金森病。 公开资料显示，为加速该候选药物的全球开发，英矽智能与复星健康资本旗下深圳鹏复基金与复星医药(15
绿叶制药涨幅超7% 自主研发创新药LY03015国内Ⅱ期临床达到预期目标
绿叶制药(1.95, 0.12, 6.56%)（02186）早盘涨超7%，截至发稿，股价上涨7.10%，现报1.96港元，成交额6504.32万港元。6月16日晚，绿叶制药集团宣布，其自主研发的1类创新药LY03015用于治疗迟发性运动障碍（TD）的中国Ⅱ期临床试验已完成，取得积极结果，达到主要终点。LY03015为全球首个进入临床的囊泡单胺转运体2（VMAT2）和Sigma-1R双靶点创新药，目标适应症为TD和亨廷顿病（HD）相关的舞蹈症。该研究已经初步证实了LY03015治疗TD的有效性和安全性。本次
科技巨头挺进AI新药研发
STAR ENERGY字节此次的业务拆分，令业界看清，科技巨头已动真格。AI制药不再是大厂口中的“尝试性课题”，而是一项能够深耕且具备巨大潜力的实体产业。正文共：4547字预计阅读：12分钟AI制药领域，迎来了超级巨头的入场。6月10日，消息传来，字节跳动将其内部AI制药业务剥离，开启独立融资进程，原有核心团队、算法平台及管线资产整体划转至新实体，字节保留控股权，火山引擎持续供给算力支持。鉴于生物医药已被确立为国家支柱产业，AI制药更是当下的热门风口，字节的这一举措让行业确信超级巨头已入局——AI制药不再
AI医学影像：从单点效率工具到全链路决策平台的产业升级
智擎-AI创新赋能中心导 论人工智能医学影像技术已完成早期技术验证阶段，现正全面融入临床诊疗流程，从单纯“优化局部效率”的辅助工具，逐步升级为重塑“筛查-诊断-治疗方案制定-预后判断”完整链条的决策支撑体系。其核心贡献在于缓解医疗资源分布不均问题并提高重大疾病早期发现率。一、 产业驱动因素：为何医学影像成为人工智能落地最成功的领域？· 结构性失衡：影像资料年增长幅度达30%而放射科医师年增长率仅4.2%，工作压力与误诊概率呈正向关联。· 政策机遇：国家卫健委《医疗机构检查检验结果互认管理办法》推进影像数据