AI赋能药物研发的探索与前景
凭借自主研发的AI药物研发平台MAP（全名为Molecule Arts Platform），德睿智药目前已布局15条FIC/BIC（全球首创/同类最优）创新药物管线、5款PCC候选分子、3项IND（新药临床试验申报）批文。其中，旗舰产品MDR-001已推进至国内临床三期阶段，属于全球一类新药管线中进展最快的AI制药企业之一。MDR-001从立项研发到进入临床三期，全程仅用4.5年，直接研发支出约2300万美元。相比传统动辄数十亿美元的研发投入，成本降幅高达十几倍。 此前，阅读过一档推书节目，所推荐的是《经
AI与数字化技术赋能药物研发及监管变革 | DIA Global本周速览
点击上方蓝字关注我们“DIA Global 本周精选” 整合 DIA Global近期发布的内容，覆盖研究进展、行业洞察、会议动态与培训信息等，为行业从业者带来多角度的全球视野与专业资讯。AI与真实世界证据：打通创新药研发生态的核心环节2025 DIA印度年会相关报告显示，人工智能、机器学习和数据科学正快速从探索阶段走向创新药研发的核心能力，为真实世界证据的落地与决策优化注入新动力。长按识别图中二维码，阅读文章从纸质到数字：电子产品信息（ePI）的演变与拉美落地实践以药品说明书为代表的电子产品信息（ePI
剂泰科技AI制剂平台在恒瑞医药部署
新浪科技讯 8月3日下午消息，剂泰科技今日宣布公司自主研发的AiTEM人工智能制剂创新平台将在恒瑞医药(53.000, -1.08, -2.00%)进行本地化部署，加速药物制剂配方开发效率。 此次合作标志着NanoForge驱动的AiTEM人工智能制剂创新平台持续实现外部商业化闭环，开启NanoForge赋能新一代智能研发基础设施的进程。 NanoForge是剂泰科技自研的全球首个AI纳米递送平台，拥有全球首创AI for Nano脂质从头生成算法、脂质语言基础模型、METiS智能体和高通量干湿实验闭环迭
场景机遇 | AI赋能创新药候选分子临床前研发
名称：南京方生和医药科技有限公司简介：南京方生和医药科技有限公司于2015年10月创立，坐落于历史名城南京的浦口经济开发区，由多位生物医药行业资深专家共同发起设立，是一家专注于肿瘤、心血管疾病等重点领域优质仿制药开发的特色医药企业。公司秉持"以创新为引擎、以差异为根本"的经营宗旨，肩负"使广大患者尽早用上优质药物"的使命，全力打造拥有自主知识产权的差异化药品以及绿色环保的化学工艺技术。公司核心团队在药品研发、专利布局、企业运营等领域具备深厚积累，构建了健全的技术创新框架与完整的质量管控体系，现有员工约百名
Compugen将于8月3日公布2026财年Q2业绩
临床阶段生物制药公司Compugen周一宣布，将于2026年8月3日（星期一）美股盘前发布第二季度财务业绩。届时公司管理层将召开电话会议，对财报进行解读并回答分析师提问。 Compugen是一家专注于肿瘤免疫疗法研发的生物制药公司，其核心管线包括针对新型免疫检查点的单克隆抗体和双特异性抗体，旨在为实体瘤患者提供新的治疗选择。 市场预期Compugen第二季度营收将主要来自其与制药合作伙伴的里程碑付款和研究服务收入，预计在100万至300万美元之间。由于公司仍处于临床开发阶段，尚未有产品获批上市，分析师重点
AI制药：从概念到救命药的转折点
一款新药从实验室到患者手中，平均耗资26亿美元，历时十余年。更严峻的是，研发效率持续下滑——‘Eroom定律’（‘Moore定律’的反向映射）表明，每九年新药研发的单位产出便减半。投入越来越大，产出却越来越慢，这是制药业长期难以突破的困局。AI被寄予厚望，并非因其时髦，而是传统路径已逼近极限。世界顶尖科学家协会最新发布的《AI驱动药物研发产业报告》指出，AI对制药的变革已超越‘锦上添花’，正深入重塑整个研发链条。临床前阶段的变革最为显著。AI对生命科学数据的强大处理能力，将‘从靶点发现到提交IND’的时间
AI制药五大领军企业深度解析
1.悦康药业公司构建了基于AI深度学习的药物研发体系，覆盖靶点识别、分子设计与筛选等关键环节，已向国家知识产权局申请4项AI药物算法专利，并成为国内少数同时掌握小核酸药物、mRNA疫苗、多肽药物、高端化药及中药研发能力的企业之一。2.华东医药企业打造了人工智能辅助的新药研发平台，贯穿靶点发现、先导化合物筛选、临床前研究至临床开发全过程，目前创新药研发中心正推进80余项研发项目，其中绝大多数为1类新药。3.泰格医药其医雅AI大模型已投入应用，服务于新药研发、临床试验与注册申报等场景，是国内少数能深度参与创新
Physical AI 破局科研：晶泰以赛事重构研发未来
Physical AI 在科研自动化中的真实落地实践当AI从虚拟算法迈向物理现实，其核心价值在于解决高价值、高难度的真实产业问题。晶泰科技通过定义并开放生命科学场景，不仅验证了Physical AI在产业级应用中的技术成熟度，更在AI for Science赋能物理世界的进程中，确立了以场景驱动能力与产业落地经验为核心的技术主导权。人工智能正经历从“感知智能”到“认知决策”，最终迈向“物理执行”的关键跃迁。Physical AI作为AI与物理世界交互的终极载体，其规模化落地的瓶颈已从算法本身转向复杂、动态
北大携手上市企业，共创AI生物制造研发平台
深波聚焦合成生物领域近日，北京大学与协创数据联合成立的“药物研发与生物制造智能创新实验室”在英杰交流中心完成签约揭牌。雷晓光课题组、张铭课题组成员及协创数据智算事业部代表出席仪式。双方将围绕AI基础模型开发、新药研发和生物制造等领域，开展合作攻关，致力于产出可转化的创新成果，并培育跨学科人才。紫杉醇与三尖杉：雷晓光团队合成生物学深厚积淀实验室的设立并非巧合。近年来，雷晓光教授团队在创新药物分子研发、生物合成与生物催化方面已有扎实积累。多个创新药物分子已进入临床阶段，紫杉醇完整生物合成通路解析等成果也陆续发
Charles River将公布Q2业绩 收入预期下滑引发关注
Charles River International宣布，将在8月5日美股开盘前发布2026年第二季度财务报告。公司高管团队将在当日早晨9点召开电话会议，深入探讨业绩成果并进行业务展望。 Charles River是全球知名的药物研发及临床前研究服务供应商，主营业务包括实验模型的生产与供应、药物安全性评价服务、以及生产制造解决方案三大领域，为全球医药企业、生物技术公司及科研院所提供从早期研发到商业化生产的全流程产品与服务。 市场对此次财报的焦点集中在管理层此前给出的业绩指引上。公司此前预测第二季度收入将
2026年全球AI医疗产业蓝皮书解读
本篇PDF文件可以通过扫下方知识星球下载。弗若斯特沙利文发布的这份蓝皮书系统梳理全球 AI 医疗全产业链发展现状，指出行业已从单点算法工具迈入大模型、多模态融合驱动的体系化落地阶段，各国依托自身医疗体系形成差异化发展路径，同时面临数据、合规、临床转化多重约束，长期向全流程智能化生态演进。分维度来看，应用层面 AI 已渗透诊疗、康复、医院运营、医保、药物研发、医学科研全链条，医学影像凭借标准化数据实现规模化注册落地，全国已有 134 款三类 AI 影像软件；全球发展路径分化，美国走市场化验证路线，欧洲以数据
智能医疗变革：2026年五大领域被人工智能重塑
大约8分钟阅读 | 首发于微信公众号「陈宜彬」2026年，上海一家医疗机构。一位20岁的年轻学子因体检时发现尿液带血，奔波于多家医院，始终未能查明病因。直至医生将其电子健康档案输入名为DeepRare的人工智能系统——该系统在短短几秒内便识别出“Alport综合征”这一罕见病症，后续基因检测结果完全吻合。若他早十年降生，这个故事的平均结局会是：从症状初现到最终确诊，耗时5.6年。而人工智能扭转了这一局面。这并非虚构情节。这是2026年，智能技术在医疗健康领域真实上演的变革。我几乎每日都在追踪该领域的最新动
英矽智能携手康哲药业，以人工智能技术深耕中枢神经疾病药物开发
上海，2026年7月13日 ——英矽智能（"英矽"，03696.HK），一家由生成式人工智能（AI）驱动的临床阶段生物科技公司，与康哲药业控股有限公司（"康哲药业"，867.HK/8A8.SG），一家链接医药创新与商业化，把控产品全生命周期管理的开放式平台型创新药企，今日宣布在中枢神经系统领域开展另一项 AI 驱动的药物发现合作。该合作针对某巨大市场的适应症，并基于 PandaOmics 识别出的创新作用机制 (MoA) 展开。根据合作协议，双方将结合英矽智能已验证的AI平台与AI赋能创新药研发能力，以及
人工智能药物研发实战指南：运用类AlphaFold模型进行筛选与优化
人工智能药物研发实战指南：运用类AlphaFold模型进行筛选与优化ISBN：9781633437661出版社：Manning到货周期：10-12周内容简介在AI技术全面革新生命科学领域的今天，药物开发正从传统随机尝试迈向数据驱动的全新阶段。亚马逊研究专家Noah Flynn所著的这本实战手册，正是这一变革中的实用导航图。作品系统性地阐述了如何借助尖端机器学习手段，从零打造现代AI药物筛选流程，为加速新药问世提供了可操作的工程策略。作为一本注重实践的指导书，本书超越了AI概念的表面介绍，直击药物研发的实际
生物科技：AI能否革新药物研发？
开篇：这项技术已渗透到制药实验室的各个环节。然而，投资者是否应该为此投入资金？人工智能已经验证了它能够加速人类本就熟练的工作：代码编写、财报会议摘要以及日常事务的自动化人工智能能否助力人类探索未知领域，这是一个价值连城的命题。没有什么比优化阿尔茨海默病和癌症等疾病的新药研发流程更能检验人工智能的潜力了然而，药物研发恰恰是人工智能与人类生物学内在规律正面交锋的领域。华尔街仍在等待人工智能改变药物生产经济格局的证据。在此之前，投资者几乎没有理由像奖励人工智能工具开发商那样奖励制药企业在实验室环境中，人工智能已