AI技术推动生物医药研发模式转型与应用实践探索
本文刊载于《中国科学院院刊》2026年第6期"国家科学技术思想库：人工智能赋能科学研究"生物医药产业是关乎国家科技创新发展与民生保障的重要领域。随着人工智能（AI）技术的快速发展及其与生命科学的深度融合，生物医药研发正经历由传统经验驱动的试错模式向数据驱动与预测验证相结合的范式转型。文章系统梳理了数据驱动、机制驱动与智能驱动融合下的生物医药研发范式重塑路径，重点分析了AI在药物发现与设计、成药性评价、递送系统设计和优化、非临床与临床研究及智能制造等关键环节中的应用进展。在此基础上，进一步探讨了未来发展趋势
AI重塑制药：一位30年老兵的实战洞察
中国创新药过去30年，经历了从仿制跟随到源头创新的巨变。今天，另一场新变革正悄悄发生：当AI开始进入药物研发，传统依赖经验、直觉、长期试错的研发模式，正被重新定义。过去，一个药物化学家需靠十几年甚至几十年经验，判断分子如何优化。现在，AI已能同时处理海量数据、预测分子结构、参与药物设计全程。有人认为，AI会彻底改变创新药研发；有人担心，行业正进入新技术泡沫。AI究竟只是提高效率的工具，还是会真正改变新药研发底层逻辑？当算法给的答案与人的经验冲突时，又该信谁？火炬长三角中心独家对话中国药科大学药物化学、医药
AI技术重塑抗体药物研发格局
引言自2024年研究人员首次借助人工智能技术成功构建全新抗体分子结构以来，短短十二个月内，该领域便实现了多项关键性突破，使得完全由AI参与设计的药物进入人体临床试验的目标日益临近。多家生物科技企业披露，他们已运用自研或公开的AI算法，成功生成了具备成熟抗体药物核心特征的分子产物，涵盖高亲和力、优秀的表达量以及精准的靶向性。虽然完全依托AI系统开展药物研发尚需数年时间，但业界普遍认同，AI设计的抗体药物已临近临床试验的关键节点，有望攻克传统手段难以作用的疾病靶点。-02-2024年，由诺贝尔奖获得者Davi
AI模型颠覆数学猜想
人工智能首次推翻离散几何核心猜想，数学界迎来"iPhone时刻"5月21日，OpenAI发布重要研究，宣布其最新AI系统成功推翻了离散几何领域的一个核心猜想——"埃尔德什-法尔廷斯覆盖猜想"的某个推广版本。这个猜想自1960年提出以来，已经困扰了数学界60多年。全球顶尖数学家曾尝试各种方法证明或证伪，均未成功。如今，一个AI系统在48小时内完成了这项工作。数学界震动了。著名数学家陶哲轩在社交媒体上发文："这是数学史上的iPhone时刻——AI不仅能辅助证明，还能发现
谷歌系AI药企豪掷20亿：底层平台价值反超单一管线
🔬 Highlights· 彭博社5月9日消息，Isomorphic Labs正洽谈超20亿美元的新轮融资，若成交将刷新AI制药单笔融资纪录。· 此轮由Thrive Capital领头，Alphabet跟进出资；若落地，公司累计募资将逼近30亿美元大关。· 源自DeepMind的它，致力于把AlphaFold的结构预测力，升级为覆盖多病种的通用药物设计引擎。· 虽无临床管线且未披露湿实验数据，资本仍看好其底层技术有望重构药物研发模式。· 未来成败关键，不再取决于模型故事，而在于临床阶段能否拿出经得起推敲的
AI驱动药物创新
人工智能制药：革新药物研发模式 核心转变：由“盲目搜寻”转向“精确制导” - 传统难题：“双十定律”——需时10年以上，花费超10亿美金，成功率**<10%**。 - AI助力：周期缩减至1-3年，成本降幅超50%，临床前仅需数百万美金，大幅提高成功率。 主要应用：AI覆盖研发全周期 - 靶点识别：AlphaFold解析逾2亿蛋白结构，费用由150万美金降至1-5万美金。 - 分子构建：生成式AI“凭空创造”，设计全新分子。实例：英矽智能INS018_055，由靶点至临床前仅耗时18个月。 - 临床
AI制药新纪元：诺奖得主哈萨比斯的“万病皆可医”愿景
内容概要德米斯・哈萨比斯正全力开发能攻克一切疾病的AI系统，其AlphaFold蛋白质结构预测技术为他赢得了2024年诺贝尔化学奖。他创办的AI制药企业Isomorphic Labs即将公布首批候选药物，该公司已启动19个研发项目，主攻癌症、心血管疾病和免疫学三大方向，并与多家国际制药巨头建立合作。Isomorphic Labs采用DeepMind独家新药设计模型IsoDDE，其性能超越市面主流开源方案，出于生物安全考虑暂未开源。哈萨比斯表示，他的目标是创造终极科研利器，权势与财富不过是副产品。双语阅读S
AI赋能抗生素研发：现状、难题与发展趋势
本文全面探讨了人工智能技术在应对日趋严重的抗菌药物耐药性危机中的关键价值。研究深入总结了机器学习与深度学习算法在筛选及改良现有抗菌物质（涵盖小分子化合物与抗菌肽）方面的前沿成果，同时介绍了从零开始构建新型抗生素分子的创新方法。此外，本文还理性剖析了现有AI技术遭遇的瓶颈，并对后续科研方向作出预判，为快速推进新一代抗菌药物研发绘制了系统性蓝图。当前抗生素研发正处于决定性转折点。一方面，抗菌药物耐药性正以惊人速度扩散，演变为全球性健康威胁，世卫组织公布的重点耐药菌清单中，碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌、甲氧西林耐药
AI制药平台全景：计算化学与分子模拟赋能精准药物设计
人工智能正深度变革药物研发领域，计算化学、分子模拟与虚拟筛选平台构成AI制药最基础、最精密、最必要的技术支撑。若靶点发现是创新的起点，分子设计是创造过程，那么计算化学与分子模拟便是将构想转化为可靠科学依据的关键。它不依赖大规模试错，而是基于物理规律、结构生物学与机器学习，在计算机中完成原子级药物设计、相互作用预测、动态行为模拟与海量化合物筛选。随着结构生物学进入快速发展阶段，尤其是AlphaFold推动的蛋白质结构爆发，计算化学平台不再是辅助工具，而是贯穿小分子、大分子、蛋白降解剂、共价药物、核酸药物等所