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為了解決AI制藥的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),中國企業(yè)能有多拼?

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當(dāng)前,AI正以前所未有的速度席卷全球,醫(yī)療是這波浪潮中最耀眼的明星。

被譽(yù)為“女版巴菲特”的Cathie Wood(木頭姐)發(fā)布的報告中提到,醫(yī)療保健是AI最被低估的應(yīng)用領(lǐng)域,引發(fā)市場的強(qiáng)烈討論,海內(nèi)外AI醫(yī)療股暴漲。

當(dāng)AI最終將深度重塑醫(yī)療行業(yè),什么樣的企業(yè)能夠在這場變革中真正受益?

近期一個明顯的趨勢是,跨國藥企們,正成批從中國AI制藥身上尋找未來。

技術(shù)上,6月30日,晶泰科技宣布與輝瑞擴(kuò)大戰(zhàn)略合作,基于已有的研發(fā)成果,共同開發(fā)全新一代的分子模擬平臺以驅(qū)動新藥研發(fā),以應(yīng)對輝瑞快速拓展的小分子化學(xué)空間與持續(xù)升級的研發(fā)需求。

管線資產(chǎn)上,同月,石藥集團(tuán)宣布已與阿斯利康訂立戰(zhàn)略研發(fā)合作協(xié)議,利用其AI引擎雙輪驅(qū)動的高效藥物發(fā)現(xiàn)平臺,開發(fā)新型口服小分子候選藥物,總交易金額超過53億美元。

跨國藥企的真金白銀,代表了國際對中國AI制藥技術(shù)實(shí)力與管線價值上的認(rèn)可,有力印證了本土企業(yè)在AI藥物研發(fā)領(lǐng)域的落地能力與創(chuàng)新價值。

而觀察上述合作不難發(fā)現(xiàn),巨頭青睞的并非僅僅是AI能力,而是出色的實(shí)際成果,這背后是圍繞數(shù)據(jù)積累、臨床轉(zhuǎn)化、團(tuán)隊(duì)背景要素的綜合優(yōu)勢。

AI技術(shù)正在深度變革生物醫(yī)藥,而中國AI制藥之所以成為跨國藥企爭相合作的對象,標(biāo)志著一個以新技術(shù)為代表、重新定價中國創(chuàng)新的藥物研發(fā)時代或許已經(jīng)掀起帷幕。


AI+生物醫(yī)藥,數(shù)據(jù)成為最大瓶頸

一個顯而易見的事實(shí)是,當(dāng)下模型的性能瓶頸在于數(shù)據(jù),高質(zhì)量的海量數(shù)據(jù)在制藥和醫(yī)療尤為稀缺。

一方面,獲取高質(zhì)量的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)需要更高的成本和門檻。另一方面,有價值的數(shù)據(jù)往往分散在各個機(jī)構(gòu)和企業(yè)中,形成了嚴(yán)重的“孤島”現(xiàn)象。

正如Recursion聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO所說:“要構(gòu)建生物學(xué)中的基礎(chǔ)模型,需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。除了少數(shù)問題(例如蛋白質(zhì)折疊)之外,這些數(shù)據(jù)目前不存在于公共領(lǐng)域”。

尤其是,Evo2的橫空出世,標(biāo)志著AI生命科學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入了大模型時代,對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求日益增長。

然而,目前學(xué)術(shù)界可用的公開訓(xùn)練集體量極為有限。對新化學(xué)空間的覆蓋精度不夠且迭代周期長;以PDB為代表的公共數(shù)據(jù)庫則存在規(guī)模增長速率停滯、多樣性匱乏等局限;廣泛被購買的同質(zhì)化的數(shù)據(jù)庫,更難拉開算法的差距,難以催生出獨(dú)具創(chuàng)新性的分子。

木頭姐重倉的TempusAI,就是一家深耕AI醫(yī)療數(shù)據(jù)的公司,核心投資邏輯在于,其擁有目前世界上最大、最全面的癌癥患者分子數(shù)據(jù)庫,包含250PB多模態(tài)數(shù)據(jù)。

此前Nature發(fā)表的文章指出,為了應(yīng)對AlphaFold在公開蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)上的不足,艾伯維、賽諾菲、強(qiáng)生、武田多家制藥巨頭合作利用內(nèi)部專有數(shù)據(jù)開發(fā)私有AI模型,以提升藥物研發(fā)能力。


Nature發(fā)文:大型制藥公司正在構(gòu)建私有數(shù)據(jù)

如何解決數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)已成為AI賦能生物醫(yī)藥的關(guān)鍵。為此,一些代表企業(yè)正在積極探索解決方案。從長遠(yuǎn)來看,生物醫(yī)藥的智能化進(jìn)程背后,一場圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行的深刻變革正在徐徐展開。

盡管中國生物科技產(chǎn)業(yè)起步較晚,導(dǎo)致數(shù)據(jù)曾是巨大短板,但這也催生了一系列創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)策略。

面向未來,中國因其工業(yè)體量的龐大,仍然有機(jī)會在專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)中積累出優(yōu)勢,推動AI應(yīng)用在全球范圍內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)“從量變到質(zhì)變”,釋放巨大發(fā)展?jié)摿Α?/p>

誰能更早解決數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),帶來標(biāo)桿解決方案,誰便更有機(jī)會兌現(xiàn) AI 在醫(yī)藥領(lǐng)域的價值和想象空間。


路徑一:量子物理+AI,打破數(shù)據(jù)桎梏

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法高度依賴歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),但在小分子藥物發(fā)現(xiàn)中,可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)難以獲得,且覆蓋的化學(xué)空間極為有限。

學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界不僅需要更高精度的預(yù)測,還需要更經(jīng)濟(jì)高效的研發(fā)方法。

面對這一數(shù)據(jù)困境經(jīng)典的計算化學(xué)、量子物理方法仍然占據(jù)市場主導(dǎo),只需要知道分子的基本結(jié)構(gòu)就可以進(jìn)行預(yù)測,數(shù)據(jù)“拓荒”邁出第一步


量子計算賦能生命科學(xué)

這套經(jīng)典方法,曾一度將全球第一家計算藥物研發(fā)上市公司送上70億美元市值。薛定諤(Schrodinger)推出了一系列的量子物理、計算化學(xué)創(chuàng)新算法工具,廣泛受到制藥產(chǎn)業(yè)信賴,已經(jīng)成為市場的主流選擇。

拳頭產(chǎn)品,FEP(自由能微擾)技術(shù)尤其具有代表性,其價值已在頂級藥企的重磅交易中得到驗(yàn)證。

FEP計算在藥物研發(fā)中有非常重要的地位,能實(shí)現(xiàn)對活性、選擇性、耐藥性、穩(wěn)定性等關(guān)鍵藥物候選指標(biāo)的高精度預(yù)測。該技術(shù)可以直接生成高精度的研發(fā)數(shù)據(jù),解決新靶點(diǎn)、新體系無初始數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn);還能顯著減少進(jìn)入實(shí)驗(yàn)階段的化合物數(shù)量,從而節(jié)省大量的時間和資源。

2022年末,武田制藥以高達(dá)60億美元的交易總額引進(jìn)TYK2抑制劑NDI-034858,預(yù)付款為40億美元,引發(fā)了行業(yè)的巨大震動。其核心價值不僅在于藥物本身潛力,它還是藥物發(fā)現(xiàn)歷史上首個大規(guī)模成功應(yīng)用先進(jìn)自由能微擾計算技術(shù)(FEP+)的里程碑項(xiàng)目,也驗(yàn)證了計算驅(qū)動藥物研發(fā)的廣闊前景。

該項(xiàng)目基于薛定諤的FEP+技術(shù),通過模擬分子間的原子級相互作用,從4000可能的活性虛擬化合物中,精準(zhǔn)地篩選出僅46最有希望的分子進(jìn)行實(shí)際合成,最終得到9指標(biāo)優(yōu)秀的分子,極大縮短了研發(fā)進(jìn)程,精確篩選出最有潛力的分子。這個案例也成為基于第一性原理的研發(fā)方法在產(chǎn)業(yè)價值與重要性的最有利佐證。


薛定諤使用FEP+設(shè)計和篩選靶向TYK2的化合物

再看最近的中國案例,晶泰科技自2018年與輝瑞簽約的戰(zhàn)略合作后,再次拿到輝瑞的研發(fā)訂單,以AI+量子物理來打造新一代藥物模擬平臺,與經(jīng)典方法一爭高下。

根據(jù)晶泰與輝瑞在2024年初聯(lián)合發(fā)布的論文展示,兩家共研的XFFXFEP平臺自有底氣,對標(biāo)市場占有率第一的FEP 算法,XFEP仍展現(xiàn)出更加優(yōu)越的性能、通量和化學(xué)空間覆蓋

這也意味著,輝瑞在晶泰的賦能之下,能比同行更精確地預(yù)測關(guān)鍵成藥性質(zhì)。同時,晶泰科技AI+物理模型的解決方案可以讓輝瑞以更低的成本、在研發(fā)更早期用上更加精確的預(yù)測工具,兼顧精度與泛化能力這樣傳統(tǒng)上“魚與熊掌不可兼得”的重要指標(biāo),因此贏得輝瑞的研發(fā)復(fù)購。

此外,晶泰還將為輝瑞本地化部署XFEP平臺,提供從參數(shù)定制到FEP計算的全流程支持。這種深度集成使輝瑞科學(xué)家能直接應(yīng)用高精度工具,減少外部依賴,提升研發(fā)敏捷性。

來自制藥大廠的驗(yàn)證與堅(jiān)定買單也展示著,量子物理+AI算法的深入融合是大藥企真金白銀選擇的發(fā)展方向,為破局藥物研發(fā)數(shù)據(jù)瓶頸邁出關(guān)鍵一步。


路徑二:自動化實(shí)驗(yàn)室破局?jǐn)?shù)據(jù)難題

盡管,物理學(xué)模型通過先驗(yàn)知識降低對數(shù)據(jù)量的需求,減少算法黑箱問題,擴(kuò)大了分子搜索空間,但依舊沒能繞開數(shù)據(jù)供給的根本問題。

數(shù)據(jù)供給不足的背后,是傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方式的桎梏科學(xué)家在近乎兩個世紀(jì)未曾根本改變的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,依靠繁瑣的手工操作,不僅效率低下,更無法避免人為失誤帶來的誤差,嚴(yán)重影響著數(shù)據(jù)的可靠性與研發(fā)的效率。蘊(yùn)含大量噪音、難以重現(xiàn)的人類實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),無法直接滿足AI模型訓(xùn)練的高質(zhì)量需求。

面對手工實(shí)驗(yàn)的諸多弊端,自動化實(shí)驗(yàn)室?guī)砹肆⒏鸵娪暗男Ч运幬镅邪l(fā)DMTA(Design、Make、Test、Analyze)流程為例,人工方法每一輪大約需要一名化學(xué)家花費(fèi)3到6周的時間,而自動化實(shí)驗(yàn)室將這一過程縮短到3到10天。

阿斯利康于2017年啟動iLab項(xiàng)目,這個全自動藥物化學(xué)實(shí)驗(yàn)室成立之初的愿景是將識別藥物候選物的效率提升50%,目前iLab可以實(shí)現(xiàn)DMTA的完全自動化。

行至當(dāng)下,機(jī)器人和AI的興起讓自動化實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入新的發(fā)展階段,自動化實(shí)驗(yàn)室不再僅僅是一個獨(dú)立工具,而是成為驅(qū)動整個研發(fā)流程的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

Nature盤點(diǎn)的2025年值得關(guān)注的全球七大突破性技術(shù)中,「自動駕駛實(shí)驗(yàn)室」在列,文章指出:自動化實(shí)驗(yàn)室結(jié)合現(xiàn)代機(jī)器人和 AI 算法,能夠規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜的高通量實(shí)驗(yàn),極大地拓展了化學(xué)研究的邊界。

木頭姐的《Big Ideas 2025》也指出,「自動駕駛實(shí)驗(yàn)室」正在使用可擴(kuò)展生物學(xué)和人工智能來徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)。

在一些關(guān)鍵領(lǐng)域,如化合物合成,這是整個藥物研發(fā)過程中最耗時及代價最高的部分之一,應(yīng)用了AI和機(jī)器人技術(shù)的自動化濕實(shí)驗(yàn)室,能夠?qū)崿F(xiàn)可擴(kuò)展、靈活、多項(xiàng)目、更快且更具成本效益的執(zhí)行流程。

2024年1月,荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)團(tuán)隊(duì)在Science發(fā)文,他們開發(fā)了一個名為“RoboChem”的自主化學(xué)合成AI機(jī)器人,能夠在一周之內(nèi)優(yōu)化合成 10-20 個分子,而這項(xiàng)任務(wù)此前需要一個博士生花費(fèi)幾個月來完成。


RoboChem

更重要的是,自動化實(shí)驗(yàn)正成為AI科學(xué)研發(fā)范式中承擔(dān)數(shù)據(jù)收集重任的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。AI 指導(dǎo)下的機(jī)器人技術(shù),將以精確更高效、可擴(kuò)展的方式提供穩(wěn)定可重現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),并進(jìn)一步提供有價值的見解并支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的決策,推動自動化實(shí)驗(yàn)室邁向智慧化階段。

一些前沿企業(yè),如Recursion和晶泰科技,正在大力投資基于AI和機(jī)器人的自動化實(shí)驗(yàn)室設(shè)施以大規(guī)模獲取獨(dú)特的生物數(shù)據(jù)和見解。

Recursion的自動化高通量實(shí)驗(yàn)室每周最多可以處理超過220萬個樣本,公司在表型組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等領(lǐng)域生成了約36 PB的專有數(shù)據(jù)。

晶泰科技則在深圳、上海、波士頓建有超過10000平方米機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室,部署超200臺自動化工作站,每月積累20+萬條反應(yīng)過程數(shù)據(jù),收集效率是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集方式的40倍;一次構(gòu)建的AI 預(yù)測算法已經(jīng)超越人類科學(xué)家,可以對 DMTA 周期中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)更準(zhǔn)確的預(yù)測,供人類科學(xué)家決策。


晶泰科技自動化實(shí)驗(yàn)平臺

這些新型自動化設(shè)施的意義不僅在于提高實(shí)驗(yàn)流程效率和質(zhì)量,而且還通過生成和分析真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和改進(jìn)AI模型。從中產(chǎn)生的大規(guī)模、高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),為形成包含感知、生成、預(yù)測、決策、計劃和執(zhí)行的閉環(huán)大模型提供了基礎(chǔ),對算法的迭代、化合物篩選以及工藝優(yōu)化至關(guān)重要。

更進(jìn)一步地,以“AI+機(jī)器人” 的深度融合為支點(diǎn),自動化實(shí)驗(yàn)平臺加速算法從經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)向因果推理進(jìn)化,為智能時代的科研范式提供基礎(chǔ)。


生命科學(xué)進(jìn)入AI時代,誕生新“賣水人”

生命科學(xué)的旺盛的研發(fā)需求決定,數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和整合只是第一步。

在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物篩選、分子合成等核心環(huán)節(jié),單純的數(shù)據(jù)積累已無法滿足創(chuàng)新需求,行業(yè)焦點(diǎn)在于深度解析數(shù)據(jù)與預(yù)測能力。

換句話說,藥企公司更看重有價值的洞察。因此,高質(zhì)量數(shù)據(jù)深度整合領(lǐng)域知識,對于打造垂直領(lǐng)域AI for Life Science模型而言不可或缺。

從通用AI領(lǐng)域的樣本來看,掌握數(shù)據(jù)這一核心環(huán)節(jié)后,圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建服務(wù)和壁壘則是企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路

例如Scale AI,公司從自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)切入,逐步構(gòu)建起涵蓋數(shù)據(jù)標(biāo)記與管理、模型訓(xùn)練與評估,以及AI應(yīng)用開發(fā)與部署的全鏈條解決方案,最終拿下OpenAI、微軟、谷歌、Meta等關(guān)鍵客戶,晉升為大模型“賣水人”。

近日,Meta同意以約140億美元收購Scale AI 49%的股份,足以證明數(shù)據(jù)在AI時代的關(guān)鍵價值

生命科學(xué)領(lǐng)域,類似Scale AI的新型數(shù)據(jù)基建正迎來爆發(fā)機(jī)遇。其關(guān)鍵價值在于:通過自動化實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)生高純度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),形成跨藥物發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)醫(yī)療、合成生物學(xué)的多模態(tài)引擎,并最終轉(zhuǎn)化為研發(fā)效率優(yōu)勢。

例如Recursion通過自動化積累了超過50PB的生物、化學(xué)和患者數(shù)據(jù)庫,開發(fā)了多款可加速藥物發(fā)現(xiàn)AI 模型。Phenom-1作為35億張細(xì)胞圖像訓(xùn)練而來,用來尋找治療癌癥的分子。

AI加持下,Recursion正在快于行業(yè)平均速度將藥物分子推進(jìn)至臨床。同時公司還和拜耳、羅氏等跨國藥企合作開發(fā)新藥,足以證明其數(shù)據(jù)驅(qū)動平臺的有效價值創(chuàng)造。

晶泰科技則依托自動化實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)生的PB級標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),構(gòu)建了超200個垂直AI模型矩陣,包括分子生成、靶標(biāo)可開發(fā)性研究、分子性質(zhì)預(yù)測、合成策略、晶型篩選等環(huán)節(jié)。

同樣,模型預(yù)測精度越高,晶泰進(jìn)而吸引更多合作伙伴,其反饋也在改進(jìn)濕實(shí)驗(yàn),再以實(shí)驗(yàn)結(jié)果反哺模型優(yōu)化,形成指數(shù)級增強(qiáng)的循環(huán)進(jìn)化。

2024年,晶泰科技總收入達(dá)到2.66億元,首次達(dá)成港交所對商業(yè)化公司的收入門檻(2.5億港元),營收指標(biāo)是公司商業(yè)化的最有效的證明,昭示晶泰進(jìn)入規(guī)模化發(fā)展階段。

AI正在重塑生命科學(xué)行業(yè)的價值鏈條,從"人工經(jīng)驗(yàn)"進(jìn)化到"數(shù)據(jù)智能",Recursion、晶泰科技等先行者已提前實(shí)現(xiàn)生態(tài)占位,重要性日益凸顯。


當(dāng)前AI正以驚人的速度發(fā)展,生物醫(yī)藥正在迎來歷史性機(jī)遇。然而相關(guān)數(shù)據(jù)的稀缺,成為橫亙在技術(shù)理想與落地應(yīng)用之間的關(guān)鍵障礙。

對此,晶泰科技勾勒出一條破局之路:打造可解釋的物理+AI+機(jī)器人引擎一方面卷底層物理學(xué)算法在藥企的內(nèi)部需求推動下持續(xù)升級高精度物理模擬方法,降低數(shù)據(jù)依賴與訓(xùn)練門檻;一方面將實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)礦山在廣泛的藥企合作中持續(xù)高通量產(chǎn)出高精度、可重復(fù)的領(lǐng)域數(shù)據(jù),解決AI 發(fā)展的瓶頸問題。

這一實(shí)踐代表生命科學(xué)正加速擺脫傳統(tǒng)路徑的束縛,一個由數(shù)據(jù)和計算驅(qū)動的更理性、更高效、更精準(zhǔn)的研發(fā)范式正在到來。

—The End—


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北緯的咖啡豆
2025-07-12 08:23:55
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火之文
2025-07-12 17:08:25
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2025-07-09 09:24:47
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2025-07-02 07:18:22
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2025-07-12 13:10:07
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2025-07-13 02:57:04
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2025-07-12 00:38:42
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