（图片来源：摄图网）

据财联社报道，近日，2024 年诺贝尔化学奖得主德米斯 · 哈萨比斯 ( Demis Hassabis ) 在达沃斯世界经济论坛的小组讨论中表示，"我们有希望在年底前将一些人工智能设计的药物投入临床试验。"

2021 年，谷歌旗下的 DeepMind 分拆成立了 Isomorphic Labs，专注于将人工智能和计算方法应用于药物研发。而哈萨比斯同时担任这两家谷歌分公司的首席执行官。去年因"在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献"， 哈萨比斯荣获诺贝尔奖。他所领导的 DeepMind 公司在人工智能领域取得了众多突破。

去年，DeepMind 与 Isomorphic Labs 联合发布了生物学预测模型 AlphaFold 3。该模型能够准确预测蛋白质与其他分子的相互作用，扩展了对生物系统的理解，从而帮助药物研发更精确地对准靶点。Isomorphic Labs 已经将该模型用于科研，并与多家制药公司合作，共同探索新的疾病治疗方法。

AI 药物研发行业正展现出前所未有的广阔发展前景，其重要性及影响力在医药领域内日益凸显。通过整合大数据与机器学习算法，AI 制药正全面推动药物研发流程的加速。根据 GMI 统计，2022 年 AI 医疗市场规模已达 54 亿美元，其中 AI 药物研发是最主要的 AI 医疗应用市场，约占整体的 28%。其次是 AI 医学影像和 AI 精准医疗，分别占比达 26% 和 22%。

AI 技术在药物研发领域的应用主要分为临床前和临床试验阶段。在临床前阶段，AI 技术可用于疾病机理研究、靶点发现、化合物筛选、ADMET 预测等多个环节，显著提升研发效率。此外，AI 技术的应用还可以将新药的研发周期缩短 30% 以上，且研发成功率提升 50%。

不仅如此，AI 技术还在降低研发成本方面发挥了重要作用。例如，斯坦福大学的研究团队展示了多模态大型神经网络模型的强大能力，该模型能够模拟分子、细胞和组织的行为，显著降低了所需的真实病例数，几乎可以实现几千种药物的同时测试。这不仅大大提高了研发效率和精度，还进一步降低了研发成本。

在中国，AI 药物研发同样取得很大的进展。截止 2024 年 1 月，已经有超过 10 家 AI 药物研发企业的管线进入临床阶段，包括英矽智能、未知君、冰洲石生物、瑞格医药、埃格林医药、宇耀生物、硕迪生物等。中国进入临床阶段的 AI 药物研发管线数量达 34 条，其中自研是最主要的研发模式，占比 85%，买入、合作模式占比较少。

AI 药物研发前景广阔。根据 GMI 预测，到 2032 年全球 AI 药物研发市场规模预计将突破 200 亿美元，届时中国 AI 药物研发市场规模将突破 30 亿美元。

晶泰科技联合创始人 / 首席创新官赖力鹏在峰瑞资本 2024 年投资人年度峰会上发表演讲，探讨了 AI 与生物制药的碰撞发展。他提到，AI 技术在蛋白质结构预测、蛋白质设计、药物研发路线优化、生物科学数据利用效率提升以及临床转化等方面具有重要价值

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