尽管末日预言家们关于灾难的预测压倒了大多数其他声音，但人们对人工智能的另一种说法是它将带来奇迹般的进步，其中治愈癌症是最常被提及的。这当然会非常美好，但这种想法究竟有多现实呢？
这个问题在最近举行的2026年杰富瑞全球医疗保健会议上得到了一些讨论。与会者表现出的世界观是乐观的，但也务实地接受了在成为现实之前仍需走过的旅程。
对辉瑞公司CEO阿尔伯特·布尔拉来说，治愈癌症是他生命中的热情所在：
"我不想说空话，说我要在离开前找到治愈方法，但我希望大幅推进抗癌斗争，并希望将大多数癌症转化为慢性疾病，使患者能够带癌生存多年，而不是收到死亡判决。"
他表示辉瑞在癌症领域已经拥有巨大的能力，称其为"可能是我们最成功的部门，特别是在小分子领域，这是我们专长的领域"。布尔拉认为AI将处于塑造癌症研究未来的最前沿：
"它正在戏剧性地改变一切。它不仅将改变人们的思维方式——药物发现以及我们将如何发现新药或开发新药——它还在改变我们的制造、商业模式、销售代表的角色、营销人员的角色、医学联络员的角色，医生们已经主要通过大型语言模型(LLM)而非通过销售代表的杂志和促销来获取信息。"
布尔拉认为AI将改变一切，尽管他承认目前仍有一些技术无法触及的领域：
"主要是在研究领域，我们已经取得了显著进展，但尚未完全实现。我们还不能高精度预测正确的生物靶点。我们无法按照想要的方式设计出正确的分子。我们仍然没有建立完善的硅基毒理学模型，我可以一直列举下去。一旦我们做到这些，我们就能从药物开发和发现中节省大量时间。"
但他认为，企业今天本可以更多地利用AI，而瓶颈并不在于基本的技术选择：
"关键在于，有了这个独特而强大的工具，组织能否转变成AI原生组织的能力，而这因公司而异。有些公司会发现这更容易。没有人会觉得这很容易，但有些人会比其他人更容易地实现自我转型。"
原因多种多样：
"这是惯性，是员工对工作的恐惧，是未知因素，因为这对许多人来说是一种陌生的语言。事实是，如此多的人为他们做事的方式感到自豪，因为他们非常擅长自己所做的事情，而且他们已经这样做了20年，他们是第一。"
以AI为中心
据莫德纳CEO斯特凡·班塞尔称，向以AI为中心的组织转变已经在莫德纳发生：
"我无法想象有任何业务流程不会受到我们用更多数字能力重新发明它的影响。不仅仅是AI，我的意思是我们可以自己编写软件，用LLM进行氛围编码，可以将其插入到我们的SAP等系统中，然后，如果需要，可以在其上添加一层LLM来对这些数据使用AI。"
莫德纳自2016年以来一直在生物学中使用AI和机器学习，并建立了内部AI学院来培训员工的AI技能。但这似乎并未被普遍理解：
"我团队中有一半人认为我疯了。"
班塞尔回忆道，然后ChatGPT出现了：
"我记得那年12月ChatGPT发布时的那个时刻，'哦天哪，这将是一件大事。不一定现在，但这是我一生中将看到的最糟糕的版本'。每次我得到新版本时，情况都是如此。"
班塞尔回应称，如今莫德纳使用自己的GPT企业版，这已经产生了影响，未来还有更多可能：
"我认为我们将加速对生物学的学习速度。如果你想到改变了如此多人生活的免疫疗法，创造了如此多的价值……我们正在加速生物学见解的获取速度……生物学是非常复杂的系统，具有非常复杂生物学中的负反馈回路。我认为我们所有人都将获得的生物学顺风将会是惊人的。
对莫德纳来说独特的第二点是mRNA技术专有知识。我们现在正在建立一个巨大的飞轮，其中AI生成关于mRNA技术的假设。我谈的不是生物学，而是mRNA技术，构建mRNA，构建脂质，我们可以同时做一千种脂质，这在过去需要几年时间，因为一次运行就可以完成，进行体外测试，进入动物，进入人体，反馈，学习并继续前进。"
还有更多进展可以期待：
"我们痴迷于学习mRNA。从第一天起就是这样。我们相信这是一个跨越数十年的漫长游戏。我们希望成为地球上最了解mRNA的公司。我们希望利用现有的数据和AI学习得更快，因为我不想让任何人能够赶上我们。"
他解释说，目标是将这种加速学习应用于新药物，从而造福患者：
"我们正在开发内部AI机器学习技术用于mRNA，与生物学领域最好的合作伙伴合作——无论是Anthropic、OpenAI还是DeepMind、谷歌——获取最佳生物学知识和所有平台的访问权限。在生物学方面，我不局限于任何平台，我想要最好的平台。"
这是一条漫长的道路，但他认为已经有积极的迹象，包括一些人类科学家尚未发表或记录的生物学见解。但他所说的"终极目标"可能还需要几年时间，那就是在硅基环境中进行临床试验模拟。他解释道：
"考虑到人体内细胞的数量是有限的，考虑到我们有20,000个基因，考虑到我们有40,000种代谢物，这是一个非常大的数学程序，但并不是一个无限的数学问题。这就是为什么你看到我们在两三年前与IBM在量子计算方面合作，因为量子计算将会发生。"
他承认具体时间尚不确定，但补充道：
"当它开始工作时，当我可以在IBM或谷歌或亚马逊上购买量子计算时，我希望我的团队了解量子计算，理解量子计算，已经思考过如何使用量子计算并说，我们在做。我们已经解决了几个以前无法解决的问题。这确实发生了，但我希望为真正运行量子计算做好准备。我不想发现，'哦，我们现在需要量子计算'。这不是我们思考技术的方式。"
数据、数据、数据
这些都是未来的展望。但更紧迫的优先领域是什么？对于葛兰素史克研发全球肿瘤学负责人赫沙姆·阿卜杜拉来说，一切都始于发现，数据和技术相辅相成：
"从访问外部合作伙伴、合作者或学术机构的专有数据集以帮助我们进行抗原发现，到药物化学设计以及AI/ML(机器学习)如何能够帮助实现这一点并嵌入到葛兰素史克中，这些都很重要。"
他解释说，目前的重点是建立基础模型，以更好地理解疾病生物学：
"我们在肿瘤学中面临的挑战，我认为可能在不同疾病领域也是如此，是我们经常只关注药理学的一个单一环节，而没有更好地理解周围发生的情况……基础模型帮助我们更好地理解疾病生物学，包括进展、耐药性、不同靶点和组合的相关性……能够使用AI/ML生成这些生物模型非常重要。你还必须保持它们的更新，因为不断有新的数据出现。然后基本上将它们与发现以及转化策略和假设联系起来。"
他还补充说，另一个可能的益处可能来自预测性生物标志物和诊断领域：
"计算病理学确实至关重要。能够再次通过不同的数字视角开始观察生物标志物，并开始将诊断讨论从简单的测试转向更可能是幻灯片和AI/ML评估，这也是我们正在评估和考虑的。"
在强生公司也是如此，CEO华金·杜阿托认为每家公司都在两个领域使用AI——分子设计和发现，以及优化临床操作：
"在分子设计和发现方面，它缩短了从命中到先导化合物的时间，因此我们可以更快地完成工作。同时，如果你拥有正确的模型，你可以更好地预测一些临床前方面的毒理学和功效，这些将是进入人体后成功的预测指标。我们有一些口服药物的例子，我们现在比使用AI之前更快地将其带入人体。"
当谈到临床操作领域时，他表示强生对AI的使用早于生成式AI的热潮，他提到了协议设计、患者选择以及选择更可能招募患者并以高质量方式开展临床试验的中心等领域的益处。杜阿图总结道：
"对于我们这样的公司来说，AI是一种向善的力量，因为它将帮助我们开发更好的药物并更快地提供给患者，它将帮助医疗设备变得更智能，并改善手术和任何程序的结果。所以当我想起AI时，当它涉及到医疗保健行业、强生和其他公司时，我将其视为一种向善的力量和积极的事物。我并不害怕它。我认为像我们这样的公司需要充分拥抱它，因为它将使我们更好地做我们最擅长的事情，即将药物和医疗技术带给患者。"
我的看法
奖励无价。努力必不可少。
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