拓展结构认知疆界：人工智能在药物发现中的角色
人工智能技术近期取得的突破性进展，特别是蛋白质结构预测领域的突破，正在深刻重构药物研发范式。AlphaFold等工具通过高达原子级的预测精度，彻底改变了科学界对蛋白质折叠机制和分子相互作用的理解——这些突破将原本需要数年实验研究才能获得的认知转化为即时的计算能力。
生成式人工智能（GenAI）的真正价值在于其创造性潜能。通过构建虚拟分子宇宙，AI能生成成千上万种潜在蛋白质候选结构，其效率远超传统湿实验方法。这种"硅基实验"（in-silico）方法突破了经验主义研究的局限，使科学家能够探索前所未有的蛋白质设计空间。在单克隆抗体、双特异性抗体及新型蛋白质支架等治疗形式日益多元化的今天，AI技术正在帮助研究者突破传统范式，开拓分子设计的"空白领域"。
超越发现：生物制造流程的智能化革新
当AI在药物发现领域的价值已被充分验证后，其在生物制造领域的应用正在开启新篇章。通过深度解析蛋白质的生物物理特性，AI可预测分子的可制造性——包括表达效率、纯化难度和制剂稳定性等关键参数。这在生物制剂开发中具有决定性意义，因为实验室成果向工业化生产的转化往往成为研发瓶颈。
传统上，生物制造流程开发依赖基于实验设计（DoE）的统计模型，这种线性研究方法受限于高昂的实验成本，仅能探索有限的设计空间边界。AI模型通过非线性建模能力，可精准捕捉多因素交互作用，其预测能力可突破原始实验框架的限制。这种突破性技术为优化表达系统、降低下游工艺风险、缩短开发周期提供了全新路径。
破解生物系统的不确定性
生物制造流程的最大挑战在于生物系统的固有不确定性。细胞行为会随工艺条件和基因修饰产生显著变化，这种动态复杂性导致传统机理模型难以应用。当前主流的"黑箱"模型依赖简单的曲线拟合，无法真实反映系统复杂度。
人工智能在此领域展现出变革潜力。以图神经网络（GNN）为代表的深度学习模型，能够解析生物制造过程中高维交互关系。结合充足的数据训练，这类模型有望实现超越传统方法的预测精度。与传感器技术和AI分析工具的整合，将推动"数字阴影"向实时控制的"数字孪生"系统演进，最终实现关键质量属性（CQAs）的全球最优控制。
突破数据瓶颈的联邦学习方案
生物制造领域应用AI的主要障碍在于"低样本量"问题——每个生产批次虽产生海量数据，但开发阶段的总实验次数相对有限。通过联邦学习技术，可在保护数据隐私的前提下实现多源数据协同建模。这种分布式学习框架允许企业构建通用生物工艺模型，并根据不同设施、产品进行定制化微调，为行业协作开辟新路径。
产业智能化的行动纲领
在生物与计算交叉的当下，AI已不仅是技术工具，而是推动生物制药创新的战略引擎。面对个性化医疗的需求，行业必须实现工艺敏捷性、扩展性和精确性的三重突破。无论是在降低单克隆抗体治疗成本，还是实现mRNA疫苗快速开发等场景，AI都将成为解决方案的核心。
随着生物治疗方式（mRNA、CAR-T、个性化疫苗）的持续演进，未来的制造工艺将呈现多样化特征。AI技术通过整合实验研究与计算机模拟，正在构建一个让突破性疗法以空前速度精准开发的新范式。这不仅是技术创新，更是一场通过智能计算赋能生命科学，为全球健康挑战提供解决方案的革命。
作者简介
Beate Mueller-Tiemann博士的职业生涯覆盖制药价值链的全流程，包括早期靶点发现、先导化合物筛选、细胞系开发、CMC生产到商业化制造。现任Cytiva首席技术官的她，曾在赛诺菲和拜耳担任高级领导职务。作为德国德赫马化学工程与生物技术学会（DECHEMA）理事会成员，她在生物制药领域拥有深厚的学术造诣和产业经验。
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