长期以来，AI药物研发面临数据匮乏的瓶颈！针对这一挑战，全球制药巨头礼来公司（Eli Lilly）近日启动重大战略举措，旨在改变当前生物医药数据不足的现状。
今日，礼来宣布推出TuneLab平台——一个专为人工智能/机器学习打造的药物研发平台，向生物科技公司开放基于礼来公司多年研究数据训练的药物发现模型。
据估计，此次开放的AI模型基于价值超过十亿美元的专有数据，成为行业最珍贵的数据集之一。目前已有十余家生物科技公司入选首批免费访问平台数据和模型的合作伙伴名单。
受此消息提振，礼来公司股价当日上涨1.62%，投资者对平台发展前景及合作模式表示乐观。值得注意的是，尽管大型制药公司长期关注AI技术，但此前主要通过合作、投资及收购药物专利等方式参与。此次平台化核心研发资源的开放，标志着礼来主动突破内部壁垒，深度参与AI驱动的医药产业变革。
AI药物研发：数据基础设施突破
成立于1876年的礼来公司拥有近150年历史，现已成为市值超7000亿美元的制药巨头。在其发展过程中创造了多个里程碑：开发出首个商业化胰岛素产品，彻底改变糖尿病治疗；率先实现青霉素量产，成为二战期间最大供应商；后续推出氟西汀（Prozac）、奥氮平及重组胰岛素等重磅药物。
礼来在代谢、肿瘤、免疫等领域持续深耕，积累了包含靶点、药物分子、临床数据及实验结果等海量珍贵研发数据。相较之下，多数AI生物科技公司主要依赖公开数据库，难以获取推动决策的高质量规模化数据。
为破解这一行业矛盾，礼来的Catalyze360团队自去年启动TuneLab项目。该数据集整合药物处理、安全性及临床前数据，包含数十万独特分子的实验数据，并计划每月更新。平台采用联邦学习技术，在释放数据价值的同时保护隐私权。通过第三方托管，使生物科技公司可调用礼来AI模型参数，却不直接暴露双方专有数据。
该平台首批开放12个预测小分子药物特性的机器学习模型及6个抗体可开发性模型（含热稳定性、溶解度和粘度预测），未来将新增小分子体内预测模型。礼来科学家强调这些模型与自研工具完全一致，参与企业可直接调用。
TuneLab负责人表示，模型在特定分子体外特性预测中准确率达85%-90%甚至更高。平台设计目标是通过企业数据贡献形成创新循环：每家初创企业的数据输入都将优化模型，从而构建开放协作的生态体系。当前Firefly Bio、Superluminal Medicines、Circle Pharma等AI药物开发企业已加入合作。
有望重塑药物研发生态
当前AI生物医药进入大模型时代，对高质量数据需求激增。然而制药行业数据积累存在马太效应，大型药企通过多年运营、并购及合作形成多维度数据壁垒。礼来此次开放价值十亿美元数据集，不仅打破了行业数据共享的历史困局，更通过联邦学习技术实现数据价值释放与隐私保护的平衡。
值得关注的是，2019年由NVIDIA联合多家药企开展的MELLODDY联盟曾尝试类似模式，但其数据仅限于大型药企内部使用，且项目三年后终止。相较之下，TuneLab首次向中小型生物科技公司开放，标志着制药业数据共享模式的根本性突破。
礼来近期持续加码AI药物领域：与OpenAI合作开发新型抗菌药物，与Superluminal Medicines、Juvena Therapeutics等公司开展代谢与减肥药物研发。这种主动构建平台并开放核心能力的策略，使其从AI药物开发的参与者转变为行业变革的推动者。
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