生成式人工智能正在变革药物研发的核心流程。制药公司和初创企业正利用这项技术快速生成全新分子结构，这些结构能与疾病相关蛋白质精准结合，从而加速潜在药物候选物的发现。
传统药物发现需要科学家在实验室中反复筛选数百万种化合物，这个过程通常耗时4.5年且成本超过10亿美元。而Insilico Medicine最近发布的研究显示，其人工智能平台能在21天内设计出可靶向特定蛋白质的分子，成功率较传统方法提升60%。
"我们正在见证药物设计的范式转变，"Insilico首席科学官Mingjian Jin表示。该公司的AI系统已成功生成针对特发性肺纤维化的新型分子结构，并在小鼠实验中验证了有效性。
其他企业也在推进类似技术。Atomwise利用深度学习算法预测分子与蛋白质的结合方式，其平台已帮助合作伙伴在8个月内完成从靶点识别到临床前候选物选择的全过程。Moderna甚至尝试用AI设计mRNA序列以优化新冠疫苗效果。
然而这项技术仍面临严峻考验。加州大学旧金山分校药物化学家James Fraser警告："AI生成的分子需要通过严格的实验验证，目前仅有约30%的预测结构能在实验室中复现。"此外，AI生成分子的专利归属问题也引发法律争议。
美国食品药品监督管理局（FDA）已开始制定AI药物研发指导原则。今年4月，首个完全由人工智能设计的药物进入人体试验阶段——这标志着技术应用的重要里程碑，但距离真正改变药物研发模式仍需克服多重障碍。
【全文结束】
