人工智能正在重塑药物研发领域。从科技巨头到跨国制药企业，行业领袖正勾勒未来制药公司的蓝图。
辉瑞公司前首席科学官米凯尔·多尔斯滕（Mikael Dolsten）指出，机器学习与生物发现的交汇将使AI在五年内产生实质性患者获益。他认为："通过强大的数学算法和数据规模，精准医学将在未来几年真正实现承诺。我们希望在2030年前见证疾病治疗和定义方式的重大转变。"
目前担任AI药物研发公司Immunai顾问的多尔斯滕描绘了未来实验室的图景："科学发现与医疗实践几乎实现实时融合。"Insilico Medicine公司开发的AI抗肺纤维化药物候选物rentosertib，以及DeepMind获得诺贝尔奖的蛋白质三维结构预测平台AlphaFold，都已验证了AI的成功案例。
数据革命
如同吃豆人游戏般吞噬数据迷宫，AI依赖海量数据成长。以艾伯维的450太字节研发搜索引擎"ARCH"为例，大数据已被视为起点。但专家强调需要更智能的AI内省机制。
"我们需要确保不会误导科学家，"Cradle公司CEO斯蒂夫·范·格里肯（Stef van Grieken）解释："更先进的AI模型应当具备判断输出合理性的能力。我们的平台可将传统多轮实验压缩为单一过程，通过交叉验证矛盾需求来筛选潜在药物候选物。"
他特别指出："就像不能指望自动驾驶汽车教授大学数学，当前的蛋白质模型尚未理解疾病本质。它们不是魔法盒子，这种幻想必须破除。"
破产式创新
诺和诺德人工智能与数字化创新高级副总裁米沙尔·帕特尔（Mishal Patel）强调，AI在心血管代谢领域的应用优势。"找到新型药物靶点就像在银河中寻找新恒星，AI就是强大的望远镜。"
Immunai的Amica平台通过单细胞多组学测序绘制免疫系统图谱，目前已收录5000万个细胞数据。CEO诺姆·所罗门（Noam Solomon）透露，数据库将在五年内扩展至100亿细胞（涵盖100万患者样本）。该公司正通过学术合作计划向研究人员免费开放测序技术，以弥补美国国立卫生研究院预算削减造成的缺口。
未来实验室
辉瑞前首席科学官多尔斯滕指出，行业正在经历研发模式的根本转变："过去95%的员工在湿实验室，5%在计算实验室的时代已经结束。现在我们需要通过模型预测大幅减少实体实验资源。"
诺和诺德的帕特尔强调："我们正打破学科界限，计算机科学家与传统生物学家的协作日益紧密。"Cradle公司通过透明化模型决策过程，帮助科学家将疾病靶点知识融入AI系统。"专家们的隐性知识需要经过规模化验证，而不仅仅是单次演示。"
虽然AI带来的变革仍存在不确定性，但制药业已在重组研发架构。随着公共-私营合作的深化，人类距离突破疾病治疗的边界正在加速逼近。
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