位于开普敦的H3D作为非洲首家整合型药物研发中心，正在通过人工智能技术革新传统研发模式。该中心研究官员John Woodland博士指出，全球新药研发失败率高达90%，而AI的引入使"湿实验"流程更趋智能化。
该中心开发的计算机辅助药物发现（CAD）系统旨在实现"快速试错"目标。AI研究员Jason Hlozek解释称，系统通过分析历史实验数据建立预测模型，在化学家提出100种待测试化合物时，能根据过往经验智能排序。这种"设计-合成-测试"的迭代流程显著提升了研发效率。
"临床试验成本动辄数千万美元，早期发现问题至关重要。"Hlozek强调，该系统的建模管线采用微软FLAML库构建机器学习模型。通过特征化处理将化学结构转化为数值向量，训练出的集成模型衍生出轻量级代理模型，最终在开普敦大学的服务器上部署了"一键运行"界面。
Woodland指出，非洲虽承担全球25%的疾病负担，但临床试验仅占4%。该中心特别关注非洲人群的基因多样性对药物代谢的影响，致力于开发疟疾、结核等非洲高发疾病的个性化治疗方案。其研发的抗疟药物MMV048虽因毒性问题止步二期临床，但验证了非洲本土药物研发能力。
在"实验室闭环"概念中，AI模型通过实验数据持续训练迭代，形成"预测-实验-新数据"的良性循环。Woodland对比新冠疫苗研发经验时强调，全球协作和基础研究积累对加速创新至关重要，这凸显了持续支持基础科学的战略意义。
Woodland博士展望未来医疗场景："当您就诊时，医生可通过快速检测生物标志物或基因组信息，立即确定最有效剂量。"
H3D的开放源代码策略，旨在降低非洲科研机构的技术门槛。Hlozek特别强调，AI是辅助而非替代科研人员的工具："机器无法复制人类创造力，科学家仍需保持批判性思维。"
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