人工智能在药物开发中的应用：重塑医学未来
摘要
制药行业正处于一个非凡的转折点：尖端人工智能技术直面研发救命药物的重大挑战。数十年来，新药上市需耗时十余年、成本超20亿美元，且近90%的候选药物最终未能抵达患者（Niazi & Mariam, 2025）。如今，人工智能技术正从根本上重塑这一格局，提供了一种珍贵且稀缺的资源：希望。这种变革对老年人、残障人士及罕见病患者尤为关键——传统药物开发模式长期未能充分满足这些群体的需求。当目睹AI设计的药物进入临床试验并取得积极成果时，我们不仅见证技术革命，更看到一种更具包容性、高效性和个性化的医学方法正在兴起，有望显著改善全球数百万脆弱人群的生活质量。
引言
人工智能在药物发现中的演进
人工智能已从实验性奇思妙想转变为具有真实临床效用的关键工具。其发展历程始于20世纪60-70年代的计算机辅助药物设计，但近期计算能力提升、海量数据集可用性增强及先进算法的出现，极大加速了进步（Mak & Pichika, 2019）。
2024年迎来突破性时刻：英矽智能（Insilico Medicine）完全由AI生成的特发性肺纤维化药物ISM001-055取得阳性IIa期临床试验结果——这标志着首例完全由AI设计的治疗药物在人体试验中证实有效性（Ren et al., 2025）。该里程碑验证了多年研发成果，表明AI在药物开发领域已从理论承诺迈向实践现实。
机器学习和深度学习作为人工智能的高级分支，现已协助研究人员贯穿整个药物开发流程。这些技术分析海量生物数据集以识别疾病靶点，预测分子与人体的相互作用，并在实验室测试前优化候选药物。2016至2023年间，美国食品药品监督管理局（FDA）收到超500份含AI组件的申报材料，促使FDA于2024年成立CDER AI委员会，为这一快速扩展的领域提供监管指导（FDA, 2025）。
人工智能如何加速药物开发
传统药物发现遵循线性耗时流程：研究人员确定疾病相关生物靶点，筛选数千种化合物寻找候选药物，通过迭代测试优化化合物，最后进入临床试验。每个阶段均存在失败风险，全程常需10-15年。
AI通过使研究人员同步分析复杂生物系统并以前所未有的精度预测结果，彻底改变这一范式。机器学习算法可在数小时内虚拟筛选海量化学文库，识别最具潜力的候选物，取代实验室中数百万化合物的实体测试（Ekins et al., 2019）。
AlphaFold等深度学习模型革新了蛋白质结构预测，解决了科学家称为"蛋白质折叠问题"的难题——即理解蛋白质如何形成三维结构。这项成就荣获2024年诺贝尔化学奖，为治疗发现提供宝贵洞见，因为掌握蛋白质结构有助于研究人员设计针对特定疾病靶点的药物（Niazi & Mariam, 2025）。
近期研究表明，处于I期临床试验的AI发现药物成功率高达80-90%，而传统发现药物仅40-65%（Colwell, 2024）。这一显著提升源于AI能在化合物进入人体测试前预测潜在安全问题和疗效缺陷，更早淘汰不合格候选物。
对老年人群的变革性益处
全球人口正快速老龄化，世界卫生组织预测到2030年全球六分之一人口将达60岁及以上。这一人口结构转变带来巨大挑战，老年人常需应对多种慢性疾病和复杂的用药方案。AI为改善这一日益庞大群体的医疗结果提供了多条路径。
神经退行性疾病治疗
在阿尔茨海默病及相关痴呆症等神经退行性疾病领域，AI的潜力尤为深远。目前估计有670万65岁以上美国人患有阿尔茨海默病，到2050年这一数字将达1380万（Doherty et al., 2023）。传统药物开发在此领域失败率极高——超90%的阿尔茨海默病试验失败，主要源于对疾病复杂生物学机制理解不充分。
AI通过分析多组学数据集（包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学和脑部影像）改变了这一局面，识别出超越历史上失败的淀粉样蛋白假说的新治疗靶点（Tasaki et al., 2025）。机器学习算法能检测疾病进展中的细微模式，可能实现更早诊断和干预，此时治疗最可能有效。
研究团队现正利用AI筛查药物再利用机会，识别可能通过非原始预期机制对抗阿尔茨海默病的现有药物。此方法大幅缩短开发周期，因再利用药物已具备公认的安全性（Ai et al., 2025）。
多重用药管理
多重用药（即同时使用五种或更多药物）影响多数老年人并带来严重健康风险。研究表明临床研究中83.66%的老年患者同时服用五种以上药物，部分个体甚至服用11种以上（Varghese et al., 2019）。这种用药负担增加了危险药物相互作用、不良反应、跌倒、认知障碍和住院风险。
AI驱动的临床决策支持系统正成为管理此类复杂性的关键工具。这些平台可分析患者全部用药方案，依据Beers或STOPP/START指南等标准识别潜在不适当药物，标记有害药物相互作用，并推荐更安全替代方案（Varghese et al., 2024）。
最新研究显示，ChatGPT等AI聊天机器人作为用药管理工具前景广阔，能成功识别适合减药处方的候选者——即通过停用非必要药物来降低用药负担的审慎过程（Succi, 2024）。更先进的AI平台可整合个体患者基因，考虑影响药物代谢的基因-药物相互作用，制定真正个性化的用药方案。
杜克大学研究人员正开发AI系统，预测为特定患者类别减药的风险与收益，帮助临床医生基于证据做出决策，兼顾每位患者的独特临床特征（Pavon, 2024）。这种个性化方法较当前"一刀切"的处方指南代表重大进步。
年龄相关疾病的精准医学
AI推动的精准医学方法承认老年人群中显著的生物学差异。机器学习模型可根据基因谱、生物标志物和疾病进展模式，将老年患者分层为亚组，使治疗能针对最可能受益的个体定制（Doherty et al., 2023）。
对于心血管疾病、骨质疏松和糖尿病等老年人常见疾病，AI可预测面临并发症最高风险的患者，并相应优化治疗方案。这种定向方法减少了老年人常面临的"试错"治疗选择过程。
该信息图题为《人工智能在药物开发中的应用：重塑医学未来》，展示AI如何改进新药创建流程。左侧垂直时间线展示传统药物开发步骤——靶点识别、化合物筛选、临床前测试、临床试验和审批——通常耗时10-15年、成本超20亿美元且失败率高。中心标有"AI赋能药物开发"的大圆包含大脑和计算机图像，箭头指向关键AI应用：虚拟筛选与分子预测、蛋白质结构与靶点识别、生成式分子设计、药物再利用和临床试验优化，强调更快更智能的研究。右侧标有"对患者影响"的面板展示老年人、罕见病患者、残障人士和个性化医学，表示更定制化和包容性治疗。底部图标总结效益：加速发现、降低成本、提高精度、减少失败和扩大获取，最后部分指出挑战：数据质量与偏见、监管合规及AI透明度。
为残障和罕见疾病治疗带来进步
全球7000多种罕见病影响约3亿人，但仅不到6%的疾病有FDA批准的治疗方法（哈佛医学院, 2024）。这一巨大未满足需求源于传统制药开发模式在罕见病领域的困境：小规模患者群体使临床试验困难，疾病机制理解有限阻碍靶点识别，且财务投入罕有回报。
AI正独特地应对这些挑战，为罕见病患者和残障人士带来希望。
大规模药物再利用
AI最具前景的应用之一是系统性地为现有药物寻找新用途。哈佛医学院研究人员开发了TxGNN——专为从现有药物池中识别罕见病候选药物的AI模型。该工具可处理超17,000种疾病（单一AI模型处理数量之最），识别人类研究人员难以发现的再利用机会（Zitnik et al., 2024）。
近30%的FDA批准药物在初始获批后至少获得一个额外治疗适应症，常通过偶然的患者报告或医生直觉发现。AI将这种随机过程转变为战略系统方法，通过分析分子相互作用、患者结果和生物通路的海量数据集，预测现有药物可能有效治疗其非设计适应症的疾病。
此方法优势显著：再利用药物已具备公认安全性，需较少监管审查，且比新药研发快数年抵达患者。对于可能等待终生的罕见病患者，这种加速可能是改变生命的。
加速新型药物发现
对于无再利用机会的罕见病，AI加速全新治疗药物的开发。生成化学平台运用深度学习设计具有理想特性的新型分子结构，探索远超人类化学家想象的化学空间。这些AI系统可生成数千种潜在药物候选物，预测其特性和活性，并选出最优秀者进行实验室合成和测试（Zhang et al., 2025）。
Atomwise等公司已使用深度卷积神经网络，为治疗坎凡病（Canavan disease，一种罕见遗传性神经疾病）识别先导化合物。该AI即使在疾病靶点可用数据有限的情况下，仍成功识别出新型分子支架——这在罕见病研究中很常见（Stecula et al., 2024）。
改善临床试验设计
罕见病临床试验面临独特挑战：难以找到足够患者达到统计显著性，疾病表现异质性显著，且优化试验方案时缺乏先验研究指导。AI通过分析过往试验数据预测哪些患者最可能从特定治疗中获益，实现更高效的患者分层和入组（Ekins et al., 2019）。
机器学习算法可设计基于新兴结果调整的适应性试验方案，可能减少所需患者数量并缩短试验周期。对于每个患者都至关重要的罕见病和残障相关疾病，这些改进显著加速新疗法的获取。
特定残障群体的获益
行动障碍与神经肌肉疾病
AI正推动肌萎缩侧索硬化症（ALS）等导致肌肉控制丧失的进行性神经退行性疾病药物研发。IBM已部署基于AI的文本挖掘方法，通过分析RNA结合蛋白创建ALS语义模型，揭示传统研究方法可能遗漏的潜在疾病相关靶点（Ai et al., 2024）。
对于影响行动能力的肌营养不良症等神经肌肉疾病，AI驱动的生物标志物发现有助于识别疾病进展和治疗反应的可测量指标。这种能力对临床症状可能到晚期才显现的疾病至关重要，使治疗能在最有效时更早介入。
认知与发育障碍
除阿尔茨海默病外，AI在影响认知的其他疾病领域也展现前景。研究人员正用机器学习理解基因与智力障碍的关系，识别可能成为治疗靶点的生物通路。对于自闭症谱系障碍，AI分析复杂的行文和神经影像数据，识别可能对不同治疗有反应的亚群。
脆性X综合征（导致智力障碍的遗传病）的药物研发从AI工具中受益——这些工具预测分子化合物如何与疾病靶点相互作用，其中一个候选物（HLX-0201）已进入临床试验（Niazi & Mariam, 2025）。
感官障碍
虽然药物疗法无法在所有情况下恢复丧失的视力或听力，但AI正加速年龄相关性黄斑变性和遗传性失明等进行性疾病的治疗开发。机器学习模型分析视网膜影像数据以预测疾病进展，并识别最能从新兴疗法（包括AI辅助设计的基因疗法）中获益的患者。
挑战与考量
尽管取得显著进展，药物开发中的AI仍面临需解决的重要挑战，以实现其全部潜力。
数据质量与可用性
AI模型的效果取决于其训练数据的质量。制药开发需要代表多样化患者群体的高质量、多样化数据集。临床试验中老年人、少数族裔和残障人士的历史代表性不足，意味着基于现有数据训练的AI模型可能无法对所有群体同等有效。解决此问题需有意识地将多样化群体纳入研究和数据收集。
监管框架
FDA等监管机构正积极为药物开发中的AI制定框架。FDA于2025年1月发布关于使用AI支持药品和生物制品监管决策考量的草案指南（FDA, 2025）。然而，关于如何验证AI模型、确保算法决策透明度、以及AI参与药物开发决策时的责任归属等问题仍待解决。
"黑箱"AI的挑战——即使开发者也无法完全解释模型如何得出特定结论——引发对科学研发中信任度和可重复性的担忧。开发提供可解释推理的可解释AI（XAI）方法对监管接受和临床应用至关重要。
伦理考量
AI药物开发必须应对复杂的伦理问题：确保AI发现治疗的公平获取，防止算法偏见损害弱势群体，分析健康数据时保护患者隐私，以及为AI生成的发现建立知识产权框架。
对于罕见病和残障社群，特别担忧AI开发可能主要关注常见、有利可图的疾病而忽视小规模患者群体。然而，AI带来的效率提升实际上可能使罕见病药物开发更具经济可行性，或可改善而非加剧这种差异。
整合挑战
成功实施药物开发中的AI需要将计算方法与传统生物研究整合——弥合"干实验室"计算工作与"湿实验室"实验工作之间的鸿沟。这种整合需要跨学科团队和组织变革，许多机构仍在适应这一过程。
展望：AI驱动医学的未来
药物开发中AI的发展轨迹指向日益个性化、高效和可及的医学。以下新兴趋势将塑造这一未来：
基础模型与多模态AI
下一代AI平台将整合多样化数据类型——基因组学、蛋白质组学、医学影像、电子健康记录和文献——为统一模型提供多维度疾病理解。这些基础模型类似于ChatGPT等大型语言模型，但经生物医学数据训练，可能通过识别不同生物系统间非显性关联彻底改变药物发现方式（Zhang et al., 2025）。
自动化药物发现平台
整合AI与机器人的"自驱动实验室"正在兴起，实现自动化的"设计-合成-测试-学习"循环。这些平台可设计分子、机器人合成、自动测试其特性，并将结果反馈给AI模型以指导下一次迭代——全程无需人工干预。这种自动化极大加速优化过程并提高可重复性。
真实世界证据整合
AI使分析来自电子健康记录、保险理赔和患者报告结果的真实世界数据成为可能，以补充传统临床试验数据。对老年人和残障社群而言，这种真实世界证据可揭示治疗方法在复杂患者群体中的实际表现，更贴近临床实践而非受控试验。
协作生态系统
AI药物开发的未来将日益协作化，制药公司、AI初创企业、学术机构、患者倡导团体和监管机构将共同合作。开源倡议和数据共享平台将使AI工具更普及，可能为缺乏大型制药公司资金支持的罕见病研究创造公平竞争环境。
洞察、分析与发展
编者按：当我们站在人工智能与制药科学的交叉口时，所见证的不仅是技术进步，更是对医学可能性的根本性重构。AI为老年人、残障人士和罕见病患者带来的希望，远超更快的药物开发或成本节约——尽管这些至关重要。它代表更深远的转变：迈向真正个性化医学，承认每个人的独特生物学和境况；以及更具公平性的方法，使最罕见的疾病也值得研究。管理十种药物的年长患者不久可能获得AI协助，确保这些药物安全协同作用。全球仅数百人受影响的罕见遗传病青少年可能在AI发现的治疗中找到希望——传统开发模式本不会追求此类治疗。阿尔茨海默病患者可能受益于AI识别新机制的疗法，这些机制是人类无法察觉的模式。这些不是遥远的可能性——它们正在成为现实。但实现这一潜力需保持警惕：我们必须确保AI系统经多样化数据训练，维持算法决策透明度，并优先考虑可及性，使创新公平惠及所有社群。AI在药物开发中的故事仍在书写，其未来篇章将由我们今日关于如何开发和部署这些强大工具的抉择所塑造。若我们审慎推进，将有机会创造一个未来：创新疗法在数年内而非数十年抵达患者；罕见不再意味着被遗忘；年龄和残障带来的挑战日益被医学科学所应对。这个更富希望、更具包容性且更响应人类需求的未来，值得我们以紧迫感和关怀为之努力。
【全文结束】
