将人工智能与机器人技术结合，可加速药物发现，简化流程并持续提升数据质量。
在寻找更快更有效药物研发的进程中，人工智能正重塑生物技术基础，推动精准医疗、临床试验和生物工艺优化的变革。AI驱动的分析系统、预测引擎和尖端机器人技术正引领生物科技走向定制化、高效化和精准化新时代。
Insilico Medicine健康科技公司创始人兼联席CEO亚历克斯·扎沃龙科夫博士（Alex Zhavoronkov）强调AI在精准医疗中的革命性作用："我们利用端到端Pharma.AI平台分析海量数据，发现疾病最佳治疗靶点。生成式AI可设计出30项参数优化的类药物分子。AI在疾病检测诊断和药物相互作用识别方面的进展，正在推动基于数据分析的个性化治疗。"
临床试验优化方面，扎沃龙科夫指出90%研发药物在临床试验中失败，其中II期试验失败率最高。其团队开发的AI预测工具inClinico通过整合组学数据、临床试验信息、专利文献等资源，构建包含13000种药物从I期到上市的数据库。该系统结合机器学习，基于成功与失败药物的关键数据点，生成II期试验成功率预测模型，准确指导III期决策。
生物工艺优化方面，AI与机器人技术的结合显著提升生物过程效率。细胞培养、高通量筛选和基因组学分析等流程中，自主导航机器人和双臂实验室机器人可实现24小时并行实验。"机器人实验室能快速生成高质量数据，形成AI假设验证的闭环反馈。每完成一轮实验，数据即回流系统优化算法。"扎沃龙科夫解释道。
Insilico Medicine的生成式AI平台通过30项参数同步优化，使特发性肺纤维化药物INS018_055的研发周期缩短至传统方法的50%。该AI设计药物仅用18个月完成临床前候选选择（2021年2月），9个月后进入I期试验，创下行业纪录。AI不仅加速药物发现，更通过优化分子设计减少实验次数，实现可持续生物制造。
展望未来，AI与机器人技术的深度融合将重塑医学发展。从自动化实验到智能决策，这项技术突破正在建立更精准、更高效的药物研发新范式。INS018_055的成功验证了AI全周期药物开发模式，预示着生物医药领域即将迎来革命性变革。
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