我经常与生命科学生态系统中的领导者交流，他们都面临同一个现实：当前的药物研发方法已陷入瓶颈。尽管基因组学取得历史性突破且拥有海量数据，该过程仍是一场高风险、手动式的试错马拉松。
近90%的候选药物在临床开发中失败，将新药推向市场的平均成本现已高达23亿美元。看到这些数字时，我认为问题不在于科学人才匮乏，而在于方法失败——我们让最优秀的科学家整天充当数据整理员，在碎片化数据集间筛选或手动核对监管文件，而非发挥其作为科学战略家的专长。
这正是转向智能体AI的战略意义所在。过去，“辅助型AI”仅提供预测特定数据点的更好工具，却未解决方法论瓶颈。智能体AI截然不同，它能提供可自主推理、规划并执行完整复杂工作流的系统。
我相信未来两年将由从研发（R&D）向研发与预测（R&P）的转变定义。到2026年，领先机构将不再仅把AI视为工具，而是将其作为引擎，推动药物开发从高风险赌博转向可计算的预测过程。
以下是我在2026年的两大核心预测：
1. 预测引擎将替代筛选实验室
数十年来，药物发现依赖“暴力破解”式大规模筛选——测试数千种随机化合物以期偶然成功，这无异于“大海捞针”。智能体AI使我们能转向理性设计：在踏入湿实验室前，即为生物靶点精准设计所需分子。
关键突破在于将AI从“黑盒”变为“透明盒”。在我们的行业中，“因为AI这么说”绝非答案，必须见证推理过程。智能体AI提供透明审计轨迹，将每个设计决策回溯至可验证数据。
- 攻克难治领域：在患者数据稀缺的罕见病中，“生物信号”（即识别病因的分子线索）往往微弱如嘈杂体育场中的耳语。智能体AI化身数字侦探，通过推理噪声数据分离信号——通过模拟蛋白质异常行为，能在数月而非数年内提名候选药物。
- 工业化药物发现：通过数字预测结果与模拟交互，可大幅减少注定无法进入临床的候选药物所浪费的时间与资本，确保仅最优质疗法进入价值链。
2. 合规流程将实现自主化与前瞻性
手动马拉松并未止步于实验室，往往在监管“战情室”遭遇最大阻碍。我们常目睹跨职能团队在高压下耗时数周核对全球申报数据。在即时数据验证时代，此流程已不可持续。
到2026年，我预计智能体AI将从第一天起融入工作流程，推动人类角色从文书核对转向高层战略审查。
- AI就绪申报：多智能体系统将连接所有数据源并实时管理文档，这意味着申报材料在药物开发过程中同步生成，消除导致监管延迟的不一致问题。
- 加速问询响应：当前解决复杂监管问询需数周人工操作。智能体AI可通过生成完整引证的响应，将周期压缩至两天——每个事实均可追溯来源，以完全透明建立监管机构信任。
科学家的重新聚焦
智能体AI与R&P范式的转变将充分释放专家潜能。当我们简化“战情室”运作，让科学家摆脱手动数据审查的行政负担，便归还了他们最宝贵的资产：时间。这使他们能重拾初心，专注科学突破。
若我们成功实现，2026年将成为行业最优秀 minds 优先考虑高影响力药物设计而非人工监督的元年。智能体AI时代预示着：救命疗法的等待周期将从以年计缩短为以月计。
关于作者什维塔·马尼亚尔（Shweta Maniar）现任谷歌云（Google Cloud）全球战略行业——医疗健康与生命科学部门总监，致力于帮助制药、生物技术、医疗器械及实验室诊断机构利用谷歌云与AI/ML技术实现业务转型。此前，她曾任基因泰克（Genentech）全球跨生物肿瘤管理与生物标志物检测负责人，主导为75种抗癌药物组合探索新兴技术机遇，促成与肿瘤数据初创公司Flatiron的战略合作，并作为美国团队负责人完成数十亿美元收购。她还创建并推出行业首个个性化医疗（PHC）交付模式，重塑癌症护理与患者倡导体系，新增50多个核心中心。2023年入选《PharmaVoice》百大最具影响力领袖，2024年获《Fierce Healthcare》“十大影响力女性”称号。
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