摘要：回首2024年，人工智能、量子计算、卫星星座、生物医药……诸多科技的螺旋上升，让人类对未知世界的好奇心被逐渐满足，与这个世界的关系也正在被重塑。

AI使药物研发更高效、精准、经济

作者／ IT时报记者 林斐

编辑／ 郝俊慧 孙妍

科技革命的浪潮正以前所未有的姿态席卷而来。

回首2024年，人工智能、量子计算、卫星星座、生物医药……诸多科技的螺旋上升，让人类对未知世界的好奇心被逐渐满足，与这个世界的关系也正在被重塑。

如今，2025年科技发展的脉络初现端倪，一系列令人期待的成果有望为人类生活带来更多变革。

《IT时报》邀请九位学界和产业界大咖，以专业的视角和前瞻性的眼光，共话2025科技新趋势。

九九归一，所有科技曙光都指向同一个未来：碳基和硅基共存的世界。

对话者

晶泰科技联合创始人、首席创新官赖力鹏

在科技飞速发展的当下，AI与生物医药领域的融合正以前所未有的速度推进，不断改写着生命科学的版图。2024年，诺贝尔化学奖被授予应用AI技术在蛋白质设计与结构预测领域作出杰出贡献的科学家，AI在生物医药领域的革命性作用再次得到全球认可。

在这样的背景下，AI究竟会如何重塑生物医药领域？它又将为人类健康带来哪些新的希望？带着这些问题，《IT 时报》记者对话晶泰科技联合创始人、首席创新官赖力鹏博士。

《IT时报》：

2024年，AlphaFold 3等AI工具在蛋白质结构预测方面有了重大突破，2025年，这些突破将为药物研发带来哪些新的可能性？

赖力鹏：如今，AI工具可以更精准地预测蛋白质的三维结构，这意味着与疾病相关的关键位点更容易被识别，在药物研发的靶点发现环节，能更精准、快速地定位潜在靶点，设计出与靶点结合更紧密、特异性更强的药物分子，提高研发成功率。

其次，AI工具能够帮助我们更好地理解蛋白质的动态行为和相互作用，这对于开发新型药物靶点和优化药物分子具有重要意义。例如，晶泰科技已经利用AI技术进行小分子药物设计和生物大分子药物的优化，显著缩短了研发周期。2025年，随着这些技术的进一步普及和优化，在靶点发现、药物设计和临床前研究中，AI将成为不可或缺的工具。

《IT时报》：

2025年或者未来几年，AI除了药物研发方面，在临床试验、疾病诊断、精准医疗等方面，还会带来哪些具体且关键的变革？

赖力鹏：在临床试验方面，AI可优化患者招募，通过分析大量医疗数据，快速筛选出符合试验条件的患者，提高招募效率和质量；还能实时监测试验数据，及时发现异常情况，调整试验方案。

在疾病诊断上，AI辅助诊断技术能更准确、快速地识别疾病，例如通过图像识别技术诊断疾病，准确率不断提高。在精准医疗方面，通过分析患者的基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，AI可以为每个患者定制个性化的治疗方案，提高治疗效果并减少副作用。

《IT时报》：

2025年，开源工具和易用性AI框架的兴起将为小型生物制药公司提供新的竞争机会。您认为这将如何改变生物医药行业的竞争格局？

赖力鹏：这些工具和框架降低了AI技术的使用门槛，小型公司可以利用开源工具快速搭建自己的AI研发平台，进入AI驱动的药物研发领域，从而在药物发现、靶点验证和临床试验设计等方面与大型药企展开竞争。

此外，开源工具的普及也促进了行业内的合作与创新，小型公司可以通过与其他企业或研究机构合作，共享数据和资源，加速研发进程。推动行业从资源驱动型竞争向创新驱动型竞争转变，促进整个生物医药行业的创新发展，可能会涌现出更多新颖的药物和治疗方法。同时也将促使大型药企更加注重技术创新和数据管理，以保持竞争优势。

《IT时报》：

业内有说法称2025年是生物制药行业AI技术规模化应用的关键年份。您认为在今年，AI技术将如何推动药物研发的流程变革？

赖力鹏：目前，AI技术在生物医药领域正处于快速发展的阶段。越来越多的药企和研究机构开始将AI融入药物研发的各个环节，从靶点发现到临床试验，AI的应用已经取得了显著的成果。

比如在靶点识别阶段，利用大数据和机器学习算法，更高效地筛选出潜在靶点，缩短研发周期。通过生成式AI和多模态AI技术，能够快速生成具有高成药性的候选分子，提高研发效率和成功率。

在临床前研究中，AI可以通过虚拟筛选和预测模型，优化实验设计，减少实验成本和时间。此外，在临床试验阶段，AI可以帮助精准筛选患者，提高试验的成功率。总的来说，AI技术将使药物研发更加高效、精准和经济，而这一切，在2024年已经有不少呈现，今年会看到更多的案例。

《IT时报》：

对于有志于投身 AI 生物医药交叉领域的科研人员，您有什么建议和期望？

赖力鹏：持续学习能力至关重要。随着AI技术的快速发展，跨学科知识的融合将成为未来的核心竞争力。科研人员需要掌握多学科的知识，多借助像ChatGPT等大模型工具，快速掌握跨学科知识，在交叉领域中找到创新点。其次是关注真实世界的问题。

比如在生物医药领域，还有许多未被解决的难题，例如罕见病治疗等。通过将AI技术应用于这些实际问题，将自己的研究与实际问题相结合，利用好技术工具去解决它们，更有意义。最后，要勇于创新，敢于尝试新的思路和方法，在这个交叉领域中探索出独特的研究方向。

排版／ 季嘉颖

图片／ 采访对象 豆包AI

来源／《IT时报》公众号vittimes

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