人工智能在药物研发中的应用与变革 - 人工智能技术正深度融入药物研发各个环节，从靶点发现到临床试验，为生物医药产业带来革命性变革 [1] - 计算模拟和人工智能发展为药物靶标发现提供了创新策略，在靶标识别、分子生成等核心环节发挥关键作用 [2] - 在药物设计环节，采用强化学习驱动增强采样技术，成功动态捕捉分子与靶标结合与解离路径，并据此设计出新型化合物，在体内三阴性乳腺癌模型中最高肿瘤生长抑制率达到84.8% [2] - 利用人工智能大模型应用有望打通药物靶标选择、临床前实验数据与临床试验数据整合分析三个层面，为发展药物研发新技术作出关键贡献 [3] 人工智能提升研发效率与临床试验 - 基于信号通路信息的单细胞转录AI基础模型，能够提升靶点发现的准确性与效率，使靶点的发现与筛选比原来快了好几倍 [1] - 数字孪生技术通过电子病历构建患者虚拟分身或疾病模型，能够实现精准匹配和疗效预测，缩短药物研发和上市之间的转化周期并节约成本 [3] - 人工智能药学开放平台已上线，旨在整合更多算力、提升技术门槛 [6] 产学研融合与人才培养 - 人工智能与药学交叉学科的教学实践在高校广泛开展，更多高校开设相关课程与专业 [3][4] - 中国药科大学陆续增设生物医药数据科学、生物统计学等与人工智能相关的新专业及微专业，其省级人工智能学院和智能药学交叉研究院已正式揭牌 [4] - 发展人工智能药学的核心是培养跨领域跨学科的复合型人才，并让学生在真实产业场景中锻炼 [4] - 中国药科大学已与华为签署产教融合育人基地合作协议，旨在共同构建人工智能加药学复合型人才培养新体系 [4] - 江南大学计划开设AI药学卓越创新班，对接无锡超算平台和集成电路企业，并计划以虚拟仿真课平台为基础对接最新AI大模型，增强线上实践课程人机交互体验 [5] 行业生态构建与未来方向 - 人工智能赋能生物医药跨越式发展需构建完整创新生态，核心在于有机关联更多数据、更强算力、更优算法及更深厚领域知识 [6] - 未来突破将依赖高质量数据平台构建、因果推断等新算法应用、产学界更深融合以及高层次复合型人才培养 [6] - 由于训练数据存在样本偏差，通用大模型应用于中国医药场景可能出现水土不服，必须构建包含中国人特征的专属数据集，以精准筛选和设计适合国人的中国药 [6] - 中国药科大学将与火山引擎联合发布药创数智中心，未来将进一步构建医药创新数联网整合多项专属数据，建立自主AI药物研发范式和基座大模型，全链条支持原创药物发展与创新 [6] - 人工智能药学交叉学科发展将加速药物研发范式变革，促进从多组学数据中解码疾病治疗 [7] - 中国药科大学将聚焦靶标确证和药物设计与筛选关键卡点，突破现有AI模型在新药研发中的局限性，并与南京江北新区共同筹建龙王山实验室，共同探索智能药学深度融合的关键突破 [7]