AI for Science 在生物医药领域的应用与突破 - 人工智能模型正加速应用于以DNA、RNA、蛋白质、单细胞等基础生命单元为核心的药物设计等真实场景 [1] - 科学智能（AI for Science）正在重新定义科学发现的速度与方式 [1] - 制药是AI for Science最重要的应用领域之一 [2] siRNA药物研发的技术瓶颈与AI解决方案 - siRNA（小干扰RNA）因其精准“沉默”致病基因的能力，是创新药研发中重要的高潜技术路线 [1] - 传统siRNA药物研发长期依赖经验试错，难以规模化提效 [1][2] - 人工智能的应用正在打破上述瓶颈，例如“女娲RNA大模型”深度应用使上海一家公司的siRNA药物筛选效率大幅提升 [1] 女娲RNA大模型的核心能力与应用成效 - 女娲RNA大模型由上海科学智能研究院联合复旦大学于2025年9月共同研发面世 [2] - 该模型整合了10亿级RNA序列、结构、功能和化学修饰等多模态数据，覆盖mRNA、ncRNA等主要类型 [2] - 模型在RNA结构预测、逆折叠等任务中取得领先表现，被视为RNA生物学模拟器 [2] - 应用该模型，可于数小时内从靶点上万条序列中筛选出约200条高分候选序列 [3] - 通过3至4轮迭代优化，筛选出的序列已具备极高成药潜力 [3] - 模型辅助体外筛选效率比传统方式提升约1.6倍 [1] - 已有超过5个靶点的siRNA设计流程完成验证，并在针对高血脂、高血压等慢性病的siRNA药物设计中完成初步体外实验验证 [3] - 模型已搭建从序列筛选到体外湿实验的全流程闭环，湿实验机器人“7×24”小时不间断运行，实现数据、实验与AI模型间的闭环迭代 [4] 星河启智科学智能开放平台的定位与功能 - 星河启智平台由上智院联合复旦大学、无限光年在2025年世界人工智能大会期间推出，是全国首家专注于科学智能领域的大型新型研发机构的核心平台 [5] - 平台汇聚了包括女娲RNA大模型在内的400余个科学模型与工具 [4] - 平台旨在降低科研门槛，预置海量高价值可信科学数据、基座大模型、智能体及领域科研算子，实现资源“开箱即用” [5] - 平台贯通整个科研流程，科学家可定义研究目标，由大模型自动调用资源串联数据获取、模型训练、干湿实验、结果验证等环节 [5] - 平台已建成22类4万多个高价值科学数据集，科学文献库覆盖近5亿篇文献 [6] - 平台单日访问次数约2.3万次，在重点场景中已服务复旦大学7600余名师生、19个院系、5家附属医院 [7] - 平台计划在2026年支持用户直接调度远程自动化设备完成真实实验验证 [6] AI驱动的科研范式变革与跨界协同 - AI正从“可用工具”向“科研伙伴”进化，旨在全面驱动科研范式变革 [5] - 星河启智平台将分散的数据、模型和方法整合到统一科研环境，系统性地推进科学问题 [6] - 上智院推出“Alpha破界营”机制，让领域科学家与AI算法专家、工程师同处一室办公，实现深度协同 [6] - 跨界协同模式已成功孵化出如“燧人催化反应模型”等高水平科研成果 [7] - 以生物医药临床大数据为起点，借助AI算法和工程优化，可更高效地解决关键科学问题并提供线索，再由领域科学家通过实验验证与转化 [7]