AI在药物研发领域的颠覆性进展 - 上海交通大学科研团队利用深度学习成功设计出超长效GLP-1受体激动剂，其半衰期是明星药物司美格鲁肽的三倍 [4] - 从分子设计到候选药物筛选的整个过程仅耗时两周，彻底打破了传统药物研发动辄数年的模式 [4] - 人工智能工具ProteinMPNN基于司美格鲁肽与GLP-1受体复合物晶体结构，生成了1万种全新的GLP-1受体激动剂序列 [8] AI设计药物的筛选与验证结果 - 通过稳定性、药效和结构多样性等多维度综合计算，从1万种设计中优选出60条潜力肽序列用于实验 [8] - 体外实验验证显示，有31种GLP-1RA能与受体结合，其中6种结合亲和力可媲美司美格鲁肽 [11] - 三种GLP-1RA（D13、D41、D44）能有效激活cAMP信号通路，D41和D44的半数有效浓度（EC50）分别为0.011 nM和0.012 nM，优于司美格鲁肽的0.019 nM [11] AI设计药物的药代动力学优势 - D13的半衰期为19.86小时，是司美格鲁肽（8.17小时）的2.43倍；D41半衰期更长，达23.16小时，是司美格鲁肽的2.83倍 [12] - D13的最大血浆浓度为353.96 ng/mL，高于司美格鲁肽的329.82 ng/mL，其药物浓度-时间曲线下面积达到司美格鲁肽的2.1倍 [13] - 在糖尿病小鼠实验中，单次注射D13的降糖效果可维持长达96小时，远超司美格鲁肽的24小时 [14] 肽类药物市场前景与行业机遇 - 2024年全球肽类药物市场规模已达491.3亿美元，预计到2034年将增至837.5亿美元 [6] - 国务院正式印发意见，特别提出在医疗健康等重点领域加快推动AI落地应用，探索推广高水平居民健康助手 [26] - 行业观点认为医疗将最先拥抱并受益于AI发展，因其信息密度高，AI最深远的应用将出现在医疗健康领域 [25]