分子结构预测与蛋白设计快速进展，虽能提升效率，但由于成功率过低，仍需要依赖大量实验筛选，且具有周期长、成本高等特点，遇到新靶点时成功率更 是极低。 人工智能在驱动药物发现方面正在以前所未有的速度发展。今年上半年，AI研发的药物开始迈向临床阶段，而相关领域的合作及投融资事件也出现井喷。 中国本土创新企业在AI药物研发方面走在全球前列。咨询公司麦肯锡称，人工智能是制药业"百年难得的历史性机会"。 药物设计迈向"原子级精准工程" 刘佳指出，肉毒素正从天然提取向重组蛋白转型，其中，靶向神经递送工具及AI驱动的蛋白改造是未来研发的重要方向。目前，上海科技大学正在通过其 孵化的生物创新技术公司若弋生物进行相关药物的临床转化，并拓展潜在适应症，最终形成创新产品产业化的"中国方案"。 近年来，分子结构预测与蛋白设计快速进展，虽能提升效率，但由于成功率过低，仍需要依赖大量实验筛选。而这些实验常依赖动物免疫、高通量筛选等方 式，具有周期长、成本高等特点，遇到新靶点时成功率更是极低。因此过去几乎没有任何一种AI发现的药物能最终走向后期临床。 一位生物制药公司高层对第一财经记者表示："大多数的候选药物分子的有效性通常要等到人体测试后 ...