當下，人工智能技術（AI）以其超強的計算能力與預測精度，影響著越來越多行業的發展，生物醫藥行業便是其中之一。近期，中國城市報記者走訪2024上海國際生物技術與醫藥研討會，了解到多地醫藥產業發展成效顯著，如京津冀·滄州生物醫藥產業園建成，項目總金額超130億元的一批生物醫藥項目成功簽約落戶江蘇省南京市……

在“AI+生物醫藥”發展趨勢下，相關企業如何謀求長遠策略布局，以多元思維解決難題？

新技術強化發展內核

今年《政府工作報告》中，“創新藥”一詞代替以往“生物醫藥”的提法首次出現。

公開資料顯示，新藥研發難度大、風險高，因而業界流傳著“雙十定律”的說法，即一種新藥研發平均需要耗時10年，成本耗費10億美金。對此，中國信息通信研究院醫療健康大數據與網絡中心副主任連云波表示，近年來，人工智能技術（AI）的迅猛發展引領了千行百業的加速變革。生物醫藥產業是AI及大模型等技術最重要的應用領域之一，人工智能與醫藥的深度融合，可以打破藥物研發“高投入、長周期”的困境，賦能生物醫藥全產業鏈發展、各環節運行。

“AI技術不僅可以助力藥物開發實現降本增效，還支持打造數字化智能工廠，有望助推醫藥生產工廠提升‘智造力’，加速形成新質生產力。”連云波說。

AI技術在醫藥研發中具體如何應用？復旦大學智能醫學研究院常務副院長劉雷以GPT（基于人工智能的自然語言處理模型）的運用為例，表示GPT生成式大模型具有高效率和高創造力的特點，不僅可以高速地進行數據處理與匹配，預測藥物與靶點間的互相作用，快速篩選候選化合物并進行預測評估，減少醫藥代表和客戶間的信息差，還可以突破人類構想和測算極限，催生更具多樣性的化合物，設計更合理的實驗方案，助力醫藥發展從仿制為主向創新為重過渡。

新布局加碼醫藥賽道

隨著AI技術的應用范圍越來越廣，眾多企業追隨這一潮流在生物醫藥領域進行新一輪戰略布局。

上海復星醫藥（集團）股份有限公司總裁助理兼首席數智官林錦斌告訴中國城市報記者，復星醫藥作為植根中國、創新驅動的全球化醫藥健康產業集團，較早前便開始了AI領域的探索。“在2020年我們就以財務投資的方式投了AI制藥公司英矽智能。目前我們和英矽智能也有相關業務合作，有兩個候選的項目基本上進入臨床階段。近期，我們還與清華大學智能產業研究院開展合作進行大模型的應用。”林錦斌說。

除了積極向外構建AI“朋友圈”，林錦斌還帶隊嘗試在企業層面進行系統性的頂層設計并建立體系。“我們認為，人工智能技術目前在生物醫藥領域還是一種輔助工具，發展的重點和核心還是要圍繞人。因此我們提出了一個邏輯，即要把簡單留給用戶，把復雜留給系統。希望通過變革交互模式，放大AI生產力，使企業的每一個崗位、每一名用戶都能在無需太多人工智能知識背景的情況下充分享受到新技術帶來的便利。”林錦斌表示。

同樣積極入局AI醫藥賽道的還有華為云計算技術有限公司。據該公司旗下盤古醫學大模型負責人祝曉慶介紹，華為云作為技術提供商，已在生物醫藥領域進行了AI相關探索。“在生物醫藥領域，我們通過打造數智融合平臺、構建基礎大模型和促進大模型廣泛應用來解決業務痛點。希望與行業伙伴、客戶攜手同行，利用底層的技術、中層的平臺以及上層的應用場景，助力生物醫藥行業發展。”祝曉慶說。

作為生產出目前全球唯一獲批上市的重組人白蛋白注射液產品的制藥企業，通化安睿特生物制藥股份有限公司也注重加強AI布局，通過引入人工智能技術，將實現生產線近乎無人化運營。據了解，該公司還將建設4個10萬升規模、搭載先進技術的發酵系統。

新挑戰倒逼補齊短板

連云波表示，當前我國AI技術與生物醫藥的融合發展正處于起步階段。面對激烈的國際競爭環境，我國“AI+生物醫藥”產業仍面臨諸多挑戰。

在他看來，產業基礎薄弱及醫療數據流通與共享機制尚未建立等是行業面臨的主要問題。

如何解決上述問題？連云波以自己所在的中國信息通信研究院醫療健康大數據與網絡中心舉例說：“在生物醫藥產業方面，我們希望致力于平臺搭建、生態服務、創新探索，將視線聚焦在生物醫藥領域里的網絡、安全、數據和人工智能，并期望通過相關工作來推動中國人工智能技術賦能生物醫藥產業發展。”

劉雷則強調了隱私計算護航的醫療科研數據安全協作網絡的重要性。“過去高校和醫院的信息化建設奠定了AI時代的大數據基礎，現今的研究模式也正從小團隊單打獨斗轉向多學科協作的生態模式。數據要素化后，特別是相關法律法規出臺后，對研究者跨機構獲取、使用數據的方式提出了新要求，改進機構內及跨機構間醫療健康數據共享方式已成為核心關鍵問題。基于隱私計算產品方案搭建的健康醫療科研協作平臺及網絡，有效地支撐了復旦大學智能醫學研究院與多家醫療機構間跨控制域的醫療健康數據共享協作，可滿足‘原始數據不出域’‘數據可用不可見’等保護數據持有者權益、共享數據使用權的需求。”劉雷說。

《 中國城市報 》（ 2024年06月10日  第06 版）