作为高投入高风险的创新行业，生物医药行业一直面临着“双10困境”：一款新药的研发至少需要花费10亿美元、10年投入。伴随着AI大模型引领的创新浪潮席卷全球，生物医药产业正在面临新一轮的机遇期。一家初创企业借助大模型的算力，在短短两年内找到合适的抗癌苗头化合物，AI大模型能否真的改变生物医药的“双10困境”？

AI辅助寻找抗癌苗头化合物

“经过AI生物大模型的虚拟筛选，从780万个分子库中最终找到6个潜在活性分子，效率相较于以往的人工筛选提升了成千上万倍。”杭州立德百克生物医药科技有限责任公司负责人王紫壹告诉记者，生物医药行业有一个“双10困境”，一款新药的研发至少需要花费10亿美元和耗时10年投入，这是一家初创公司几乎难以承担的成本，如今凭借AI大模型的能力，生物技术团队也能实现弯道超车。

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乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤，去年我国乳腺癌发病人数超过42万，CDK4/6抑制剂是该领域最为畅销的药物。立德百克自主研发的PPI检测技术，可以对蛋白质之间的相互作用进行快速的“湿”实验（生理学试验方法）验证，建立了专门针对CDK4/6-CCND蛋白-蛋白相互作用的药物筛选技术和活性检测技术平台，但是如何找到苗头化合物分子却犯了难。

“市面上的化合物商品库中有上千万种化合物，筛选工程耗时耗力，恰好生物计算大模型能弥补这一短板。”通过引入百度飞桨螺旋桨的文心生物计算大模型技术，王紫壹团队的“干”实验（计算机模拟试验方法）能力得到极大的提升，通过虚拟筛选，从780万个分子中得到了模型打分比较高的110个分子，并采购了其中的40个进行检测，最后发现有6个高潜力的分子，其中3个化合物能够同时打断CDK4/6-CCND蛋白-蛋白相互作用，还有3个化合物能够打断CDK4-CCND蛋白-蛋白相互作用。目前，双方正在对这些化合物进行更进一步的分析研究，也为下一步的结构优化提供数据准备。

国产生物大模型进入爆发期

当下，随着通用大模型的走红，生物医药等垂直领域大模型正逐渐浮出水面。不少研报指出，AI制药行业经历了算法迭代、算力提升及海量实验数据的堆砌，随着AlphaFold 2、ChatGPT等创新产品的出现，行业有望迎来高速发展的成长初期。

AI大模型如何提高新药研发的效率，之江实验室图计算中心副主任陈红阳有一个非常形象的比喻：靶点发现是药物研发过程中的关键环节，其中靶点是药物在体内的作用结合位点，药物好比一把“钥匙”，靶点就是与之匹配的“锁”。基于大量的医学材料和生化数据，生物计算大模型能发掘潜在的药物靶点，甚至预测靶点与潜在药物之间的相互作用，提高药物研发成功率。

国外研究报告显示，AI可以将新药研发的成功率提高16.7%，AI辅助药物研发每年能节约540亿美元的研发费用，并在研发主要环节节约40%至60%的时间成本。根据英伟达公开资料，使用AI技术可使药物早期发现所需时间缩短至1/3，成本节省至1/200。

生物制药和转化医学作为AI的重点赛道之一，涉及药物设计、筛选、优化、验证等多个环节，需要处理大量的复杂数据和知识，也吸引了更多的竞争者。

当下国内AI生物大模型逐渐开始发力，清华智能产业研究院日前开源了轻量版BioMedGPT1.6B，这是一个参数为16亿的生物医药领域轻量级科研版基础模型，具有跨模态与知识融合的特点，可以处理药物性质预测、自然语言类、跨模态等多种任务。

中银证券研报表示，AI医疗市场呈高增长态势，市场规模在2025年有望达385亿元，2020—2025年复合年均增长率达46%，其中AI制药是AI医疗领域的重要一环。

（文章来源：解放日报）