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AI 在药物研发中，很多时候扮演的角色是帮助科学家去广泛探索化学空间，精确找到可以成药的分子。

比如类药的化合物空间是一个非常庞大的数字 ——10 的 60 次方，这么大的化学空间中这么多可能的分子当中，要找到最后可能会治疗疾病的药物，人的智力可触达的空间非常有限。科学家需要从分子的产生和分子搜索，再到计算化学和物理手段把分子的活性和选择性相关药效的属性描述出来，之后再通过自动化高通量的方法合成和测试完成这样的过程，来加速药物发现。

“晶泰科技过去几年一直致力于做药物创新和 AI 赋能，在我们的实际工作中，跟药企的合作和孵化创新药物的过程都经过了这样的过程，我们的工作更像是药物研发专家手里的升级武器，一个思想的放大器，专家给我们一个 idea，我们通过 AI 技术可以给你一千个、一万个或是在新范围内找到更好的 idea，这样就能完成思想的跨越，打开想象的空间。” 马健说道。

目前，通过 AI 和量子物理算法，晶泰科技可以实现对类药化学空间的全局探索，在更广阔的化学空间中寻找全新的药物分子。同时，在 AI 的协同下，对于可成药分子的毒性、选择性等关键性质进行综合打分，快速收敛。可以将发现先导化合物的速度从 12 个月提升到 3 个月，药物发现的合成分子数量从上千降到 200 以内。其晶型预测的效率更是惊人，仅用 14 天便能得到常规研究方法需要 1 年时间才能获得的结果。

马健表示，人工智能相当于给药物化学家插上了想象力的翅膀，比如要设计一个分子，构造新的化合物，AI 其实起到了放大器的作用，给科学家提供新的工具，工具非常重要，工具决定生产力，也决定生产关系。药物研发当中的生产关系即是研发策略，AI 技术把一些瓶颈解决之后重组很多新的研发策略，能让结果变得更加优化。

而 AI 制药未来下一个拼图会是什么？他认为最重要的还是数据问题。AI 有数据和训练集，挖掘已有的数据很重要，但更重要的是提高产生数据的能力。

药物的发现从最微观的分子蛋白、到细胞、再到动物，整个过程就是一步一步建立生物和生命体相互认知的过程，AI 发挥的主要作用目前来讲是在比较早期的阶段，这个阶段可以视作物理建模区，这个尺度下很多的相互作用和要素比较简单，可以通过大量精确的物理学模拟获得虚拟数据。通过虚拟数据的训练，有针对性地提升 AI 的表现。

但是到了后面，更多要依赖于直接去探索自然界的实验和人的经验，靠底层物理学的建模，不可能做好或较好完成这件事。因为，从分子到人是一条线，每一两个点之间都有尺度的鸿沟，所以要思考在这个地方该用什么样的方式来提升 AI 要表现的能力。

AI 药物发现不是单纯的算法问题，传统上实验工作更多基于过去人的脑力活动研究一种条件来进行，受限于实验条件和物理规律，但是接下来科学家们需要更加丰富的实验技术，打造更加强大的 AI 大脑，为它提供丰富更多标准化和高通量的数据。

马健最后总结，AI 赋能药物研发自动化、智能化是一个非常重要的建设工作，也是一个新的基建过程。过去这些年 AI 药物研发公司，分布在从机理研究药物设计乃至到临床研究，现在正从局部优化逐渐走向全局优化，希望AI助力新药研发带来一个全新的加速过程。

晶泰科技在项目实践中，已经实现 1 年左右将新药研发项目推进至 PCC 阶段，基本集成了以人工智能为核心的一站式药物发现能力。晶型预测的效率更是突破性地提升，将项目研发周期缩短至 14 天。在研究准确度更高，结果更具理论依据的基础上，晶泰科技的研发模式大幅提升药物研发关键环节的效率。这些真实的项目数据，展示出人工智能技术有望成为生命科学爆发与裂变的技术支点，创造出更好的“新药神”。