人工智能加速新药开发：候选物质发掘时间缩短至两个月
人工智能（AI）正在改变新药开发的规则。候选物质的发掘时间从数年缩短至几个月，AI的应用范围也扩展到前期和临床阶段，研发（R&D）方式正在发生根本变化。 根据行业消息，新药开发被认为是高风险、高成本的行业。平均开发周期为10至15年，投入巨额资金，但临床失败率高达90%。这使得持续进行大规模研发投资变得困难。韩国保健产业振兴院估计，利用AI可以将新药开发成本从3万亿韩元降低至6000亿韩元，开发周期也可从12年缩短至7年。 业界关注AI的原因不仅在于提高研究速度。由于新药开发的成本大部分发生在后期临床阶段，因此在早期阶段筛选出成功可能性高的候选物质并减少试错成为关键任务。正允泽制药产业战略研究院院长表示：“‘超高速·数字化’成为制药行业的新话题，传统上需要2至3年的候选物质发掘，利用AI系统可以缩短至2个月以内。” 国内制药公司也在积极引入AI。大雄制药作为制药行业首家成立AI专门组织，正在进行肥胖、糖尿病和抗癌领域的研究。该公司表示，利用自有AI系统，从候选物质发掘到优化阶段大约需要2个月。在抗癌领域，从活性物质发掘到专利申请的领先物质的获取也仅需6个月。这是大幅缩短了原本需要1至2年以上的过程。 JW中外制药也在以AI为基础的新药开发平台“JWAVE”为核心，扩大其管线。通过AI发掘的代谢疾病治疗药物候选物质的研究被选为“2025年度第二次国家新药开发项目”，而通过JWAVE得出的口服小分子新药候选物质“DDC-02”也在朝着2028年进入全球多国临床试验的目标进行开发。 LG化学正在加速AI抗体新药的开发。该公司于18日与英国AI新药开发企业Lab-Genius Therapeutics签署了共同研究和许可选项协议，旨在将候选物质发掘时间从原来的5年以上缩短至一半，并提前进入前期临床阶段。 尽管AI新药开发迅速普及，但也有评估认为仍需证明其成果。实际上，通过AI发掘或设计的候选物质中，进入临床试验阶段的案例仍然有限。 在全球市场上，AI新药开发的实际成果证明正在不断进行。InSilico Medicine去年首次在国际学术期刊《自然医学》上发布了AI基础新药开发的临床概念验证结果。该公司利用自有平台“Pharma.AI”开发的候选物质在2a阶段临床试验中的安全性和有效性结果被报告，候选物质的筛选过程平均缩短至13个月（最短9个月）。 国内企业正在将AI的应用范围从候选物质探索扩展到前期和临床阶段。Pharos I-Bio利用自有AI新药开发平台“Chemiverse”正在进行4个候选物质的临床试验。其中，急性髓性白血病治疗药物候选物质即将进入全球2期临床试验。 GC绿十字最近被选为科学技术信息通信部推动的“AI-Medicine新药开发全周期多代理AI平台建设与验证”项目的核心研究机构。该项目旨在建立一个基于大规模语言模型（LLM）的AI代理协作系统，从靶点发掘到前期候选物质的导出。GC绿十字负责验证和优化AI平台所导出的候选物质。 业界普遍认为，AI不仅在提高新药开发速度方面发挥作用，更在改变研发方式。全球制药公司正在建立临床2期、3期的体系，而国内企业也在积极建立自有平台和管线，迎来了缩小技术差距的机会。 业内人士表示：“AI不仅是简单缩短研究时间的工具，而是朝着提高新药开发成功概率的方向发展。未来，企业在研发过程中如何有效地内化AI将决定其竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-06-19 04:00:00
