产业观察
超100个AI药物进入临床阶段 AI制药为何仍被数据卡住?
📋总体概括
2026张江药谷大会「未来智药:AI+制药前沿论坛」上,专家普遍认为AI制药的核心瓶颈在高质量数据与数据回流闭环。据L.E.K.统计,截至2025年全球进入临床阶段的AI辅助药物分子已超100个,超90家中国本土企业与AI biotech建立合作。但生物分子领域高质量结构数据远少于互联网文本,模型面对全新分子时预测性能明显衰减,机理与临床全程数据更是难以采集,数据稀缺成为行业最大短板。
⚡关键信息
- ▸截至2025年,全球进入临床阶段的AI辅助药物分子已超过100个,呈指数级增长。
- ▸超过90家中国本土企业已与AI biotech公司建立合作关系。
- ▸力场采样彭向达指出生物分子高质量结构数据储备有限,模型面对全新分子时预测性能衰减。
- ▸上海科学智能研究院杨自雄表示药物使用后病人变化的机理数据极难采集,多尺度、时间序列数据目前做不到。
- ▸专家共识:AI制药缺的不只是数据量,更是高质量数据及数据持续回流的闭环能力。
🔥犀利点评
超100个AI分子进临床,听起来风光,但本质是「AI做了很多、数据喂得很少」。大模型的成功建立在互联网级语料之上,而生物分子领域连像样的结构数据都凑不齐,还要求模型预测从没见过的全新分子——这不是算法问题,是无米之炊。谁先建立起实验-数据-模型的回流闭环,谁才有资格谈AI制药,其余的热闹多是资本叙事。
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