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

驱动之家·2026/9/19 14:35:00🔗 原文

📋总体概括

在2026张江药谷大会「AI+制药前沿论坛」上,行业专家集中讨论AI制药的核心瓶颈——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。多位专家指出,AI制药缺的不是泛泛的大数据,而是贴近真实研发的机制性、跨模态配对数据,当前行业可获取的多为单模态数据,且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明显衰减。

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家中国本土企业与AI biotech公司建立合作,AI制药公司更受资本青睐
  • 彭向达指出生物分子高质量结构数据有限,模型面对未学习过的全新分子时预测性能会衰减
  • 杨自雄表示药物使用后病人变化的整套机理数据极难采集,多尺度、时间序列数据现阶段做不到
  • 陈洛南指出跨模态配对数据对模型训练至关重要,但行业可获取的大多是单模态数据

🔥犀利点评

100个分子进临床听着风光,但AI制药的软肋暴露无遗:大模型靠互联网文本喂大的路线在这里走不通,生物领域压根没有可供肆意攫取的数据海洋。资本热潮掩盖不了行业在数据地基上的欠账——机理数据采不到、配对数据买不起、结构数据存不够。谁先建立实验数据持续回流的闭环,谁才有资格谈「AI会做药」,否则一切只是昂贵的拟合游戏。

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