現(xiàn)在很多人都在講生物醫(yī)藥，生物醫(yī)藥實(shí)際上從藥品本身來看，它還是一個化學(xué)品。這樣的小分子藥，實(shí)際上就是一個有機(jī)化學(xué)品。另外，中藥實(shí)際上是一些小分子化合物的一個混合物?，F(xiàn)在我們做的很多抗體藥，還是一個化學(xué)結(jié)構(gòu)的物質(zhì)，只不過分子量比較大一點(diǎn)而已。根據(jù)國外批準(zhǔn)藥物的比例來看，其實(shí)小分子藥還是占了半壁江山以上的，所以說將來還是要靠小分子藥物。

從藥物的發(fā)現(xiàn)和制造來講，它并沒有特別高大上的口號，實(shí)際上就是要求“安全、有效、可控、可及”這八個字，但這八個字難倒了全世界大概幾百萬的從業(yè)人員。“安全、有效、可控”是藥物發(fā)現(xiàn)的過程，“可及”是藥物制造的過程。

我們套用一下狄更斯的名言“這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代！”為什么這樣講呢？我們現(xiàn)在有很多更好的技術(shù)進(jìn)行新藥研發(fā)和藥品制造，但是都要面臨與原有療法和制造工藝的競爭。任何技術(shù)的治療產(chǎn)品在沒有達(dá)到“更安全、更有效”之前，實(shí)際上僅僅只有理論意義，這是無論從業(yè)人員也好還是投資人也好，都要去面臨的一個問題。當(dāng)然，藥物不同制造技術(shù)之間的競爭，關(guān)鍵在于成本。

今年的諾貝爾化學(xué)獎授予給了AI預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的幾個化學(xué)家。這確實(shí)是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)設(shè)定方面的革命性工作，大部分的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以后就可以用AI直接預(yù)測出來了，這也是AI for Sciences的一個成功例子。

但這個例子是不是就讓你感覺到AI for Sciences已經(jīng)很容易拿到了呢？我自己的理解是不太可能。因?yàn)檫@只是一個特例，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)之所以穩(wěn)定，是因?yàn)榉肿觾?nèi)氫鍵的形式。這樣的氫鍵的形成有規(guī)律性，數(shù)千個已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)為了解“因果關(guān)系”提供了看得見的模型。

那么AI for Sciences在其它領(lǐng)域探索的難點(diǎn)是什么呢？很多Sciences為什么要探索？就是因?yàn)槭俏粗?，這些未知的東西不知道，就很難找到因果關(guān)系。2024年的兩個諾貝爾獎都是頒給了AI，給我們的啟示就是要么發(fā)展革命性的工具，要么利用已知的工具解決一個非常重大的問題。從這點(diǎn)來講，我們國內(nèi)需要發(fā)現(xiàn)這種頂尖的人才，這些人才需要對全局有敏銳的洞察力才行。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)現(xiàn)在用AI能夠預(yù)測以后，是不是AI就可以代替我們藥物發(fā)現(xiàn)的過程？藥那么難做，AI是不是就可以解決這個問題？這個難度很大，起碼目前不行，在可見的將來也是非常難的。因?yàn)锳I預(yù)測的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是靜態(tài)的，而體內(nèi)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是動態(tài)的，是在不斷變化的。確實(shí)AI還是可以發(fā)揮作用的，可以通過計(jì)算模擬蛋白質(zhì)的動態(tài)過程找到一些變化。

另外一個最大的問題是這個蛋白質(zhì)是不是一個可行的藥物靶點(diǎn)，這是很難的，因?yàn)槲覀冎荔w內(nèi)有2萬多個原生蛋白質(zhì)，但是大部分蛋白質(zhì)是不能夠做藥物靶點(diǎn)的，目前為止可能也就700個蛋白質(zhì)是可以做藥物靶點(diǎn)。大部分蛋白質(zhì)要么抑制它會出問題，要么抑制它沒有什么用。我們國內(nèi)現(xiàn)在有幾千個藥物研發(fā)公司，你可以想象要做靶向藥，那就幾千個公司都為了爭這幾百個靶點(diǎn)在做，所以說這也造成了現(xiàn)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的內(nèi)卷。因?yàn)樗乙粋€不同的小分子跟這同樣一個蛋白質(zhì)結(jié)合作用，這樣最后導(dǎo)致大家互相競爭。跟蹤型的創(chuàng)新應(yīng)該是中國藥物發(fā)展的必然之路，但是這個競爭也導(dǎo)致了資本的寒冬。

既然在一致的蛋白質(zhì)里那么卷，是不是可以做創(chuàng)新藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)？這實(shí)際上是非常難的過程。首先要對這個蛋白質(zhì)的功能有很詳細(xì)的研究，然后再確認(rèn)這個蛋白質(zhì)是否與某個疾病的成因有關(guān)，把它抑制住會不會導(dǎo)致正常的生理功能出現(xiàn)問題。一旦確定這個蛋白質(zhì)有可能做藥物靶點(diǎn)后，接下來還有一個漫長的驗(yàn)證過程。我們之所以叫它藥靶，實(shí)際上是已經(jīng)有一個藥已經(jīng)出來了，這個藥從開始發(fā)現(xiàn)到后來上市，實(shí)際上還需要十幾年的時間。

AI能否在藥物發(fā)現(xiàn)方面帶來革命？這個目前很難，因?yàn)榈玫揭粋€候選藥物只是藥物發(fā)現(xiàn)階段前兩年的事，后面還需要八年時間去做整體的臨床實(shí)驗(yàn)。臨床實(shí)驗(yàn)分為三期，第一期是做安全性實(shí)驗(yàn)，第二期做有效性和安全性實(shí)驗(yàn)，第三期做大樣本的安全性和有效性試驗(yàn)。這個試驗(yàn)是規(guī)定動作，沒有辦法按照非常規(guī)范的方式去做，更沒有辦法用AI去改變這個流程，同時這也是最花錢最費(fèi)時的過程。

所以從項(xiàng)目的運(yùn)作過程來看，我就是第一天用AI已經(jīng)預(yù)測出來一個分子，而且這個分子確定將來是一定能夠發(fā)展成藥的，但我作為一個項(xiàng)目管理人，也不可能把這樣一個東西直接就往下用。我肯定還要做大量的研究，把其它的可能性全都排除掉以后，才最后放心這個分子是可以往下用的。

我們正確地利用AI輔助藥物設(shè)計(jì)，可以在前期節(jié)約幾個月的時間。在臨床管理階段實(shí)際上也是有很多規(guī)律可尋的，AI在每個階段也可以發(fā)揮一些作用，但可以說都是輔助性的作用。

所以總的來講，也許20年內(nèi)在藥物發(fā)現(xiàn)方面，AI還是輔助的作用，不可能變成一個革命性的工具。

藥物研究早期的創(chuàng)新基本上都是在學(xué)界，但是這個創(chuàng)新有沒有重大意義，會不會導(dǎo)致一個革命性的藥物產(chǎn)生，是要靠企業(yè)來推動的。這個研發(fā)過程，你可以想象是把一個簡單的東西最后包裝成價(jià)值很高的藥物，這實(shí)際上是非常費(fèi)時和費(fèi)錢的一個檢測過程，公司化的模式適合這個項(xiàng)目的推動，學(xué)術(shù)界只適合這種源頭創(chuàng)新。

中國目前的基礎(chǔ)研究水平有了很大的提升，同時最近十年風(fēng)投投了很多生物醫(yī)藥企業(yè)，也讓很多企業(yè)有了科技成果轉(zhuǎn)化的能力。相信未來十年生物醫(yī)藥領(lǐng)域會有一個1+1>2的成果和成績。

靶向藥物的研發(fā)是一個充滿未知、非常復(fù)雜的過程，AI目前在研發(fā)過程的每一個節(jié)點(diǎn)都有可能提供輔助作用，但是尋找創(chuàng)新的藥物靶點(diǎn)才能夠發(fā)展顛覆性的治療技術(shù)，這是大家都要追求的一個東西。

學(xué)術(shù)界和企業(yè)的深度合作是產(chǎn)生原創(chuàng)新藥的一個可行途徑，但是這樣長周期的研發(fā)過程，只有耐心資本才能催生這個領(lǐng)域的新質(zhì)生產(chǎn)力。在基礎(chǔ)研究方面，我們確實(shí)需要一些能夠仰望星空的開拓性人才。但是，我們也需要一批能夠腳踏實(shí)地的產(chǎn)業(yè)化人才。

中國目前的人才資源存在嚴(yán)重錯配的問題。現(xiàn)在很多優(yōu)秀的專業(yè)人才基本上都去了大學(xué)和研究所，從事自由探索的研究。假如從業(yè)人員自己沒有仰望星空的志向，大概率只能產(chǎn)出低水平重復(fù)、跟蹤性修修補(bǔ)補(bǔ)的成果。而由于國家能夠支持的基礎(chǔ)研究的經(jīng)費(fèi)有限，這也就造成了“青椒們”的極度內(nèi)卷，也反向促使大家從事大概率不會產(chǎn)生重大影響的“短平快”類科學(xué)研究。這也導(dǎo)致了即使有遠(yuǎn)大志向的人也很難脫穎而出，這是一個很嚴(yán)重的問題。

很多從事高技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)，真正需要一大批的優(yōu)秀人才，去開展目標(biāo)明確、有組織的創(chuàng)新活動。盡管這樣的活動可以帶來很高的價(jià)值，但是苦于招不到心儀的人才，也使研發(fā)水平無法提升。所以說我們現(xiàn)在的人才配置和教育，實(shí)際上都面臨著轉(zhuǎn)折問題。