AI制药时代来了?暨南大学联合华为发布“成药性优化智能体”

4月18日，在第十一届药学领域全国重点实验室发展与交流年会暨第二届粤港澳大湾区创新药物发展论坛上，暨南大学和华为联合发布“先导化合物成药性优化智能体”，旨在以AI技术推动原创药物研发。会上，关于共建共享国家关键领域（新药创制）人工智能语料数据的倡议同步发起。

据介绍，“先导化合物”是新药研发过程中发现的，具有特定生物活性和化学结构的化合物，可以理解为一类有潜力成为新药的“候选者”。但从“有潜力”到“能用药”，还需要经过一系列优化，比如提高活性、降低毒性、改善溶解性等，这一过程被称为“成药性优化”，直接影响候选药物的研发效率、成功率与临床转化价值。

可以说，在创新药物研发领域，先导化合物成药性优化，是决定新药能否顺利走向临床的核心关键环节。而传统研发高度依赖科研人员人工研读文献、积累经验，严重制约新药研发进程与成功率。

中国工程院院士、暨南大学校长邢锋称，药学学科是暨大“双一流”建设学科，多年来聚焦新药创制、中药现代化、生物制药等核心领域，在基础研究突破、关键技术攻关、成果转化落地等方面不断取得新进展，逐步构建起产学研用深度融合的药学创新生态。

该智能体的发布，标志着成药性优化研究正从依赖人工经验与反复试错的传统模式，迈向AI算法驱动、知识体系支撑、全流程一体化的智能化新阶段，有望为“AI+”创新药物研发、先导化合物的高质量优化与新药转化提供新的技术支撑。

在药学领域全国重点实验室联盟理事长、北京大学天然药物及仿生药物全国重点实验室主任周德敏看来，随着全球生物医药科技革命加速演进，我国药学科技创新面临着创新能力不足、核心技术“卡脖子”等挑战，还需要各方围绕前沿问题加强交流合作，把创新药物发展推向更广阔的空间。

活动现场，关于共建共享国家关键领域（新药创制）人工智能语料数据的倡议同步发起。

通俗来讲，人工智能语料数据，就是训练和应用人工智能大语言模型所需要的“燃料”。在新药研发领域，高质量、结构化的数据尤为重要，但目前仍存在数据分散、标准不一、共享不足等问题。

该倡议提出，希望通过多方协作，推动新药创制人工智能语料数据的高质量建设与高水平共享，为我国新药研发中的人工智能基础资源建设打下更坚实的基础。