直播回放|AI Agent * QSP建模:解锁新药研发智能决策新路径——四位一体专题系列直播圆满落幕

重磅开场

中国药科大学附属上海高博肿瘤医院院长李进教授致开场辞，他表示当前中国医药创新正从跟跑并跑加速迈向并跑领跑，行业发展机遇与挑战并存。他强调，医药创新始终以临床需求为根基、以患者获益为核心。四位一体创新转化平台，直击新药研发周期长、成本高、成功率低、患者获益滞后等行业痛点，打造全流程一体化创新解决方案。

随后，闻丹忆博士围绕“四位一体”转化平台的核心框架，进行了系统拆解与深度解读。她明确指出，新药研发从来都是一场高投入、高风险、长周期的“马拉松”，从靶点发现、临床前研究到临床获批，每一个决策节点的偏差，都可能导致前期大量人力、物力、财力投入付诸东流。而“四位一体”转化平台，正是为破解这一行业痛点量身打造——通过整合统计科学设计、定量药理学（QSP）、功能性检测与分子标志物精准筛查、高质量临床研究四大核心模块，构建起一套从实验室到病床边、从基础研究到临床应用的闭环智能决策体系，为新药研发全流程提供科学支撑，助力企业降低研发风险、缩短研发周期、提升转化成功率。

专题演讲

南京医科大学教授、博导赵宸，以“新药临床转化研发中的QSP模型：适用性模型与疾病模型平台”为核心主题，系统梳理了QSP模型从机制构建到临床预测的完整逻辑链条，结合行业实操案例，让抽象的建模理论变得可落地、可参考。他强调，QSP模型的核心价值在于“量化机制、预测临床”，其通过构建覆盖多生理尺度、涵盖疾病关联机制及药物-靶点相互作用的数学模型，能够系统性整合临床前与临床多模态数据，从机制层面动态刻画疾病发生、发展的全过程，同时定量预测药物干预后的药效表现、潜在不良反应及给药窗口。这一前沿方法论，有效填补了传统研发中“经验决策”的短板，为创新药企在新靶点评价、临床剂量选择、给药方案优化等关键决策环节，提供了全新的量化工具与科学依据。

芝加哥大学生物统计教授嵇元，从统计学与人工智能的交叉视角，带来了题为“贝叶斯+人工智能：药物研发新范式”的前瞻性分享，深入浅出地解析了贝叶斯统计与AI技术的内在协同逻辑，以及二者联合应用于药物研发的实践路径与核心价值。嵇元教授指出，贝叶斯方法的核心优势的在于能够充分利用先验信息（如既往研究数据、临床经验），在有限临床数据条件下实现稳健推断，有效解决研发早期数据不足、决策不确定性高的痛点；而AI技术则为大规模参数空间的探索、复杂多模态数据的挖掘与分析，提供了高效、精准的计算支撑。二者深度融合，可在临床剂量探索、患者精准分层、安全性实时监测、疗效预测等多个核心场景中发挥独特优势，彻底重塑药物临床转化研究的流程与范式，推动研发决策向“精准化、智能化、高效化”升级。

圆桌碰撞

在闻丹忆博士的主持下，赵宸教授与嵇元教授展开了一场深度圆桌对话，围绕行业关注的核心热点议题，进行了坦诚而富有建设性的交流探讨。两位嘉宾结合自身研究经验与行业实践，针对QSP模型的适用场景与落地难点、PDX数据在QSP建模中的应用价值与优化方向、QSP与PK/PD模型的核心差异及互补性、QSP与AI Agent的融合前景与落地路径，以及贝叶斯统计与AI的协同逻辑、其在药物研发中的具体推动作用、当前成为应用新起点的核心原因、对临床转化的实际助力，还有监管机构对贝叶斯方法与AI技术的接受程度及应用规范等关键话题，分享了独到见解与实操经验。整场讨论紧扣产业痛点，既有学术层面的深度剖析，又有落地层面的路径指引，为线上观众清晰呈现了QSP × 贝叶斯 × AI协同赋能新药研发决策的可行路径，引发行业同仁广泛共鸣。