Ai制药

“AI制药的突破，和很多前沿技术一样，是一个持续迭代的过程。”任峰指出，“如果说过去几年的成果更多集中在某些成熟的治疗领域，那么近一两年，我们看到在两个关键维度上的显著突破。”

首先是modality的延伸。过去，AI制药的应用高度集中于小分子领域，而现在，抗体、多肽、寡核苷酸乃至更复杂的ADC（抗体药物偶联物）领域，都开始活跃着AI的身影。“一个直观的感受是，新成立的AI制药公司，很多都专注于用AI设计大分子药物，”任峰表示，“AI的赋能范围正在快速扩张。”

2025年，礼来与Creyon Bio达成合作，目标直指AI驱动的靶向RNA寡核苷酸疗法；迈威生物与英矽智能携手，旨在利用AI赋能ADC药物的各个环节，从新型毒素开发到新靶点挖掘。

途深智合也是这条新赛道上的探路者之一，其自主研发的AI一体化蛋白质设计平台，可以对酶、抗体、多肽等生物大分子进行改造与从头设计。

途深智合创始人王宇光对写意君表示，之所以选择聚焦抗体设计，是因为其通用性更强，更容易实现标准化，针对不同靶点与疾病设计的单抗或双抗，可以在同一体系内完成迭代与优化，从而大幅降低资金与时间成本，也更易于体现技术优势。

“当然，能否成功推出优质的候选分子，最终仍取决于人工智能技术本身的能力。我们采用的人工智能与自动化实验室结合的‘干湿闭环’迭代系统，不仅能高效产出有效结果，还能生成大量高质量数据。只要保持一定的通量，这些数据会持续提升模型性能，形成数据飞轮效应，使模型在设计有效分子方面越来越强。”

其次是技术内核的深化。任峰认为，大语言模型等底层技术的发展带来了一个关键变化。“随着算法和模型的进化迭代，AI的‘推理’能力正在增强，并越来越多地融入药物研发。现在的AI制药更多结合了数据分析和复杂推理，这让系统有了一种‘自我进化’的潜力。”