夜雨聆风10年前做新药跟今天做新药，完全是两个概念。当新冠mRNA风口退潮，当低端Fast Follow被政策彻底抛弃，国内创新药正经历周期性的阵痛。因此，源头创新必须领跑，Fast Follow拼的是速度，两者的分界线究竟在哪？当AI席卷制药圈，它究竟会颠覆研发得到万能神药，还是一戳就破的估值泡沫？个性化肿瘤疫苗动辄百万一针，离普及还有多远？
近日，一场聚焦新药研发的药鼎记直播硬核开讲，澄实生物联合创始人费才溢、中国科学院生物药全国重点实验室副主任、上海数因智科创始人袁野、浙江大学药学院教授、纽安津生物创始人陈枢青、瑞璞鑫生物联合创始人严勇攀四位新药掌门人，他们分别布局 AI + 核酸底层技术、个性化新抗原、AI 制药多管线、mRNA肿瘤+耐药细菌双线4大赛道。
创新分水岭：告别低端内卷，难靶点才是试金石
“源头创新要做好心理准备攻坚难靶点，Fast Follow和源头创新两种模式行业都需要，但都要做好长期攻坚准备。”——严勇攀
国内创新药最容易陷入的怪圈就是：一窝蜂跟进，一地鸡毛退场。Fast Follow 创新止步于成熟热门靶点，而真正的源头创新，源于敢于攻克难靶点、验证其生物学功能的深耕底气。
严勇攀的团队双线并行：一边是全新表观遗传靶点，从零攻坚脂肪代谢，全程无前人经验参考；另一边是跟进海外自免热门靶点，一年内完成从筛选到IND申报的极速狂奔。他直言，Fast Follow不用验证靶点，难度低，但需要诀窍；而源头创新，考验的是团队啃硬骨头的定力。
袁野对此深有共鸣。他们布局了肺纤维化全新靶点，全球无任何前序管线，临床效果却优于现有上市分子。他指出：目前行业政策已不再鼓励低端Fast Follow，往源头创新转型是必然趋势。
而在陈枢青看来，个性化肿瘤疫苗直接颠覆了传统新药逻辑。传统逻辑是“找靶点做激活/抑制”，但个性化疫苗面对的是每个人独一无二的新生抗原靶点，须依靠AI单独计算匹配。未来国内一定会诞生0到1的原创成果，精准医学和AI的结合是必然之路。
AI制药的“神”与“坑”：“人工”在前，“智能”在后
“‘人工智能’应该拆开，‘人工’在前，‘智能’在后。需要有大量的人工付出以后，才能建立智能，不愿做基础脏活累活，根本无法训练出靠谱模型。”——陈枢青
AI到底在哪些环节不可替代？实战中的坑又有多深？
袁野从底层逻辑给出解释：生物系统极其复杂，传统数学物理方程很难建模，而AI神经网络依托万能逼近定理，用复杂模型拟合复杂系统，这是其核心不可替代的价值。但AI本质是统计模型，只给单一约束容易忽略ADMET等关键属性，只能辅助，不能全盘依赖。
严勇攀分享了siRNA研发中真实的“两极分化”踩坑案例：“广义生信预测属于AI范畴，脱靶效应经常不太靠谱：有时模型预判无脱靶，实际验证发现脱靶敲低50%-60%；有时模型预判脱靶严重，实际仅20%-30%。AI预测无法完全精准匹配体内真实表达，只能做参考，我们理想的零脱靶高活性序列，目前AI还做不到。”
陈枢青更是直言，个性化新抗原鉴定完全离不开AI，但AI的智能是拿大量人工的靠谱数据喂出来的。从基因测序到MHC递呈预测，早年没有大模型，只能靠交叉学科培养博士一步步搭算法。
费才溢也踩过同样的坑：在前沿空白领域，AI容易逻辑混乱、前后答案矛盾，没有行业数据支撑就会凭空推导。
“新药研发一定是人机交互的过程，AI无法全流程替代。AI核心价值是放大研发边界、提升筛选效率，但关键节点必须人工把关，实验落地，无法无人化运行。”——袁野
既然AI不能包打天下，它如何串联靶点发现、序列设计、修饰、递送形成完整闭环？
在核酸药物领域，袁野拆解了AI的站位：靶点层面，AI可全网批量筛选候选，再高通量实验验证；序列与修饰设计，AI从百万级中快速初筛，甚至设计出药效提升3-4倍的修饰组合；递送系统，AI辅助小分子设计和ADMET预测。但关键节点必须人工把关、实验落地，无法无人化运行。
严勇攀从小分子角度补充，AI应用高度分阶段：早期做百万级化合物库初筛，中期预测DMPK属性（药物代谢和药代动力学）省下大量实验费。但最终分子活性和体内效果，仍需实验验证。他更期待AI未来能在临床成功率和成药性预测上实现突破，大幅缩短研发周期。
面对新靶点，通用大模型往往失灵。袁野打了个比方：通用大模型如同本科生，垂直自建模型如同博士生。新靶点高度细分，必须依托自有实验数据做垂直训练。陈枢青也强调，新抗原算法完全自己开发，且需纳入药品注册材料接受监管备案，核心算法绝不开源。
商业破局：天价肿瘤疫苗降本，与“卖青苗”的清醒
“国内科研生态逐步完善，未来一定会诞生本土跨国药企，从卖青苗变成收购青苗。”——陈枢青
技术再硬，最终要面对商业化的冷酷。个性化mRNA疫苗动辄百万的成本，如何普惠？Biotech卖青苗到底冤不冤？
对于天价成本，陈枢青分享道美国Moderna定制约50万美金，国内目前价格体系相近。但他们正联合浙大自动化和机器人团队，研发小型自动化定制生产线，无需人工干预，目标将成本压到20-30万，让临床普及成为可能。而在临床策略上，他们听从老专家建议，切入胰腺癌、食管癌等术后防复发赛道，能快速验证药效。
对于备受争议的“Biotech卖青苗”，陈枢青的视角堪称清醒：
“去年国内新药青苗出售1350亿美金，今年一季度已达600多亿美金，业内有人惋惜。但换个角度看，国内风投、创投和药企全球覆盖能力不足，国内估值几千万，海外却可能几十亿。Biotech擅长原创并试错，大药企擅长商业化落地，分工合理。未来行业会从产青苗逐步到产成熟新药。”
此外，针对当下火热的减肥药赛道，袁野和陈枢青一致认为：未来减肥药OTC化、消费化是大趋势。 虽然目前处方监管严格，但医美保健需求爆发，多肽小作坊私下流通已是不争事实，千亿级赛道前景广阔，只待监管路径完善。
从低端Fast Follow的内卷泥潭，到源头创新的死磕硬刚；从对AI的盲目崇拜，到“‘人工’前、‘智能’在后”的清醒认知。中国新药研发正在褪去浮躁，回归科学本质。
AI不是点石成金的魔法，而是拓宽边界的利器；源头创新也不是一句口号，而是坐穿冷板凳的耐力。当潮水退去，唯有那些既懂AI底层逻辑，又愿做“脏活累活”积累数据的实干家，才能在这场新药长跑中拿到下一个十年的入场券。
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（本文整理自「药鼎记×药融圈」线上直播圆桌）
