首届生命科学院士高峰论坛由“谈家桢生命科学奖”奖励委员会联合上海市生物医药行业协会、上海科技大学举办，以“接续创新，洞见未来”为主题，饶子和、蒋华良、樊嘉、宁光、陈志南、徐涛等6位两院院士以及众多来自科研院所、高校、产业界的生物医药专家参加论坛，深入探讨科技、临床和产业三者之间的关系。

　　“我国原创新药研发能力薄弱，2013年至今，全球获批上市的原创药物有175个，中国只有6个。”蒋华良院士在演讲中说，“我国目前仍以仿制药和fast follow(快速追踪)为主，缺乏原创理论和原创技术。”

　　随着人工智能与新药研发日益融合，中国科技界获得了“弯道超车”的机遇。据介绍，药物研发是一个漫长的系统性工程，包含靶标发现和确证、活性化合物发现、先导化合物优化、临床前研究、临床研究等多个环节。在这些环节中，深度学习等人工智能技术都大有用武之地，就像战胜围棋世界冠军的“阿尔法狗”那样，可以为科研人员提供机器在学习人类知识后取得的科学发现，弥补人类思维的不足，还可以显著提高新药研发的效率。

　　AI制药企业英矽智能发布的《2022年AI制药行业观察报告》显示：过去5年，人工智能提高了新药研发的效率，让药物筛选时间从5年减少至3年;也提高了新药研发的成功率，让候选新药的临床试验成功率从12%升至14%。

　　《2022年AI制药行业观察报告》还显示：AI制药公司研发的候选新药中，治疗肿瘤的占45%，治疗罕见病的占13%，其他疾病占42%。从决定候选新药是否属于原创新药的靶标来看，新靶标占比28%，未公开的靶标占33%(可能是保密新靶标)。由此可见，人工智能进入生物医药领域后，对原创新药开发具有重要价值，有望给肿瘤等众多疾病带来新的疗法。

　　在演讲中，蒋华良介绍了他带领团队研发的计算机模型TransformerCPI，它能基于蛋白质序列信息预测药物的靶标作用。这个模型展示了一种新的药物设计范式，即利用人工智能技术，直接从蛋白质序列中发现类似药物的小分子调节剂。

　　目前，TransformerCPI模型2.0版已问世。中科院营养健康所、中科院药物所的科研团队利用这个人工智能软件，发现了新型SPOP(治疗肾癌的潜在靶点)抑制剂，有望治疗肾透明质细胞癌;发现雷贝拉唑(治疗消化性溃疡的西药)具有抗肿瘤效果，有望拓展这款老药的适应症;还发现了新型UHRF1(一种重要的表观调控因子)抑制剂，有望治疗急性髓系白血病。

　　这种借助人工智能取得的药物研发突破，已在全球多个科研机构和企业出现。“AI制药的发展日新月异，让我们有种跟不上的感觉，只能尽力去做一些点上的工作。”蒋华良感叹。

　　无疑，这场科技革命给中国生物医药产业带来了发展机遇。不久的未来，“人工智能+生物医药”将进入“集成化AI药物研发”阶段，从AI模型优化分子到合成路线设计，再到自动合成、自动分析、自动筛选，让智能机器人在无人环境下完成各种化学和生物实验，成为科研人员的得力助手。