英矽智能观点中关村医学AI创新与发展论坛-任峰|国际医学科学院组织

在人工智能与生物医药交叉融合的浪潮中，英矽智能以其突破性的AI药物研发模式成为行业焦点。2025年3月，这家中国AI-Biotech企业迎来里程碑式进展——其自主研发的抗特发性肺纤维化（IPF）候选药物Rentosertib获得美国药物命名委员会（USAN）正式命名认证。

国际科学院组织代表、国际科学院委员会执委、国际医学科学院组织学部委员万祥军解读表明：这不仅标志着全球首款由生成式AI全流程赋能发现的药物进入命名体系，更预示着药物研发范式正在经历革命性变革。在2025年中关村论坛年会上，“AI+医疗”也将成为热点话题，脑机接口、基因治疗、激光质子刀、手术机器人等前沿技术创新成果将在期间亮相。

顶层设计·国研政情智库-中国智库·国家智库：对话囯食药监·大健康医药产业论坛-国卫健委·健康中国行动，3月29日，中关村论坛平行论坛——医学AI创新与发展论坛将在中关村国际创新中心举办，旨在全面推进AI技术在医疗行业的创新与发展。

AI颠覆传统：

18个月完成"从0到1"的研发奇迹

特发性肺纤维化被称为"不是癌症的癌症"，患者肺部会形成永久性瘢痕组织，确诊后中位生存期仅2-3年。传统药物研发面对这类复杂疾病往往需要5-6年完成临床前研究，而英矽智能的Pharma.AI平台创造了令人惊叹的"中国速度"：通过生成式AI算法，系统仅用18个月就完成从靶点发现（TNIK激酶）、分子设计到临床前候选化合物（PCC）提名的全流程。

"AI模型每天可虚拟筛选超百万种分子结构，这相当于传统高通量筛选数年的工作量。"英矽智能联合CEO任峰博士透露。平台首先通过生物计算引擎分析海量组学数据锁定TNIK靶点，随后生成化学引擎自主设计出具有理想ADMET特性的分子结构。最终获得的Rentosertib作为TNIK小分子抑制剂，能精准阻断导致肺纤维化的关键信号通路，在动物模型中显示出显著抑制纤维化进展的效果。

技术底座解析：

三大AI引擎构建药物研发"超级大脑"

支撑这一革命性突破的，是英矽智能精心构筑的AI技术矩阵——犹如三驾马车并驾齐驱，在药物研发的疆域上开辟出新航道。

1. 生物计算引擎

堪称数字时代的"基因猎手"，它如同精密编织的神经网络，将千万量级的文献、专利和临床数据熔铸成知识图谱。通过深度学习算法的"火眼金睛"，系统不仅能在浩瀚的生物数据海洋中精准定位靶点，更在特发性肺纤维化（IPF）研究中取得关键发现：TNIK激酶如同交响乐团的指挥家，在成纤维细胞活化的复杂乐章中扮演着核心调控角色。

2. 生成化学引擎

则化身"分子炼金术士"，其基于强化学习的算法架构如同拥有化学直觉的艺术家，能在虚拟空间中描绘出兼具创新性与成药性的分子蓝图。在为Rentosertib项目设计的3万种虚拟分子中，系统展现出惊人的创造力与精准度——最终优选的候选分子不仅结构新颖，更实现了82%的合成成功率，这一数字远超传统药物化学家的平均水平。

3. 临床试验预测引擎

犹如一位经验丰富的"临床先知"，通过机器学习对历史试验数据的深度挖掘，构建起预测药物研发命运的"水晶球"。它能预见不同研发阶段的成功概率，预警潜在副作用，将传统研发中的"试错成本"转化为可量化的风险指标。

这种"干湿结合"的研发范式正在重塑行业格局——如同化学反应中的催化剂，AI技术显著加速了从实验室到病床的转化进程。据麦肯锡最新研究显示，AI赋能的药物研发不仅将平均成本压缩40%，更将原本以"年"计量的研发周期锐减30%-50%，这对于分秒必争的罕见病药物研发而言，不啻为一场拯救生命的效率革命。

三、医疗AI的"中关村时刻"：

2025年行业风向标

随着Rentosertib等创新药物迈入临床研究的关键阶段，人工智能与医疗健康的深度融合正迎来前所未有的黄金时代。2025中关村论坛匠心独运地打造了"医学AI创新与发展"平行论坛，犹如一场科技与生命的交响乐，将集中呈现包括脑机接口、手术机器人在内的30余项颠覆性技术。这些创新成果犹如璀璨星辰，照亮了医疗健康产业的未来图景：

-多模态医疗大模型：

这位不知疲倦的"数字医学家"正以惊人的智慧重塑诊疗范式。

它如同汇聚了千万名医经验的超级大脑，通过深度神经网络对CT、MRI等多模态影像进行像素级解析，其病灶识别准确率已突破95%大关，在某些罕见病诊断领域甚至展现出超越人类专家的敏锐度。更令人惊叹的是，这套系统能像经验丰富的主任医师般，从海量文献中提炼最新循证依据，为患者生成包含预后预测、用药建议在内的个性化诊疗方案，真正实现了从"辅助诊断"到"智能决策"的跨越式进化。

数字孪生技术：

这项革命性技术为患者打造了精确到细胞级的"数字镜像"。通过融合基因组学数据与实时生理监测指标，系统构建的动态虚拟器官宛如科幻电影中的全息投影，能精准模拟不同药物在个体体内的代谢轨迹。某顶级医疗中心的应用案例显示，该技术使化疗方案优化周期从传统试错的数周缩短至72小时，将"千人一药"的传统模式彻底颠覆为"一人一策"的精准医疗新时代。

自动化实验室：

这座由机械臂与量子计算机构筑的"未来科研堡垒"，正在书写生物医药研发的新纪元。智能液体处理工作站以微米级精度完成百万级样本分装，AI算法实时优化实验参数组合，使得传统需要三个月完成的药物筛选流程，如今在72小时内即可获得可靠结果。某跨国药企的智能实验室网络已实现全球数据联动，其新药研发管线推进速度较传统模式提升达3倍，堪称生物医药领域的"工业革命"。

行业数据令人振奋：中国AI医疗市场规模已突破千亿元大关，年复合增长率保持在35%的高速轨道。更令人鼓舞的是，国家药监局药品审评中心（CDE）近期颁布的《AI辅助药物研发技术指导原则》，犹如行业发展的指南针，为这一新兴领域的规范化发展奠定了坚实基础。政策东风与技术创新双轮驱动，正推动中国医疗健康产业迈向智能化、精准化的新纪元。

四、未来挑战与产业机遇

尽管人工智能在药物研发领域展现出革命性的前景，犹如一柄斩断传统研发桎梏的利剑，但这座科技高峰的攀登之路仍布满荆棘。当前行业正面临三重亟待突破的瓶颈：

首先，**数据壁垒**如同密不透风的围墙，将宝贵的医疗信息分割成孤岛。患者隐私保护的铁律与医疗机构间的数据割据，使得算法如同困于信息荒漠的旅人，难以获取充足、高质量的标注数据来淬炼模型。即便联邦学习等新技术试图架设数据流通的桥梁，但跨机构、跨国别的数据合规协同仍如走钢丝般艰难。

其次，**监管适应**的挑战犹如等待破冰的冻土。现行药品审评体系诞生于传统临床试验范式，对于AI生成的虚拟生物标志物、算法驱动的靶点发现等创新证据，监管机构仍持审慎态度。这不仅是技术验证的问题，更是认知范式转换的阵痛——需要建立全新的评估框架，就像为量子力学重构经典物理的标尺。

最后，**人才缺口**成为制约行业发展的阿喀琉斯之踵。能同时驾驭神经网络与蛋白质折叠、精通机器学习与药理机制的跨界专家，在全球范围内堪比凤毛麟角。高校培养体系尚未打通学科藩篱，而市场对这类人才的争夺已白热化，某些顶尖团队的招聘竞争激烈程度堪比争夺诺贝尔奖得主。

这三重挑战如同相互咬合的齿轮，任何一环的滞后都将拖累整体进展。但正如青霉素的发现源于偶然中的必然，突破这些瓶颈或许正需要科研界、产业界与监管机构共同谱写一曲跨学科、跨领域的创新协奏曲。对此，产业界正在形成"共建生态"的共识。英矽智能已与赛诺菲、复星医药等药企建立战略合作，共享AI平台与研发管线。学术界则加速推进"可解释性AI"研究，使算法决策过程更透明可信。

万祥军指出：站在2025年的节点回望，Rentosertib的诞生不仅是一个药物的成功，更是验证了AI可以深度重构药物研发价值链。随着更多企业布局AI-Biotech赛道，人类对抗疾病的武器库正在迎来智能升级的历史性拐点。正如任峰博士所言："当AI的创造力遇上科学家的洞察力，我们将解锁更多'不可能'的治疗方案。"

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