为何AI抗病毒新药研发冷门却是刚需？

随着AI制药渡过最初的技术可行性验证阶段，生物医药领域的技术和资本加速向这一赛道聚集，却也 加剧了不同研发方向的资源分化：相较于因AI加持而更加火热的肿瘤、自身免疫疾病的药物研发，在 结核、疟疾以及尼帕病毒等原本就较为冷清的传染病药物研发中，AI制药项目启动寥寥。 在郭晋疆看来，尽管在数据和算力基础上，"AI孔明"平台与一些纯商业化的AI制药平台仍有差距，但足 以支撑主要传染病新药研发的科研工作。"目前已有一些大型跨国药企(MNC)和全球科研团队使用'AI孔 明'平台或表达合作意愿"。 但AI驱动抗病毒新药研发虽然冷门却是刚需。当前，公共卫生领域创新药物研发面临研发投入远超"双 十周期"（指一款创新药物从启动研发到最终上市，平均研发周期超过10年，研发成本超过10亿美 元），商业回报不确定性更强，靶点稀缺，病毒易变异并产生耐药性，动物模型稀缺且预测性差，药物 毒性和安全性挑战高等诸多堵点，为此，在受访业界人士看来，AI大模型对于这一赛道的赋能效益或 会更加显著。 AI如何生成"千里马"新药分子 "从AI制药平台本身而言，它可以用来设计传染病药物的AI大分子模型，也可以用于肿瘤、神经退行性 疾病、罕见疾病等研发 ...