大会发言·常委会会议④丨刘新泳：AI赋能新药研发 提升医药产业创新能力

AI赋能新药研发

提升医药产业创新能力

□刘新泳

人工智能技术快速发展，正在改变科研创新模式与研发试错方式。有关调查显示，在新药研发领域，通过AI模型驱动、算力数据赋能、算法模型迭代，可实现新药研发周期缩短50%，研发成本降低50%—70%，研发成功率翻倍，能有效破解传统研发中基础研究空转、攻关力量分散、商业化落地慢等难题。可以说，通过AI整合生物学、计算能力和临床资源，将成为新药研发的重要路径。我省是现代医药产业大省，亟需把握AI赋能新药研发的重大机遇，重塑产业链全流程创新图景。为此，建议：

一、攻坚AI垂类大模型，夯实新药研发数字化底座。当前国际上AlphaFold3、ESM3等药物研发专用模型，在蛋白结构解析、分子生成、靶点预测等方面技术领先，但商用授权受限、本地化部署难度高，很难适配国内创新药、现代中药的研发需求。国内通用大模型发展很快，但新药研发领域的专业垂类模型供给不足，药学高质量数据集积累薄弱，算法成果向药物实验端转化能力有待提升。我省现有的扁仓中医大模型、知业大模型，大多用于中医诊疗辅助、药品工艺优化，缺少可支撑小分子创新药、抗体生物药早期研发的专属药物垂类大模型。建议重点研发小分子药物、生物药、现代中药三类专业垂类大模型，同步建设药学多模态知识底座，汇集药学文献、专利、分子图谱、实验记录等多源数据，为智能药物设计、新靶点挖掘、分子筛选优化提供支撑，夯实新药智能化研发的产业根基。

二、深化科创机制改革，推动AI新药研发全链条协同。我省AI新药研发还存在创新主体分散、产学研联动不足、基础研究偏弱、创新资源碎片化等问题，需要靠机制改革打通“基础研究—技术攻关—产业转化”全链条，构建任务牵引、AI赋能、闭环迭代的新型科创组织模式。建议由省科技厅牵头，统筹省内药企、高校、科研院所，组建AI新药研发产学研用创新联合体，打破创新主体之间的壁垒，贯通研发、攻关、转化各环节，实现资源共享、任务共担、成果共用，形成“AI模型赋能+药学研究+产业化转化”一体化创新格局，提升新药研发整体效能。

三、加强跨界人才引育，优化AI新药研发人才支撑体系。AI赋能新药研发需要培育引进懂药学、通算法、精数据、擅应用的人才。建议优化高校学科培养体系，依托省基础科学研究中心（药学），增设智能药学交叉特色学科，构建人工智能、生物医药、数据科学融合课程体系，建立跨学科育人机制，培育适配新质生产力的复合型科创人才。推行项目育人、产业场景育才模式，依托重大攻坚平台，让人才培养全程对接科研攻关和产业升级需求，缓解高端人才外流、人才供给和产业需求错配的共性问题。优化升级省级人才政策，在各人才工程中设立AI新药研发专项，依托龙头企业搭建高端研发平台，配套科研启动资金、算力场景、安居保障等支持政策，精准引进海内外前沿跨界高端人才，促进创新人才梯队升级。