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          每日經(jīng)濟(jì)新聞
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          騰訊健康總裁吳文達(dá):AI制藥是臨床前研究變革性工具

          每日經(jīng)濟(jì)新聞 2025-09-23 21:20:57

          每經(jīng)記者|金 喆    每經(jīng)編輯|魏官紅    

          一款創(chuàng)新藥物的研發(fā)過程大致可分為三個(gè)階段,靶點(diǎn)假說的提出與藥物靶點(diǎn)確定、潛力分子優(yōu)化與臨床前候選化合物評(píng)估,以及最后的臨床試驗(yàn)驗(yàn)證。過去,藥物研發(fā)通常需要十幾年時(shí)間,10億美元至15億美元的投入,成功率卻只有十分之一。AI(人工智能)則有可能改變這一切。具體到醫(yī)藥研發(fā)上,有人把AI制藥定義為第三代藥物革命。目前,國內(nèi)AI制藥聚焦于臨床前研究,作用主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:一是加速靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和化合物設(shè)計(jì);二是降低試驗(yàn)失敗率;三是優(yōu)化資源分配。雖然臨床前研究成本占比不高,但AI在這一階段的效率提升有助于后續(xù)的臨床研究,最終可降低整體研發(fā)成本和時(shí)間。

          視覺中國圖

          騰訊在AI制藥領(lǐng)域布局已久,十年前投資“AI制藥第一股”晶泰控股,在國內(nèi)較早做蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測,2020年推出AI驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)平臺(tái)“云深智藥”。現(xiàn)在,騰訊AI制藥平臺(tái)成果進(jìn)展如何?AI制藥技術(shù)對(duì)藥物研發(fā)帶來了哪些改變,還面臨怎樣的挑戰(zhàn)?在“2025騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)”召開期間,騰訊健康總裁吳文達(dá)接受了《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者(以下簡稱NBD)的采訪。

          在“人工智能+醫(yī)療健康”上,拼的是耐力和定力

          NBD:騰訊為何如此重視醫(yī)藥健康領(lǐng)域?作為一家互聯(lián)網(wǎng)公司,騰訊進(jìn)入制藥領(lǐng)域,其中的底層邏輯是什么?騰訊將如何在AI醫(yī)療賽道上發(fā)揮優(yōu)勢、賦能產(chǎn)業(yè)?

          吳文達(dá):騰訊是一個(gè)做技術(shù)起家的互聯(lián)網(wǎng)公司,最大的優(yōu)勢是“連接”能力,我們是很多服務(wù)的連接器,在這里,我們可以通過大模型給出不一樣的服務(wù),直接連接整個(gè)生態(tài)。

          正如Pony(馬化騰)所說,AI是一個(gè)幾百年不遇、類似發(fā)明電的工業(yè)革命級(jí)機(jī)遇。在“人工智能+醫(yī)療健康”這個(gè)路線上,我們拼的是耐力和定力,是一場長跑。

          回歸當(dāng)下,騰訊在人工智能加速醫(yī)療健康發(fā)展過程中做了哪些創(chuàng)新?第一是加速AI大模型的全棧開發(fā)以及應(yīng)用。這里包括三方面:一是幫助醫(yī)院、醫(yī)生如何構(gòu)建好一個(gè)比較完整的知識(shí)圖譜;二是研究如何提供最好的基座能力,幫助不同醫(yī)療體系做模型的二次訓(xùn)練,確保落地的場景效果;三是如何將大模型的能力賦能醫(yī)院,讓他們能更便利地使用智能體。

          第二是加速生命科學(xué)研發(fā)以及轉(zhuǎn)化。我們的實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)構(gòu)建了多尺度、多模態(tài)技術(shù)串聯(lián),從分子、細(xì)胞、組織到系統(tǒng)全棧的研究體系,這些基礎(chǔ)研究、基礎(chǔ)工序都開放給生態(tài)使用。此外,AI嵌入整個(gè)新藥研發(fā)早期階段,我們也在助力不同的藥企加速大分子、小分子的醫(yī)藥研發(fā),通過我們的AI模型,縮短臨床前的研究時(shí)間以及資源投入。

          NBD:您覺得在推動(dòng)藥物研發(fā)上,AI制藥可以發(fā)揮怎樣的作用?您有什么樣的期待?

          吳文達(dá):目前,還有非常多的疑難雜癥和復(fù)雜病例沒有很好的治療方案。(現(xiàn)在的藥物研發(fā))還是以試驗(yàn)為驅(qū)動(dòng)的研究模式。未來,下一個(gè)(模式)一定是以數(shù)據(jù)和計(jì)算為驅(qū)動(dòng)力的模式。

          具體來講,第一是如何更精準(zhǔn)地生成新的假設(shè)(一款創(chuàng)新藥物研發(fā)的最早階段是靶點(diǎn)假說的提出)。現(xiàn)在,很多時(shí)候,這個(gè)假設(shè)就像大海撈針,如果通過AI分析和關(guān)聯(lián),包括組學(xué)、蛋白學(xué)不同文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián),可以挖掘到以前人工很難察覺的一些關(guān)聯(lián)模式和關(guān)系。

          第二,傳統(tǒng)的藥物研發(fā)方法往往是一步一步走,需要不斷驗(yàn)證,耗錢且耗時(shí)。現(xiàn)在,AI可以有效地模擬不同的生物系統(tǒng),包括一個(gè)細(xì)胞、一個(gè)體系,通過這些模擬系統(tǒng)來生成實(shí)驗(yàn)結(jié)果,篩選出更多的優(yōu)選方案。

          第三,加速數(shù)據(jù)分析,基于龐大的數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息,我們研究如何通過更好的AI工具,去發(fā)現(xiàn)一些以前用傳統(tǒng)AI或者傳統(tǒng)模式?jīng)]辦法發(fā)現(xiàn)的洞見。

          騰訊定位很清晰,就是用模型驅(qū)動(dòng)提高研發(fā)效率

          NBD:在今年的智慧醫(yī)療專場活動(dòng)上,騰訊健康對(duì)外展示了在AI制藥上的核心能力。能否請您介紹一下騰訊在AI制藥領(lǐng)域的定位和戰(zhàn)略?從您的觀察來看,醫(yī)藥企業(yè)對(duì)于AI制藥的接受程度如何?

          吳文達(dá):騰訊在AI制藥上的定位很清晰,就是用模型驅(qū)動(dòng)提高研發(fā)效率,這是我們最擅長的事情,模型開發(fā)以后需要試驗(yàn)來驗(yàn)證的過程由我們的合作伙伴來完成。從當(dāng)下的業(yè)務(wù)布局來看,騰訊不會(huì)過多參與藥企的具體項(xiàng)目,也不會(huì)轉(zhuǎn)向全流程臨床服務(wù)的外包。

          今年,騰訊生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室完成了組織架構(gòu)和業(yè)務(wù)層面的交匯,基于單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組預(yù)訓(xùn)練模型scBERT、T細(xì)胞受體結(jié)構(gòu)預(yù)測模型tFold-TCR、全球最大單細(xì)胞蛋白基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫SODB等一系列基礎(chǔ)研究成果,我們構(gòu)建起了一條從分子到細(xì)胞、組織再到系統(tǒng)的全棧研究體系,具備從蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)到成藥性評(píng)估的一整套AI能力。

          在我看來,AI能夠解決的不只是提速,而是發(fā)現(xiàn)更多以前沒辦法解決的問題。在生命科學(xué)領(lǐng)域,我們不知道的事情比知道的還多,因?yàn)锳I的來臨,我們會(huì)更有信心去嘗試解決這些未知的問題。

          很多藥企是我們的客戶,他們用我們的工具做醫(yī)藥開發(fā),我們提供技術(shù)服務(wù),AI服務(wù)有很多類型。比如,藥企有一個(gè)靶點(diǎn)找不到比較好的化合物,我們就用AI平臺(tái)生成不同的大分子或小分子,來解決這個(gè)靶點(diǎn)任務(wù)——我們篩選出幾千甚至幾萬個(gè)化合物、通過推演優(yōu)先級(jí)來給他們10到30個(gè)化合物去驗(yàn)證;驗(yàn)證以后,把符合預(yù)期的化合物推到下一個(gè)環(huán)節(jié)。

          這個(gè)過程不是簡單標(biāo)準(zhǔn)化的,而是極其復(fù)雜的事情,AI的好處是,藥企以前最快三個(gè)月有結(jié)果,但在AI制藥平臺(tái)上模擬,兩三天就能出結(jié)果。

          我覺得,AI制藥是臨床前研究變革性的工具。

          創(chuàng)新藥是戰(zhàn)略性投入,確實(shí)還是剛剛開始

          NBD:您覺得騰訊在醫(yī)藥研發(fā)的產(chǎn)業(yè)鏈上扮演什么樣的角色?

          吳文達(dá):我們有幾個(gè)角色,一個(gè)是平臺(tái)的角色,我們現(xiàn)在可以做到,從抗體序列開始建模,用AI去預(yù)測它和抗原之間的結(jié)合能力、親和力等,篩選出10%的候選抗體。針對(duì)這10%,我們通過計(jì)算相似度,再選取前10%進(jìn)行驗(yàn)證。

          另一個(gè)是推動(dòng)整個(gè)行業(yè)改變的角色,我們提供基礎(chǔ)服務(wù)、可用的云安全以及數(shù)據(jù)處理的能力,幫助不同的學(xué)校或者是科研機(jī)構(gòu)。

          有個(gè)客戶一開始完全不相信AI,覺得自己的經(jīng)驗(yàn)一定比任何AI好。所以我們就做了一個(gè)試驗(yàn):一個(gè)團(tuán)隊(duì)用傳統(tǒng)的方式開發(fā),另一個(gè)團(tuán)隊(duì)和我們配合來用AI 開發(fā)。最后的結(jié)果表明,我們這邊的效率更快,而且效果還比另一個(gè)團(tuán)隊(duì)準(zhǔn),這對(duì)他們造成了比較大的沖擊。

          對(duì)于我們來說,在這個(gè)過程中我們既幫助客戶推動(dòng)新的藥物發(fā)現(xiàn),同時(shí)改變了對(duì)方團(tuán)隊(duì)的工作方式,這也是推動(dòng)整個(gè)行業(yè)比較重要的動(dòng)作。

          NBD:據(jù)了解,騰訊AI制藥平臺(tái)這一套基于AI預(yù)測的抗體虛擬篩選流程,會(huì)比傳統(tǒng)的ELISA(酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn))降低42.5%的成本,成功率提高3至5倍。您覺得這是藥企使用AI制藥最主要的原因嗎?

          吳文達(dá):對(duì)于藥企來說,臨床試驗(yàn)的成本比前期研發(fā)高得多,臨床前研究最重要的是速度,專利只有那么長的時(shí)間,越快進(jìn)入臨床,后期的收益就越大。他們看的不是成本,而是效率。

          NBD:創(chuàng)新藥企在騰訊健康的發(fā)展版圖上是什么樣的位置?

          吳文達(dá):創(chuàng)新藥對(duì)我們來說是戰(zhàn)略性投入,確實(shí)還是剛剛開始,也投了不少的公司。對(duì)我們來說,B端一定是越做越大、越做越深的業(yè)務(wù)。騰訊的定位還是以技術(shù)為先,在我們最頂層、最基礎(chǔ)的科技上研發(fā)以及創(chuàng)新,把最小的模塊做到極致,把這個(gè)能力給到各方,做離產(chǎn)業(yè)最近的AI,這是我們的目標(biāo)。

          對(duì)于我們來說,醫(yī)療健康是一個(gè)長期的投入,騰訊想做的事情就是通過我們的技術(shù)積累、數(shù)據(jù)基建以及合作伙伴的協(xié)同,來搭建一個(gè)高標(biāo)準(zhǔn)又能普惠大眾的醫(yī)療服務(wù)。

          封面圖片來源:視覺中國圖

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