北京
1月29日，在澎湃新闻举办的“2026科技展望开年演讲”上，人工智能药物研发公司英矽智能（Insilico Medicine）创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士分享了他在生成式人工智能（AI）、药物发现与长寿研究领域的经验与看法。他认为，未来的药物发现将不再是大海捞针，而是通过AI精准“智造”，而这一变革的核心引擎，极有可能就在中国。
虽然生成式AI在近两年才成为大众焦点，但在Zhavoronkov看来，这并非新生事物。
2005年，他提出了一个大胆的设想：与其像大海捞针般在数百万种已存在的化合物中筛选，不如从头创造全新的分子，让这些分子精准具备与蛋白质结合所需的特性。这项研究引起了多位AI专家的兴趣，深度学习先驱Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）在社交媒体上转发了他的论文，另一位AI教父Yann LeCun（杨立昆）点了赞。
Zhavoronkov团队于2019年发表在《自然·生物技术》上发表的论文进一步证明了生成式AI在药物研发领域的潜力。在这项研究中，他的团队给定一个蛋白质靶点后，仅用21天就找到了一种可用于小鼠实验的分子。他们合成了6种分子，其中4种发挥了作用。团队在两周内完成了微粒体和代谢稳定性研究，有一种分子成功进入小鼠体内实验阶段。
整个流程总共只花费了46天。而在过去，依靠人类专家的智慧，这一过程通常需要一年甚至更长时间。Zhavoronkov回忆道，“但这让我们意识到，这条路是走得通的。”
意识到技术可行后，团队开启了另一项探索：寻找那些同时与衰老和疾病相关的蛋白质靶点。Zhavoronkov指出，衰老每天都在发生，而在部分患者身上，衰老相关机制会具体表现为某种特定疾病。他们的首个进入二期临床试验的分子“Phoenix”，从项目启动到确定为候选药物仅用了18个月。从0到候选药物的阶段，时间被压缩了十几倍。
“我们开发一个模型需要约6个月，但验证其有效性却需要6年——这正是理论人工智能与实用人工智能之间的脱节。”Zhavoronkov坦言，这也是他们选择深耕中国市场的核心原因，“在中国，我们可以快速合成分子、进行分子测试、开展小鼠实验、猴子实验，甚至推进人类临床试验。这也是为什么如今全球大多数新药都源自中国。”
在上海，英矽智能打造了一座名为“Life Star”的全自动化实验室，专注于靶点发现和疾病基础生物学机制研究。在宜兴，他们建立了另一座自动化设施。“全球排名前20的制药公司中，有13家正在以各种方式使用我们的工具。”Zhavoronkov说。
Zhavoronkov也提到，生成式AI并非“魔法”，“不是生成一个分子后就能直接用于患者。”他强调，“要实现创纪录的研发效率，我们需要极高的运营效能。”
目前，药物从0到候选药物的研发过程需要完成超过1200项任务。英矽智能的目标是让单一模型在这些任务中实现超越人类的性能。为此，他们正在开发一种名为“MMAI Gym for Science”的多模态模型技术——以大型语言模型为基础，将其置于特殊的“Gym”（“健身房”）训练环境中，利用自有数据集，结合在线和离线强化学习技术进行训练，让ChatGPT等不是为了医药研发用途专门设计的大模型也能在相关任务中表现良好。
演讲的最后，Zhavoronkov谈到了长寿研究。“人类的生命其实是不公平的，”他说，“无论你付出多少努力，你的身体都会在达到巅峰后开始衰退。这太不公平了，我们需要改变这种自然规律。”
为了实现这一目标，英矽智能正在上海推进一个名为“Top Town Super DNA”的大型项目。这是一个整合了住宅地产、商业地产、生物技术企业和娱乐生活设施的社区，居民可以在社区内的生物技术公司工作，在社区医院接受诊疗，而他们的健康数据将被用于新药研发。
“未来20年，人类的生活将变得无比美好。”Zhavoronkov在演讲最后说，“人类的长寿与健康是一项基本人权。长寿，将成为一种新的繁荣形式。而在中国，我们正见证着生物技术领域的巨大变革。”
澎湃新闻记者 季敬杰
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
