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“双十”难题桎梏待破,北电数智AI+制药解决方案重塑研发流程

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近年来,人工智能在药物研发领域的应用持续深化,在靶点发现、分子设计、临床前研究等环节已展现出显著潜力。然而,尽管技术不断突破,AI仍未能真正成为覆盖药物研发全流程的先进生产力。行业普遍面临研发周期漫长、成本高企的“双十困境”——平均超十年时间、数十亿美元投入,成功率却依然偏低。在此背景下,如何系统化整合AI能力,推动研发范式根本性变革,已成为整个生物医药产业亟待破解的命题。

当前,AI在制药领域的应用仍面临多重结构性挑战。首先,生物医学数据虽然总量庞大,但缺乏统一标准与有效治理,数据孤岛现象严重,高质量数据难以流通与整合,制约了AI模型的训练与进化。其次,AI工具虽多,却呈碎片化分布,使用门槛高,且彼此之间协同不足,难以融入完整的研发工作流。更为关键的是,干实验(计算模拟)与湿实验(实际验证)之间缺乏高效、结构化的数据回流机制,导致AI优化闭环难以形成,制约了研发效率的持续提升。



面对这些深层次、系统性的挑战,单纯的算法优化或单点工具创新已不足以破局。行业呼唤能够贯通数据、工具、验证与协作的“AI+制药解决方案”,构建真正以AI为核心驱动力的新一代研发基础设施。立足现状,北京电子数智科技有限责任公司(以下简称“北电数智”)提出了以“多智能体协同药物研发平台”为核心的系统性方案,致力于从底层重构AI制药的实践范式。

北电数智认为,AI制药的突围关键在于打破数据、工具知识与实验验证之间的结构性断链,打造开放、协同、可进化的数字研发基座。为此,北电数智构建了覆盖“数、算、模、用”的一体化AI制药共性技术平台,旨在系统性解决研发中的生产资料与生产工具问题。

在数据层面,平台通过可信数据空间与标准化治理体系,整合多组学、临床与药物化学等多源数据,并借助隐私计算等技术保障数据安全合规流通,构建高质量、可用的生物医学数据资源池。在算力层面,平台集成高性能计算资源,通过智能调度支持大规模分子模拟与深度学习训练。在模型层面,北电数智着力构建面向AI4S的垂类模型库,持续优化模型在任务理解、任务综合评价方面的表现。在应用层,北电数智则将各类AI工具封装为标准化、可插拔的微服务,形成覆盖靶点发现至候选药物优化的完整工具链,进一步降低使用门槛。

然而,拥有先进的生产资料与工具,并不等同于拥有了全新的生产力。要将“数算模用”一体化平台所汇聚的数据、算力、模型与工具,真正转化为高效的研发动能,还要重构其运作与协作范式。为此,北电数智构建了其AI+制药解决方案的核心智能中枢——多智能体药物研发平台。

多智能体药物研发平台的核心突破,在于其改变了研发任务的执行与协同模式。它将传统单点、线性的研发协作,升级为由多个专业化AI智能体并行协同的“首席智能体科学家军团”。各智能体在统一架构下实现任务自动分发、工具调用与信息实时交互,从而将碎片化工具与数据,智能地整合为有机的整体。北电数智还重新定义了人机协作关系:AI智能体承担高并发、高重复的数据处理与模拟任务,解放科学家的时间与精力;科学家则更专注于提出创新假设、进行知识融合与关键决策,共同推动研发边界的拓展。



多智能体药物研发平台致力于构建干湿实验闭环。实验数据能够实时、结构化地反馈至计算层,驱动模型持续迭代与优化,使整个系统具备自我增强与持续进化的能力;同时集成动态知识图谱,吸收最新科研成果,为智能体提供知识约束下的推理与规划能力,推动研发网络向更高阶的群体智能演进。

目前,北电数智已与大型科研机构展开联合实践,共同构建包含“计算与工具集成引擎”“多智能体执行与决策引擎”及“知识引擎与群体智能”在内的全栈研发体系。双方通过一体化平台与多智能体工作流,推动在疫苗、抗体等领域的药物研发方式革新。

当前,AI在药物研发领域的深入探索,正从单点技术突破迈向系统性能力构建的关键阶段。北电数智AI+制药解决方案代表了行业为解决数据孤岛、工具碎片化与验证闭环缺失等结构性挑战所做的一种系统性尝试。当然,任何新范式的成熟与普及都非一蹴而就,其最终价值仍需在更广泛、更长期的研发实践中接受检验,并依赖于算力进步、数据治理、模型可靠性以及跨学科人才等多重因素的共同支撑。

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