资本热捧、药企入局——行业新风口来临，AI制药前路几何？

新华日报记者 陈 娴

今年以来，AI制药成了资本市场上最热的赛道之一。一级市场同样火热，苏州、南京等地企业接连完成千万级、亿级融资。

AI制药到底走到了哪一步？它真能帮我们更快吃上新药吗？记者走进江苏几家AI制药企业和投资机构，一探究竟。

• 一级市场与二级市场同步火热

资本对AI制药的热情，并非一时。2025年下半年以来，这条赛道接连迎来实质性变化。

首先是二级市场的高度认可。“‘AI制药三剑客’在港股上市后的表现，让资本市场重新审视AI制药的商业潜力。”锡创投战新生物医药团队投资总监吴正西告诉记者。他的团队正在该赛道进行系统研究和项目储备，“赛道确实热，我们也在密集看项目，AI制药的投资已经从投概念进入了投工程化能力的阶段。”目前“AI制药三剑客”均在江苏落地了AI制药公司或项目，加速AI辅助大分子药物研发。

与此同时，技术落地明显加快。在苏州工业园区生物医药产业园里，苏州予路乾行生物科技有限公司和德睿智药（苏州）新药研发有限公司跑出了不同路径，各自取得关键突破。

“截至目前，我们已与全球50多家客户开展合作，参与了80余个药物发现管线。其中，18条合作管线在2025年完成交付，超过60%的收入来自国际市场。”予路乾行创始人郑铮介绍，作为第三方AI制药技术服务商，公司用AI帮药企精准模拟药物分子与靶点的互动，理性设计药物，突破传统药物发现瓶颈。

德睿智药则走“自研+合作”路线，其AI辅助设计的新药于2025年12月启动临床Ⅲ期。“这是中国首个进入Ⅲ期临床的AI设计一类创新药，在全球范围内也处于领跑地位。”创始人牛张明说。此外，德睿智药已与默沙东、复宏汉霖、海正药业等多家头部药企达成合作。

江苏威凯尔医药科技股份有限公司近日完成近2亿元融资，资金将用于创新药深度研发、AI技术平台升级等方面。南京药石科技股份有限公司则宣布，AI已落地应用于新分子设计、合成路线开发、工艺优化、多肽结晶设计等多个核心研发场景。

“不要高估AI制药未来2到3年的突破，也不要低估它未来10年的变革潜力。AI会渗透到药物研发全流程，推动行业颠覆性变革。”吴正西说。

• AI到底帮了什么忙？

市场的热情，最终要落到实际问题上：AI究竟为制药解决了什么？

最直观的改变，是大幅缩短新药研发周期、降低研发成本。目前AI主要赋能研发前端，比如靶点发现、先导化合物筛选、分子优化。传统制药方式要处理大量碎片化信息，反复查阅文献、实验试错，科学家在巨大不确定性中摸索方向，耗时漫长。

郑铮说：“AI的作用，是帮助研究人员更早看清方向、减少低效试错。”牛张明补充，AI平台还能在早期预测药物分子的有效性和安全性风险，避免后期临床阶段耗费巨资后遭遇失败。

牛张明拿自家的新药举例，依托AI，该项目仅用8个月便完成从靶点发现到临床前候选化合物确认，而传统模式需要3到4年；合成验证的小分子不足100个，传统方式则需数百甚至上千个。据德睿智药测算，在AI辅助下，临床前研发周期压缩70%到80%，成本降低50%到70%。

郑铮也给出一组数据：“早期筛选，传统方法需要5到8轮、合成100到200个化合物，借助于AI后，只需1到2轮、合成10到30个；到后续优化阶段，传统需要8到10轮、200到300个化合物，AI只需2到3轮、20到50个化合物。整个周期从3到5年缩短至半年到一年半。”

不过，吴正西提醒不能神化AI，“生物体复杂特性难以完全数据化，加之临床前研究与临床转化存在诸多不确定性，未来2至3年内，相关决策仍需依靠专业人员判断。目前AI核心价值集中在提效层面，以通量换价值。”

支撑AI制药持续进化的，是行业通用的“干湿闭环”模式。简单说，“干”是计算机里的模拟计算，“湿”是实验室里的真实实验。通过AI虚拟预测、实验室实证验证、数据回流迭代，模型精准度不断提升。德睿智药、予路乾行都在依托这一模式，实现技术持续进化。

“未来三到五年，AI将成为制药行业的主流研发工具。不具备AI能力的企业，在效率和成本上都会被甩在后面。”吴正西说。

• 同质化警钟敲响

同质化问题也随之浮现。“企业技术框架相近，基础大模型能力并未拉开明显差距。”吴正西分析说，真正的护城河是独家积累的高质量数据资产。假如都使用公开数据库，怎么处理、怎么标注、怎么结合行业经验，才是分水岭。此外，成熟的“干湿闭环”能力和专业互补的复合型团队，也是企业突围的关键。

数据是模型迭代的核心根基，包括可重复的实验数据、高质量标注数据、体系化表型数据、临床真实世界数据、自动化实验回流数据等。“这些数据的开放共享，需要政策和机制支持。合规开放脱敏临床数据，能助力行业研发更有效的治疗药物。”牛张明说。

今年2月，江苏发布《“人工智能+”行动方案》，提出推动AI赋能生物医药研发，并建设公共服务平台开放分子设计、虚拟筛选等工具链。郑铮进一步建议，建立覆盖药品从AI靶点发现到上市全链条的“数智化”监管体系，实现全过程可追溯、数据驱动。

吴正西认为，除了产业资本的长期支持，政府还可以重点投向“市场失灵”的领域，例如罕见病药物研发等市场动力不足的赛道，同时牵头搭建基础数据公共设施。“把地基打牢，让经营主体放手去跑。”