北京
9月6日，国家药监局的一纸批文，让中国AI制药赛道迎来历史性时刻。由西湖大学、西湖实验室及西湖制药联合研发的“盐酸伊司特韦片”（商品名：艾普司韦）正式获批上市，用于治疗成人轻型、中型新冠病毒感染。这是我国首款AI辅助研发的原创药，从立项到获批，研发周期仅用了三年半。
放在传统药物研发的坐标系里，这个速度几乎不可想象。过去一款创新药从靶点发现到上市，平均耗时十年以上，耗资超十亿美元。而艾普司韦的研发团队，用AI模型在490亿种化合物中精准筛选，最终锁定了候选分子。
AI如何把十年压缩成三年半？
关键在于研发流程的重构。传统模式是“大海捞针”——先做海量实验，再碰运气找有效分子。而艾普司韦的研发走的是另一条路：AI模型先确定筛选条件，在490亿种化合物中高效识别出有效分子，再进入实验验证环节。更关键的是，实验产生的高质量数据会反哺模型，形成“计算预测—实验验证—数据反馈—模型优化”的闭环。
研发团队在谈及这一过程时表示，借助AI实现了新药研发中的数据整合，形成了计算预测、实验验证、数据反馈、模型再优化的闭环。这意味着AI不只是工具，而是深度嵌入了药物发现的每一个环节。
药企为何集体押注AI制药？
艾普司韦的获批，只是AI制药赛道升温的一个注脚。当前，AI驱动药物发现（AIDD）赛道热度持续攀升，头部药企的动作更为密集。中国生物制药、复星医药等企业已将AI工具广泛应用于靶点预测、分子优化及临床试验等环节，覆盖药物设计、临床开发及生产全流程。
药企的积极性不难理解。传统药物研发的痛点在于效率——筛选化合物耗时漫长，临床试验失败率高。而AI的介入，恰恰能在最耗时的早期发现阶段大幅提速。分析指出，AI有望通过提升筛选效率和成功率重塑制药流程。
500亿美元市场的想象空间
市场对AI制药的前景给出了相当乐观的预期。随着算法迭代与算力支持，AI在早期药物发现中的渗透率有望持续提升，预计到2030年，全球AI药物发现生态规模可达500亿美元。
当然，艾普司韦的获批只是一个起点。它证明的是“AI辅助药物研发当前是高效可行的”——这条路能走通，但能走多远，取决于AI在更多疾病领域、更复杂靶点上能否复制同样的效率。至少现在，中国药企已经拿到了第一张入场券。
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.
