大家好，我是扎沃隆科夫，今天给大家讲讲我们团队是怎么把人工智能用到新药研发里的。这个事说来话长，大概在二十年前，我和团队就想到了要用AI来“从头设计”新药分子。以前大家都是靠筛化合物来找药，这种方法效率太低。我们想绕过这一步，直接针对特定的靶点去精准创造分子。后来这个想法也被学界认可了。 我们真正把理论变成效率是在2019年。那年发表的研究挺有分量：给一个特定的蛋白靶点，我们只用21天就设计出能做活体实验的分子，接着46天内完成了从概念到小鼠实验的全流程。这和传统研发动不动就要花上好几年的时间比起来，简直天壤之别。 尝到甜头后，我们把目光转向了衰老和相关疾病。因为衰老是很多慢性病的共同基础，所以研究衰老可能带来的健康获益很大。我们有个叫Phoenix的药物已经到了二期临床阶段，这个项目从启动到选好候选分子只用了18个月。 不过我也得承认，AI制药不是变魔术。想要让模型真的管用，背后得有高质量的数据和复杂的系统工程支撑。有时候开发一个模型几个月就够了，但要验证它在真实场景里的有效性，可能得花好几年的时间去试错。 正因为看中中国的效率和资源，我才决定把这里当成实现愿景的大本营。在中国，不管是分子合成还是动物实验、临床试验，速度都很快。所以现在很多顶尖的制药企业都在用我们的工具平台。 为了配合研发需求，我们在上海建了一个叫Life Star的全自动化实验室，专门搞靶点发现和机理研究；还在江苏宜兴搭了另一个自动化基地。这些硬件和我们的AI平台连在一起，形成了一个完整的“干湿实验闭环”。 公司的目标是要开发出能在药物研发全链条里超越人类专家的智能体。现在我们正在搞一个叫“MMAI Gym for Science”的训练体系，通过强化学习来让通用大语言模型变成懂药的专家。 从缩短分子发现时间到攻克衰老难题，我们的实践证明了AI在解决研发高投入、长周期、高风险问题上的潜力很大。我们有个愿景是想改变身体必然衰退的自然规律，这虽然还挺长远的，但也是科技对人类健康的一种终极关怀。 中国现在正在变成这个产业变革的关键枢纽和核心引擎。借助强大的工程能力、完整的供应链还有巨大的市场潜力，中国正在从参与者一步步变成全球AI制药网络的心脏。这场革命不仅是技术突破和产业升级的问题，更是为了解决全球老龄化带来的挑战，给大家贡献中国智慧和中国方案的好机会。