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? 趙宇

當(dāng)前，人工智能（AI）制藥是生物科技領(lǐng)域最受關(guān)注的賽道之一，由此行業(yè)聚集了大量資本與人才。然而，一個(gè)根本性的認(rèn)知分歧依然存在：AI制藥，目前主流實(shí)踐聚焦于利用AI提升分子發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化的效率，但若將AI的價(jià)值局限于此，則可能錯(cuò)失其推動(dòng)藥物研發(fā)發(fā)生根本性變革的潛能。人們?yōu)锳I提升分子發(fā)現(xiàn)效率而振奮，但是否因此涌向“捷徑”而遺忘了藥物研發(fā)的核心目標(biāo)——征服疾?。?/p>

效率優(yōu)先下的“確定性”模型與同質(zhì)化內(nèi)卷

觀察當(dāng)下的AI制藥生態(tài)，一個(gè)清晰的“確定性優(yōu)先”模型占據(jù)主導(dǎo)位置，由于行業(yè)的評(píng)價(jià)體系與資源流向高度聚焦于管線推進(jìn)速度、熱門靶點(diǎn)卡位及高額交易價(jià)值，因而在這一模型下，AI被主要定位為一種效率工具，用于加速對(duì)已知靶點(diǎn)（通常已有70%-80%驗(yàn)證基礎(chǔ)）的化合物篩選與優(yōu)化環(huán)節(jié)，以期用最短路徑兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

這一路徑選擇直接導(dǎo)致兩個(gè)深層結(jié)構(gòu)性問(wèn)題：

其一，研發(fā)的“路徑依賴”。由于追逐確定的臨床與退出路徑，所以資源自然流向已被部分驗(yàn)證的靶點(diǎn)；還由于AI顯著加速了該環(huán)節(jié)，所以進(jìn)一步固化了這條“快車道”，其結(jié)果導(dǎo)致從源頭開始的創(chuàng)新同質(zhì)化。

其二，問(wèn)題的“本末倒置”。臨床失敗的主因是靶點(diǎn)不對(duì)或?qū)膊±斫獾钠?，而非篩選分子的速度不夠快。因此，僅優(yōu)化分子發(fā)現(xiàn)這15%-20%的環(huán)節(jié)，是典型的“治標(biāo)不治本”。它提升了“回答”的效率，卻無(wú)助于提出更正確的“問(wèn)題”。

值得注意的是，這種“效率優(yōu)先”范式，在國(guó)際頂級(jí)機(jī)構(gòu)的分析框架中得到精準(zhǔn)概括。例如，摩根士丹利在《跨越分子：2026年，人工智能藥物發(fā)現(xiàn)的成敗之年》報(bào)告中，將AI制藥的應(yīng)用明確區(qū)分為化學(xué)模型與生物學(xué)模型?；瘜W(xué)模型利用AI加速和優(yōu)化藥物合成的執(zhí)行環(huán)節(jié)（如分子設(shè)計(jì)、性質(zhì)預(yù)測(cè)），特點(diǎn)是驗(yàn)證快、效率提升可量化，并已成為當(dāng)下AI制藥商業(yè)化的主力。報(bào)告指出，更具變革潛力的生物學(xué)模型旨在回答“應(yīng)該研發(fā)什么藥”的根本問(wèn)題，通過(guò)預(yù)測(cè)靶點(diǎn)—疾病關(guān)系、作用機(jī)制來(lái)指導(dǎo)早期研發(fā)決策，雖然驗(yàn)證周期長(zhǎng)，但一旦成功，其價(jià)值將具決定性意義。這一定義，清晰地印證了行業(yè)現(xiàn)狀：人們正集體傾力于“如何開發(fā)得更快”，而在相當(dāng)程度上忽視了“應(yīng)該開發(fā)什么”這一首要科學(xué)問(wèn)題。

AI驅(qū)動(dòng)科研的“疾病機(jī)制先行”路徑

人們認(rèn)為，AI更深層的顛覆性價(jià)值，正對(duì)應(yīng)摩根士丹利報(bào)告中所指的“生物學(xué)模型”的終極形態(tài)——解碼復(fù)雜疾病系統(tǒng)的能力，也就是AI for Science（AI驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究）在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的核心應(yīng)用。這并非對(duì)AI提升分子發(fā)現(xiàn)效率的否定，而是構(gòu)建一個(gè)更底層、更堅(jiān)實(shí)的研發(fā)新范式。

需要進(jìn)一步厘清的是，這里所指的能驅(qū)動(dòng)源頭創(chuàng)新的生物學(xué)模型，其內(nèi)涵遠(yuǎn)不止于對(duì)單一生物分子結(jié)構(gòu)的計(jì)算。以AlphaFold2為代表的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型無(wú)疑是生物學(xué)領(lǐng)域的革命性工具，它通過(guò)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D靜態(tài)結(jié)構(gòu)，為理解“功能”提供了至關(guān)重要的零件“圖紙”。然而，真正的“疾病機(jī)制發(fā)現(xiàn)”所面臨的挑戰(zhàn)，遠(yuǎn)不止于獲取靜態(tài)結(jié)構(gòu)，它需要回答的是動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)性的問(wèn)題：在特定疾病狀態(tài)下，哪些關(guān)鍵蛋白質(zhì)（靶點(diǎn)）發(fā)生了功能紊亂？它們之間如何相互作用形成致病網(wǎng)絡(luò)？哪個(gè)節(jié)點(diǎn)是干預(yù)的最優(yōu)解？這要求模型必須整合多組學(xué)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與海量文獻(xiàn)知識(shí)，構(gòu)建出能夠模擬疾病發(fā)生發(fā)展邏輯的“系統(tǒng)原理圖”。因此，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是強(qiáng)大的“生物學(xué)工具”，而“疾病機(jī)制模型”則是旨在破解疾病復(fù)雜系統(tǒng)的“生物學(xué)認(rèn)知引擎”。其核心邏輯與目標(biāo)價(jià)值，可推演如下：

邏輯的必然。從“解題”到“出題”——正因?yàn)榕f范式的瓶頸在于“問(wèn)題本身”（靶點(diǎn)）的同質(zhì)與陳舊，所以新范式的起點(diǎn)必須重新定義問(wèn)題。這意味著，研發(fā)的首要任務(wù)應(yīng)從為已知靶點(diǎn)找分子，轉(zhuǎn)向?yàn)閺?fù)雜疾病找正確的干預(yù)靶點(diǎn)。唯有優(yōu)先完成“理解疾病”這一科學(xué)發(fā)現(xiàn)，后續(xù)的分子設(shè)計(jì)才具有源頭創(chuàng)新性。

價(jià)值的歸宿。從同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)到源頭創(chuàng)新——基于上述路徑，最終的目標(biāo)產(chǎn)出是明確的，即發(fā)現(xiàn)并驗(yàn)證那些處于疾病網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、此前未被充分認(rèn)知的全新干預(yù)靶點(diǎn)。這直接回應(yīng)了First-in-Class藥物的核心訴求，即原創(chuàng)性與機(jī)制新穎性。

超越“工具”思維，源頭創(chuàng)新?lián)肀r(jià)值

然而，這一路徑在商業(yè)化初期面臨顯著挑戰(zhàn)，其根源在于行業(yè)價(jià)值評(píng)估的思維定勢(shì)。市場(chǎng)已習(xí)慣為確定的“效率提升”（即化學(xué)模型這把更快的“鏟子”）付費(fèi)，但對(duì)于能否“發(fā)現(xiàn)新礦脈”（即生物學(xué)模型這臺(tái)“望遠(yuǎn)鏡”的價(jià)值）缺乏成熟的評(píng)估體系和付費(fèi)意愿。這導(dǎo)致一些提供深度疾病認(rèn)知解決方案的團(tuán)隊(duì)，曾陷入“標(biāo)品困境”，即藥企更傾向于為可見的短期提速買單，而非為潛在的革命性的源頭認(rèn)知投資。

這種錯(cuò)配，恰恰揭示了超越當(dāng)前思維慣性的必要性。正如摩根士丹利報(bào)告所預(yù)示的未來(lái)的價(jià)值核心在于能從“執(zhí)行支持”轉(zhuǎn)向“權(quán)威決策影響”的生物學(xué)模型。海外市場(chǎng)（尤其部分聚焦“全球首創(chuàng)”的資本與藥企）對(duì)疾病本質(zhì)探索的更高認(rèn)可度表明，對(duì)AI for Science價(jià)值的認(rèn)知，是區(qū)分跟隨型創(chuàng)新與源頭型創(chuàng)新投資邏輯的關(guān)鍵。

投資于“認(rèn)知深度”，方能贏得創(chuàng)新未來(lái)。作為投資機(jī)構(gòu)，人們的判斷是：AI制藥的未來(lái)，不取決于在既定賽道上的效率競(jìng)賽能加速多少，而取決于能否開辟新的賽道。

僅將AI視為“效率工具”，可能贏得階段性競(jìng)爭(zhēng)，但無(wú)法解決創(chuàng)新藥研發(fā)的源頭性困境，終將面臨內(nèi)卷。將AI視為“疾病認(rèn)知科學(xué)伙伴”，雖前路更具挑戰(zhàn)，但這是解鎖全新治療靶點(diǎn)、攻克疑難疾病的根本路徑。它讓后續(xù)的分子發(fā)現(xiàn)從“試錯(cuò)式篩選”走向“精準(zhǔn)制導(dǎo)”。

因此，推動(dòng)行業(yè)就AI的完整價(jià)值達(dá)成更廣泛的共識(shí)至關(guān)重要。人們需要在善用化學(xué)模型提升執(zhí)行效率的同時(shí)，重估并擁抱生物學(xué)模型所代表的決策與認(rèn)知價(jià)值，并給予致力于此的耐心資本與創(chuàng)新實(shí)踐以更多支持。這不僅是AI制藥突破同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)、實(shí)現(xiàn)真正差異化的關(guān)鍵，更是整個(gè)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)回歸科學(xué)本質(zhì)、應(yīng)對(duì)未滿足臨床需求的必然選擇。

（作者：中科計(jì)算技術(shù)西部研究院教授、圖靈-達(dá)爾文實(shí)驗(yàn)室副主任）