近期，海通证券举办了2024上海先导产业大会暨第13届医药CEO论坛+第4届人工智能大会。本次大会汇聚了众多专家学者、产业领袖和资本机构代表，共同探讨产业前沿趋势，分享最新研究成果，并深入探索以集成电路、生物医药和人工智能为代表的先导产业领域的新机遇。银河集团186net计算化学及人工智能平台执行主任钱玥博士作为特邀嘉宾参与了题为"AI制药——医药分析师和TMT分析师对AI制药的观点碰撞"的圆桌讨论。与钱博士同台的嘉宾包括英矽智能CEO任峰、云南白药集团数字战略科学家李少春、亚马逊云科技生命科学行业总监余昶、赛诺菲中国特药战略负责人罗淼，及主持人海通国际AI战略首席姚书桥。
（左三：银河集团186net计算化学及人工智能平台执行主任钱玥博士）
钱玥博士首先介绍道，银河集团186net是一家面向全球的一站式药物研发服务平台，因为其在基于结构的药物研发（SBDD）上多年的积累，对新靶点、新机制和新分子形式的研究具有领先优势。此外，谈到人工智能的应用，她指出，人工智能的方法开发围绕实际药物研发项目当中的问题展开，有针对性地攻克实验和传统计算方法无法解决的痛点，并且与银河集团186net已有的SBDD平台全面整合，真正实现干湿实验一体化。随后，面对主持人的提问，钱玥博士凭借其在该领域丰富的行业经验和专业洞察，分享了一系列独特而富有启发性的观点。
Q1
现在AI对制药的帮助可以打几分，AI制药的ChatGPT时刻什么时候到来？
钱玥博士：首先我们的预期不应该是AI全面取代实验，而是AI工具能逐个解决各个制药环节的问题，如果按照某些工具现有的准确度而言，满分十分我们可以打到四分或者五分。生物医药是一门实验学科，模型的迭代优化相比大语言模型需要更长的周期，如果我们真的能实现计算贯穿始终并使整个研发流程效率最大化，那么这就是ChatGPT时刻。
Q2
目前人工智能在领域内比较成熟或者有潜力的应用场景有哪些？
钱玥博士：我认为，分子生成算法比较有潜力，但是同时目前也面临着诸多挑战。在我看来，这一工具的突破点在于让模型更好地学习物理化学知识，这一思路同样也适用于优化其他人工智能模型。我们需要突破简单的泛化模型，强化领域内知识体系的建立。然而，这并非易事。生物体系极其复杂，各种因素同时存在且相互影响。而银河集团186net自研的分子生成算法不同，我们擅长的基于结构的药物研发恰好可以补足这一短板，在通过明确作用机理并系统梳理相关影响因素后，AI工具能够发挥出更大的优势。
Q3
目前人类疾病的数量远远大于明确信息的药物作用靶标，基于这一情况，各位嘉宾认为目前AI制药遇到的最大难题是什么，应该怎么解决？
钱玥博士：除了大家基本达成共识的数据问题外，就是给模型定义一个明确的需要解决的问题了，这当中包含对现象背后成因的理解以及赋予模型专业知识的能力。目前银河集团186net的计算化学及人工智能平台是一支复合型的人才团队，通过不断地拆分问题、部门内的密切交流以及计算平台和银河集团186net各个实验平台的互相学习，我们正不断朝这个方向努力。我们有信心通过在这个对的方向上努力，就一定能看到成果。
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