从“缩短研发周期”到“重塑药物开发范式”，Pivotal碧沃投柳丹提示AI赋能新药研发潜力

当前，中国创新药出海跑出加速度。据国家药监局数据，今年1至6月，我国创新药对外授权交易总额约1100亿美元，达2025年全年总额的八成，再创历史新高。

对此，全球领先美元基金Pivotal bioVenture中国区（碧沃投资本，以下简称：Pivotal碧沃投）管理合伙人柳丹博士近日在接受哈佛商业评论采访时表示，中国创新药产业在全球市场的爆发并非一蹴而就，而是行业长期积累、人才储备及对发展方向准确判断共同作用的结果。在此过程中，AI正在成为药企提升研发效率、精准研发方向的重要工具。

自2023年ChatGPT引爆新一轮AI浪潮以来，AI技术加速向医疗领域渗透，推动行业进入新的发展阶段。柳丹博士将AI作用的深化过程分为两个阶段：第一阶段是AI for drug discovery，主要作用于临床前研究和分子筛选环节；第二阶段是AI for Science，AI应用向药物开发链条前后延伸，覆盖靶点发现、分子设计，以及分子设计后如何向临床转化等问题。

谈及AI赋能医疗的效果，柳丹博士表示，第一阶段AI的作用是缩短医药研发十年周期的第一步，效果有限但意义不容忽视；到了第二阶段，AI的价值则更为务实。“在这一阶段，AI未必在提高效率、节省时间方面有那么大的作用，但其在更精准找到开发方向、提高开发成功率方面，发挥了实实在在的社会和经济效益”。

事实上，行业内AI for Science的趋势正在整体加速。柳丹博士指出，当前药物开发已成为AI巨头落地应用的重要方向，诊断、检测、医疗服务以及纯科研领域等企业都将AI整合进自身体系，利用AI工具提高研发效率，更精准地为社会开发更多医疗落地场景。

行业热潮之下，也仍存在一些短板亟需解决。柳丹博士就指出，

目前我国仍缺少成体系化、标准化的数据质量建设，部分数据在完整性和标准化上存在不足。这些均可能直接影响AI模型的训练质量，进而导致参数偏差。此外，在AI应用全链路整合方面。中国在医药研发领域已有大量AI模型，各自集中解决某一环节的问题，但不足在于，各环节的AI工具彼此割裂，缺乏一套完整的应用体系将其串联起来。

“如果未来整个AI应用的流程能够连贯打通，这无论对资金使用还是效率提升都是一个巨大的改变，药物发现和人类治疗方式也将从根本上被重塑。”柳丹博士表示。