盡管谷歌AlphaFold在2021年帶來突破,但醫(yī)藥AI發(fā)展正面臨數(shù)據(jù)瓶頸。在BIO 2025大會上,業(yè)界領(lǐng)袖指出,AI在蛋白質(zhì)領(lǐng)域成功源于豐富的歷史數(shù)據(jù),而臨床試驗等領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺成為主要挑戰(zhàn)。醫(yī)藥公司正將AI應(yīng)用于研發(fā)全鏈條,從靶點識別到臨床試驗優(yōu)化,但需要專業(yè)團隊和數(shù)據(jù)支撐。行業(yè)合作模式也在轉(zhuǎn)變,從服務(wù)供應(yīng)商關(guān)系轉(zhuǎn)向深度合作伙伴關(guān)系。專家提醒,AI應(yīng)用需平衡速度與質(zhì)量,確保程序的嚴謹性。
文章探討了如何利用 GPT 及基礎(chǔ)模型在浩瀚分子空間中尋找新藥,助力突破傳統(tǒng)研發(fā)瓶頸,加速醫(yī)療創(chuàng)新。