最近，药研圈有个标志性的动向：FDA（美国药监局）和EMA（欧洲药管理局）破天荒地坐在一起，针对药物研发里的AI应用，联手发布了一份《良好人工智能实践指导原则》 。
简单来说，这两大监管巨头联手给AI药研“立了规矩”。这份文件列出了10项核心原则，核心逻辑就一句话：药物研发可以靠AI提速，但质量、安全和有效性这三条红线，一点都不能后退。
对于咱们国内的药企来说，这不只是“看个热闹”。目前NMPA也在往这个方向靠，监管透明化和数字化已经是大势所趋 。那么，这10条原则到底说了什么？面对越来越严的审计，咱们在实际研发中该怎么接招？
这次FDA和EMA强调的10条原则，其实可以拆解成几个大家最关心的实操点：
1. 别让AI成了“黑盒”： 原则要求AI设计必须“以人为本”，关键决策不能全交给算法，得让人能看懂、能介入 。
2. 数据得是“干净”的： 这是合规的底线。原则六明确要求，数据的来源、处理步骤、分析决策，每一步都要能追溯、能验证，必须符合GxP标准 。
3. 模型得是“活”的： 监管方不希望看到一个模型通过审批后就再也不管了。原则九提出要全生命周期管理，尤其是要盯着“数据漂移”问题，模型表现变差了，必须有预警和重新评估机制 。
说实话，道理大家都懂，但实际落地很难。很多实验室还在用纸笔或Excel记录数据，等到要审计或者报批时，光是倒推AI模型用过哪些原始数据，就能让整个团队脱层皮。
针对这些痛点，创腾科技的数字化链路正好对上了监管的这些“胃口”。
第一步：把数据从“纸上”搬到“云上”
合规的第一关是数据完整性。iLabPower研发数字化平台做的就是“地基”工作。它通过ELN（电子实验记录本）强行把研发流程标准化。
实际价值： 所有的实验动作、参数修改都有审计追踪，关键节点必须电子签名 。这就解决了原则三和原则六要求的“合规记录”问题，让监管机构查得清、信得过 。
第二步：别让数据变成“孤岛”
AI建模最怕的就是数据碎。SDH科学数据基因组平台像是一个“超级过滤器”。它能把散落在不同仪器、不同项目里的原始数据自动抓取并融合在一起 。
实际价值： 在应对审计时，SDH能一键生成“证据链”。它不仅能把数据喂给AI，还能反向证明AI用的每一条数据都是真实可靠的 。这种透明度直接回应了原则十对“信息传递清晰”的要求。
第三步：让AI模型“说人话”
针对大家最头疼的AI不可解释性，MaXFlow分子模拟与人工智能平台走的是“干湿结合”的路子。
实际价值： 它把基于物理原理的分子模拟和AI学习结合起来。AI算出的结果，可以通过模拟来印证其科学性 。同时，结合SDH的持续数据推入，MaXFlow能监控模型的表现。如果新数据跑偏了，系统能及时预警，这正是原则九要求的“全生命周期管理” 。
很多人觉得搞合规会拖慢研发，但从创腾服务的案例来看，数字化反而能省不少事。比如利用MaXFlow的贝叶斯优化（DOE_ML）做实验设计，原本要做几百组的实验，现在能大幅精简，研发成本能降个30%-40% 。
总结一下
监管环境在变，原来的“差不多就行”已经走不通了。FDA和EMA的这份文件其实是个提醒：AI药研的下半场，拼的是谁的数据更合规，谁的模型更透明。
通过数字化平台把这些合规要求写进底层逻辑里，不用等到审计前夕才临时抱佛脚，这才是药企在AI时代该有的节奏。毕竟，合规不是负担，而是为了让创新的成果能更稳地走向市场。
参考文献
1. Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development | January 2026 - FDA, https://www.fda.gov/media/189581/download
2. EMA and FDA set common principles for AI in medicine development - European Union, https://www.ema.europa.eu/en/news/ema-fda-set-common-principles-ai-medicine-development-0
3. Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development | FDA, https://www.fda.gov/about-fda/artificial-intelligence-drug-development/guiding-principles-good-ai-practice-drug-development
Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development
《指导原则全文》
