人工智能、大数据、CADD、AIDD、资本助力……这些关键词似乎决定着医药智能创新的未来走向，那么，它们对我国医药产业的未来究竟意味着什么？在创腾科技CSO徐涛博士的主持下，8位来自国内从事新药研发、人工智能算法的专家学者以及医药投资领域的专家共同以“医药智能创新的现在与未来”为主题，从科学创新、企业应用、投资者等不同角度，立足现在、着眼未来，共同探讨了如何更好地推动与实现人工智能、大数据等技术在医药研发领域的创新应用，加速药物研发模式由传统的实验驱动、理论驱动向数据驱动、智能模型驱动创新模式的转变。
主持人：
徐 涛 CSO，创腾科技有限公司
嘉宾：（排名不分先后）
付 伟 教授，复旦大学
高世静 总裁，北京新领先医药科技发展有限公司
胡黔楠 研究员，中国科学院上海营养与健康研究所
侯廷军 教授，浙江大学
尤启冬 教授，中国药科大学
张志远 首席科学官，维泰瑞隆(北京)生物科技有限公司
朱 闽 医疗金融部总经理，华融融德资产管理公司
马 睿 执行董事，峰瑞资本
主持人：CADD和AIDD等技术如何加速新药创新进程？
三位从事一线新药研发的专家，复旦大学付伟教授、中国药科大学尤启冬教授和维泰瑞隆(北京)⽣物科技有限公司首席科学官张志远博士分别分享了对此问题的看法。
复旦大学付伟教授在谈及计算机辅助药物设计（CADD）在药物研发前期过程中的重要性时认为，通过虚拟筛选的方法，可以把大量没有活性的化合物筛掉，正因为如此，CADD可以缩短大概6-8个月的药物研发周期，为药物上市节省了宝贵的时间。此外，CADD能够让我们清楚地看到蛋白和小分子的相互作用机制，并且在化合物的优化以及后续成药性的优化方面都有一些贡献。
对于近几年颇受关注的人工智能药物设计（AIDD），付伟教授认为，该技术对药物发现必然会起到非常重要的作用，并且在将来肯定会有非常大的突破！只不过在当前仍存在一些瓶颈。其中最主要的一个解决思路就是需要将大量的、精准的数据提供给做人工智能药物设计的人，这样才能够有力地推动该技术的发展。创腾科技的SDH（科学数据基因组平台）与MaXFlow（人工智能创新平台）就是在帮助我们搭建一个面向科研场景的科学数据融合与溯源平台，产生大量高质量的数据后进一步实现智能创新，希望通过我们与创腾紧密的战略合作，努力做成一件能够造福人类的事情。
中国药科大学尤启冬教授谈到，创腾科技作为推动CADD在国内药物研发领域飞速发展的先行者，有着十分丰富的经验，我们与创腾在这一方面的合作也有很多年了。最近几年我们主要的研究内容是蛋白和蛋白的相互作用，需要用到CADD手段。做药物研究必须要有新的骨架，这就需要用计算机手段去构建，以及我们怎样去发现蛋白相互作用的空腔和信息，CADD对分子设计方面能够提供很好的借鉴，对优化过程也是非常有帮助的。尤启冬教授对创腾科技发布的SDH（科学数据基因组平台）与MaXFlow（人工智能创新平台）解决方案非常感兴趣，他希望将来通过双方的深入合作，把人工智能技术真正用起来，相信会对药物研发领域起到一个很好的推动作用。
维泰瑞隆首席科学官张志远博士结合自己多年在企业、高校从事药物设计的丰富经历，分享了自己对CADD的认识。他谈到，计算机辅助设计（CADD）是非常有针对性的，能够帮助我们排除一些没有必要去做的工作，但有时过于依赖结构，也会吃亏，因为一些很有价值的信息可能会被排除掉，所以如果将来可以通过AI预测出这一部分信息，那么势必会给药物设计领域带来非常积极的推动作用。张志远博士一直对Alpha GO做蛋白预测抱有非常大的期望，他谈到由于很多蛋白没有结构，如果可以通过这种方式搭建起可信任的结构，对我们的新药研发会有非常大的帮助！
主持人：研发的数字化、智能化转型对CXO发展的意义有哪些，将会解决哪些痛点问题？
北京新领先医药科技发展有限公司总裁高世静女士分享了三点体会。
第一，新领先“基于数据驱动的智能CXO”服务体系是通过整合工业链、产业链多维的方式为药企提供研发服务。随着智能化和数据驱动带来的研发效率的提升，出现了一个新的问题。因为大量模拟出来的分子结构是需要科研人员去验证并创新性地做出来，这对科研人员的创新能力提出了很高的要求，而且工作量也大幅地增加，如何更好的解决这个问题，是需要进一步去探讨的。
第二，药品研发应该是以患者的需求、解决疾患为根本，以临床价值、临床诉求为宗旨去开展的。创新药研究在临床阶段的投入非常大，周期非常长。如果可以借助智能化方式将临床研究前置到分子发现、分子结构设计阶段，那不仅可以实现周期的大幅缩短，还能够提高药品研发的精准性，高总相信这对于我们的科学家、企业、投资者而言应该是一个非常振奋人心的消息。
第三，当前基于大数据、算法、AI建模的应用，临床研究手段在不断更新和进化。例如通过定量药理学的方式，可以实现跨越临床研究二期，从临床一期直接桥接到三期。目前国内已经有成功案例，药品的开发速度提升了将近1年8个月的时间！高总希望包括创腾在内的科技公司能够在类似的方向上开发出更多的模型，通过更多的方式去获取真实精准的大数据，从而进一步完善模型，形成一个良性循环，这对创新药的研发进程将会有一个比较大的推动作用。因此，如何将AI与人工流程实现更好的融合，包括技术融合、AI融合，通过专业的方法去整合新药研发的流程，才能真正推动新药研发进程。
主持人：从算法创新的角度，该如何推动药物研发的智能创新转型？
两位从事算法创新的专家，中国科学院上海营养与健康研究院胡黔楠研究员和浙江大学侯廷军教授各自分享了独到见解。
胡黔楠研究员分享了三点见解。
第一，算法创新需要高质量的数据，就好比没有米就做不了饭。我们现在缺乏一个能够将大量高质量数据进行融合、分析、挖掘的工具。胡黔楠研究员表示对昨天创腾发布的智能创新解决方案SDH（科学数据基因组平台）与MaXFlow（人工智能创新平台）非常感兴趣，他相信这种平台工具将会对生物医药今后的发展起到很好的支撑作用；
第二，我们需要构建不同层次的算法，从分子、反应、药物的发现与制造层面，都会涉及很多算法的挑战；
第三，做算法一定要从应用场景出发，他非常认同MaXFlow平台中所倡导的AI自由、模拟自由理念，并期待MaXFlow能够在这方面有出色的表现，相信将来可以实现用计算机部分取代人脑，步入强人工智能甚至超人工智能的时代！
侯廷军教授结合近几年人工智能算法领域的最新进展，认为AI在药物研发领域可能会有新的突破，提出了基于人工智能的药物设计仍然面临的三方面的挑战。
第一，数据质量方面，药学的数据量很小，噪音特别大，得到的模型往往不够精准，也无法取得更进一步的突破，我们需要针对量小的、噪音大的数据研究一些新的方法；
第二，如何更好地将计算方法和工艺方法结合起来。我们不能忽视传统的研究方法，比如分子模拟、分子对接等，需要进一步思考如何将传统方法与AI方法有机结合起来；
第三，更多具有创新性的、真正有价值的方法还有待开发。
主持人：目前，AI+药物研发项目已经是投资界的一片热土，资本市场方面究竟有什么变化？
资本市场偏好的企业有什么共性？华融融德和峰瑞这样的投资机构是如何赋能创业者和创业团队的？
针对资本市场的动态，华融融德资产管理公司医疗金融部总经理朱闽女士谈到，资本的关注度是一个理性回归的过程，技术对于产业升级产生的巨大作用，会经历一个“驼峰”曲线，达到一个峰值下来到理性回归，然后重新再有一个峰上去。AI已经经历了之前的高热度，目前阶段需要我们更理性的去看待它。当前，有两种力量可以起到非常重要的支撑作用，一种是技术本身发展更加成熟，另一种是在产业的“双十”模式下，风险资本下游的倒逼力量非常强，需要上游有更强的创新能力。
在谈及资本市场所偏好的企业有什么共性时，朱总提到了两点。
第一，当前面临的大环境是一样的，在不同阶段我们需要用不同的方式去评估企业的核心价值。比如在当前的AI赋能药物发现的赛道里面，基础设施还有待进一步夯实，而其中最核心的就是数据+算法，创新企业都是围绕着这两个维度来不断地构建自己的护城河。
第二点，资本市场会更关注产品化和商业化价值。在产品化和商业化的进程当中，企业面临着巨大的创新挑战。创腾的智能创新解决方案“SDH+MaXFlow”中也提到了“数据自由”的概念，当数据成为最基础的生产要素、成为公司资产之后，其流动性是非常好的。整个医药研发的产业链是一个重新解构的过程，解构之后，就会产生新的模式，因此需要我们的创新企业在商业化过程中具备足够的创新能力，能够在产业链上找到自己的价值，获得更大的能量，去构建自己的核心模式。
最后，朱总结合华融融德的特点分享了投资机构如何赋能创业者和创业团队。她说，当前金融服务领域也面临着巨大的创新。传统的创新企业，融资渠道是特别窄的，尤其是早期的公司，随着自身的发展，他们需要获得更多的金融服务，比如需要产业链上的融资，并购融资等等，华融融德希望将更多的金融产品和服务带给上市之前的企业，会在供应链上为企业的上下游提供资金上帮助，而不仅仅是单纯的股权。
峰瑞资本执行董事马睿博士在分析当前的资本市场时说，当前市场非常的热，我国的一级市场对应的是美国的二级市场。2020年，美国两家计算化学公司成功上市，中国的一级市场从2019、2020年开始非常热，目前已经划分成了几个梯队，其中第一梯队，估值已经到了20亿美金，第二梯队到了4-5亿美金，第三梯队是1-2亿美金。有的初创型公司经过1年的时间就能突破1亿美金的估值。
马总介绍：峰瑞是一个早期的投资机构，我们更看重的是长期的发展趋势。目前AI应用的成熟度还不够，但无论是专家、公司、药企、资本、政府，大家都相信AI是未来的方向，短期来看，具体的标的会存在调整的风险，但如果放到十年的维度来看这个趋势是成立的。我们更看重的是既懂得如何去构建方法、评估方法，开发方法，也在探索AI应用的团队；同时在技术上有积累，又有非常强的创新能力的团队，而且在这个过程中需要更好的去平衡成本与精度。不要试图去绕开AI引擎，而是要积极地想清楚如何把AI加进来。因此，我们看重的方向有两类，一类是在计算、方法上有所突破，一类是要有很深的做药的背景。相比美国等其他国家，中国创新药的发展模式比较独特，它的数字化和工业化转变会在未来十年同时发生，我们会用到一些新的CRO工具、新的研发工具来赋能创新药研发，这给创新药领域带来的变革是非常猛烈的，对于做早期投资来说也是一件非常罕见的事情。峰瑞的特点是早期参与，非常深入地帮助科学家去实现孵化与转化，另外就是我们能够提前感知和做研究，提前地去规划和布局。
