人工智能正在深刻地改变着药物研发领域，但衡量其真正进展的标准，远不止简单地统计临床试验中人工智能开发的药物数量。整个行业正处于一个关键的十字路口：人工智能驱动的创新正在加速，但围绕数据质量、整合和验证等方面的挑战依然存在。公共部门正在发挥越来越重要的作用，而关于人工智能药物研发是泡沫还是即将迎来重大突破的争论也仍在继续。
重新思考人工智能药物研发的评估指标
关于“目前有多少人工智能药物处于临床试验阶段？”这个问题，过于简化了人工智能对药物开发产生的复杂影响。人工智能的价值不在于仅仅产生新的候选药物，更在于重塑整个药物研发过程——加速靶标识别，优化分子设计，并简化临床试验规划。仅仅关注处于临床阶段的药物，忽略了人工智能正在推动的对整个药物研发管线所产生的更广泛的变革。
泡沫还是突破？人工智能药物研发的现状
在 BIO 2025 上，行业领导者们就人工智能药物研发的兴起是投机性泡沫还是新时代的曙光展开了激烈的讨论。一些专家警告说，炒作和过度投资可能会导致失望，如果人工智能未能取得近期临床成功。另一些人则认为，尽管面临挫折，这项技术正在逐渐成熟，各大制药公司和初创企业都在靶标发现、分子设计和缩短研发时间方面取得了真正的进展。目前普遍的共识是，人工智能的影响将是渐进式的，但却深远，最大的收益还在前方。
数据：持续存在的挑战
随着制药公司将人工智能整合到整个价值链——从早期发现到上市后监测——数据仍然是最大的障碍。具体包括：
- 数据碎片化、孤立且不一致
- 难以获取高质量、多样化和已注释的数据
- 在整合真实世界证据、临床和临床前数据方面面临挑战
如果没有强大的数据基础设施，人工智能模型面临着产生不可靠结果的风险，从而减缓采用速度并损害信任。公司正在投资数据合作伙伴关系、标准化和新平台，以应对这些差距。
公共部门的领导作用和监管趋势
在 2025 年的 DIA 全球年度会议上，可以明显看出公共部门组织和监管机构正在引领人工智能在药物发现和审批中的采用。举例来说：
- 美国食品药品监督管理局 (FDA) 和欧洲药品管理局 (EMA) 正在试点人工智能驱动的审查流程以及算法验证的指导方针
- 公共-私营伙伴关系正在创建开放数据资源和标准化的评估框架
- 政府资助的研究正在加速为被忽视的疾病和罕见病开发人工智能工具
这种领导作用有助于定义最佳实践，确保患者安全，并催化整个行业的采用。
结论
人工智能正在迅速地重塑药物研发领域，但其成功应由其对整个研发生态系统所产生的变革性影响来衡量，而不仅仅是临床试验中人工智能开发的药物数量。该行业面临着真正的挑战，尤其是在数据质量和整合方面，但随着私营和公共行动者的共同努力来释放人工智能的全部潜力，势头正在增强。无论该领域面临着泡沫的风险还是即将迎来新高度，未来几年将对于确定人工智能将如何最终改变医学的未来至关重要。
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