张儒民表示，未来通过人工智能要实现的最终目标应该是，药物设计能够一次或者寥寥几次就能成功星空体育app下载，而不是需要迭代试错很多次，也不再需要花很多时间去合成成百上千个化合物。如此，研发效率就真正大幅提高了。

　　4月25日至29日，2024中关村论坛年会在北京举办。本届论坛由科学技术部、国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会和北京市人民政府共同主办，主题为“创新：建设更加美好的世界”。

　　100多个国家和地区的150余家外国政府部门和国际组织机构等受邀参会，上百位顶尖专家、上千名演讲嘉宾围绕科技创新引领社会进步、民生改善、可持续发展等议题发表前沿专业意见，为建设更加美好的世界贡献智慧和力量。

　　论坛期间，全球健康药物研发中心（GHDDI）首席科学官张儒民博士参加“创新应对健康挑战”主题对话，会后他现场接受每日经济新闻记者（以下简称“NBD”）专访，提出试图让人工智能成为超级制药科学家，进而大幅提升药物研发成功率。

　　张儒民：人工智能，在药物研发中的应用有很多方面。事实上，30年前药物研发已逐渐开始用其中某些方面来作相应改进，比如基于靶点结构的虚拟筛选和分子对接好坏评估，生物信息学助力新药研发，部分药物代谢参数与理化性质预测等。当然，现在的人工智能水平，已远超以前点点滴滴层面的表现。现今，我们正在试图让人工智能成为一个超级制药科学家，使其能够拥有制药科学家具备的重要思考和经验，从而可把这些知识经验用于新的药物设计。

　　因此，我们现在正在推进的人工智能，将不再是一个被动等待操作的机器，而是作为一个超级的制药科学家可以去积极思考。它能够设计并且评估候选药物有无可能达成我们所期待的成药性。这是目前市场上从事人工智能研究的机构在努力的目标。

　　制药，其实需要的时间投入很长，需要的资金投入很大，而且成功率很低，能够从临床前候选药物成功走完三期人体试验阶段最终获批上市的，通常仅占10%左右。那么，人工智能旨在突破这一现状，使药物研发不再耗费如此之长时间，比如之前需要3年~5年才做出来一款临床前候选药物，将来可否3个月~5个月就完成？是否因为临床试验优异的安全性与良好的药效而提早获批上市？这是整个药业在努力的方向。

　　NBD：是否可以理解为，人工智能能够帮助药物设计和研发减少过程中的一些盲目性和随机性？

　　张儒民：对。能够全程走完三期人体临床试验阶段的，为什么只有10%左右而绝大部分都失败呢？

　　原因不外乎是药效不佳，或者是安全性不好。那么，如果在这些方面能够很好地作出可以最终得到临床更快验证的精准预测，效率就大为提高。当然，这还有很长的路要走。

　　张儒民：目前还达不到。当然，现在也有数十种不同程度上被人工智能所贡献的药正在临床试验过程中，但目前尚未走到真正意义上的高效（即远超10%）成功阶段，我们还要再等，所以离所说的big show time（大秀时刻）还有一定距离。

　　NBD：那么，眼下人工智能对药物设计和研发提供的实质性帮助，您认为有哪些方面呢？

　　张儒民：现在比较突出的方面是，ChatGPT的面世，使得人工智能在交互式语言生成能力上大有长进。比如给它特定专业领域的书籍与数据，它可以一目千行地高速阅读，基本正确地理解并且消化，从而一定程度上可以成为知识和经验相当丰富的制药科学家，在这方面它具备明显超越人类的潜力。因此，我们在它的大数据学习基础上，为其建立有高预判能力的模型，不断训练迭代，日臻完美，从而让它为我们完成高效的药物迭代设计。这是它有能力不断去做的。

　　不过，我们最终的目标，其实比这还要宏大。我的想法是，药物设计能够一次或者寥寥几次就能成功，而不是需要迭代试错很多次，也不再需要花很多时间去合成成百上千个化合物。如此，研发效率就真正大幅提高了。

　　NBD：那么，要实现您所讲的一次性就能成功设计出药物，通过ChatGPT能实现吗？

　　张儒民：语言，其实就是人类思维的体现。我们看到，这次论坛开幕式上，有一个关于AI的演讲，他为我们演示了ChatGPT对人类自然语言的把握等等，已经非常不错。但现在的AI还不等同于人类智能（Human Intelligence）。当然，我们希望未来的人工通用智能（AGI），远远超出对语言的把握以及对图表的精准识别等等，能够像人类一样富有创意甚至异想天开地思考，并且在算力进一步提升后更加高效、精准，最终拥有类似它的缔造者人类的思维视角、想象力与创造力，甚至超越现有人类。要求很高，路途很远，但前景可期。

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