在當今數字化時代，人工智慧技術正以前所未有的速度改變著各個行業，其中醫療及生命科學行業更是成為AI技術應用的前沿陣地。特別是在新葯研發領域，AI技術展現出了巨大的潛力，為解決傳統研發模式中的諸多痛點提供了新的思路和方法。在這樣的背景下，作為一家專注於通過AI技術驅動新藥研發的科技公司，望石智慧與亞馬遜雲科技攜手合作，在AI驅動新葯研發的道路上不斷探索前行，為整個行業的發展提供了寶貴的借鑒和啟示。

AI賦能新葯研發

眾所周知，傳統的藥物研發過程漫長且充滿挑戰，通常需要10年以上的時間、超過10億美元的投入，且臨床階段的失敗率高達90%以上。如此高投入、長週期、高風險的特點，使得醫藥行業迫切需要尋找新的突破點來提升研發效率和成功率。AI技術的出現，猶如一束光照進了這片充滿挑戰的領域，為新葯研發帶來了全新的可能性。

而且，AI在新葯研發中的應用貫穿於多個關鍵環節。比如，在藥物靶點發現階段，AI可以通過對海量生物醫學文獻、基因組數據等的分析，快速識別潛在的藥物靶點，大大縮短了靶點發現的時間；在藥物設計方面，AI驅動的分子生成模型能夠根據靶點的結構特徵，精準地設計出與之契合的分子結構，為藥物研發提供了更多創新的起點。

另外，AI還能夠在藥物篩選、臨床試驗設計與患者招募等環節發揮重要作用，通過數據分析和預測模型，提高篩選的準確性和效率，優化臨床試驗的流程，從而加速整個研發進程。

望石智慧創始人&CEO周傑龍指出：“在醫藥領域里，我們需要訓練和學習化學、生物語言、理解醫藥模態的垂類大模型，基於底層的垂類生成模型，再融合文本模型輔助交互，最終走向智慧體之路。”

從他的表述中，我們認識到AI在新葯研發中的發展方向和重要性。只有構建起符合醫藥領域專業需求的垂類大模型，並不斷優化和拓展其功能，才能真正釋放AI在新葯研發中的巨大潛力，為患者帶來更多安全有效的治療方案。

數據驅動的創新引擎

面對醫藥行業數據沉積與價值未充分挖掘的問題，望石智慧提出了創新性的Model+X模式，這一模式旨在整合沉積的數據和認知，為藥物研發企業提供一個系統化、智慧化的解決方案，助力企業實現更快更好的藥物研發新範式。

Model+X模式的核心在於通過構建多模態3D分子生成大模型，通過RAG（檢索增強）技術將藥企積累的海量數據進行有效地利用。該模型以GPT/Transformer框架為基礎，融合了幾何深度學習等先進演算法，能夠精準地生成與靶點口袋結構契合的分子或分子骨架。在實際應用中，這一模型表現出了高效、準確的特點，已助力多個醫藥專案取得顯著成果，部分專案甚至成功進入臨床階段。

值得一提的是，Model+X模式不僅僅是一個分子生成工具，它還構建了一個完整的閉環迴圈。在這個迴圈中，使用者基於模型進行分子設計的同時，後續試驗產生的數據經過數據治理中台的規範化處理和向量化轉換后，反饋給大模型進行再次訓練。通過檢索增強、微調等方式，模型不斷優化和反覆運算，最終輸出更符合藥化人員預期的分子。這一過程不僅提升了分子設計的品質和效率，還實現了數據價值的最大化，為藥企積累了寶貴的知識產權和認知資產。

以望石智慧自研的BIC管線獲得中美IND批件為例，這一成果充分彰顯了Model+X模式在實際研發中的作用。通過該模式，望石智慧能夠在較短時間內設計出具有創新性和潛力的藥物分子，並快速推進其邁向臨床試驗階段，為患者帶來新的希望。

亞馬遜雲科技成為AI新藥研發的堅實後盾

望石智慧在AI新葯研發領域的成功，離不開亞馬遜雲科技的強大支援。作為全球領先的雲計算服務提供者，亞馬遜雲科技憑藉其豐富的服務和解決方案，為望石智慧提供了全方位的技術支撐，助力其在降低開發成本的同時，提升新藥研發流程的效率與成功率。

在數據處理與分析方面，亞馬遜雲科技提供了多種高效的服務。例如，Amazon Athena作為互動式無伺服器查詢服務，使用標準SQL語言分析存儲在Amazon S3中的數據，使望石智慧無需複雜的運行環境準備和數據移動，即可在數秒內獲取分析結果。而Amazon Glue作為一種無伺服器數據整合服務，能夠幫助望石智慧發現、準備和集成任意規模的數據，為數據治理提供了關鍵支援。

在資料庫服務上，Amazon Relational Database Service (Amazon RDS）讓望石智慧能夠快速創建並靈活自定義資料庫，滿足業務需求。Amazon DynamoDB則以其高性能和高可用性，支援望石智慧開發大規模現代應用程式，並且成本支出按使用量計算，有效降低了企業的運營成本。

算力支撐是新葯研發中不可或缺的一環。亞馬遜雲科技結合Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）預留、按需和Spot實例，為望石智慧提供了強大的計算能力。在20～30分鐘內，望石智慧即可獲得數萬核CPU和數十塊GPU算力，支撐數千任務的投遞和計算，並在幾小時至幾天內完成計算任務。這種靈活的算力供應模式，不僅滿足了高性能計算的需求，還通過Spot實例的使用，最高可節省90%的成本。

安全合規是藥企開展業務的基礎與前提。亞馬遜雲科技擁有一系列安全服務，如Amazon WAF，並與合作夥伴共同構建了多方位的安全防護機制，包括VPN、堡壘機、主機防護、資料庫審計等，確保望石智慧全球業務發展的合規要求。此外，亞馬遜雲科技還具備眾多國內外合規認證與法規聲明，能夠提供部署的白皮書、最佳實踐指導等，助力望石智慧獲得了ISO27001資訊安全管理體系認證和完成了網路等級安全保護三級測評。

亞馬遜雲科技中國區醫療及生命科學行業負責人張湛表示：“亞馬遜雲科技在過去十多年期間，已經服務於全球數千家生命科學行業的客戶，從初創獨角獸企業到大型製藥企業，從醫療器械到基因公司，我們與這些客戶一同探索如何利用雲、數位化和生成式AI更好改造我們的行業，加速行業轉型。”

這也體現了亞馬遜雲科技在生命科學行業的深厚積累和廣泛影響力，也解釋了為何望石智慧等眾多企業選擇與之合作，共同推動AI在新葯研發中的應用。

其實，望石智慧與亞馬遜雲科技的合作，不僅在當前取得了豐碩的成果，更為未來AI新藥研發的發展描繪了令人期待的藍圖。雙方期待在多智慧體協作方面展開更深入的探索，通過多個智慧體的方式提高集體智慧和決策的效率與品質。

多智慧體協作模式將模擬人類專家團隊的研討過程，不同角色的智慧體從不同視角對藥物設計提出問題、評估分析，並共同參與設計優化。這種模式能夠充分發揮各智慧體的專業優勢，實現更全面、更深入的藥物研發決策。例如，在藥物設計過程中，一個智慧體可以專注於分子結構的合理性評估，另一個智慧體則負責分析分子的藥代動力學特性，還有一個智慧體對藥物的安全性進行預測，通過這些智慧體的協同工作，最終設計出更優質、更安全有效的藥物分子。

此外，望石智慧還致力於推動行業標準的建立。在AI新葯研發領域，目前缺乏統一的評估標準，導致不同模型和方法之間的比較和驗證存在困難。望石智慧提出了一套新的評估標準，包括分子結構本身的合理性評估、陽性分子復現率評估以及從化學空間角度出發的多樣性和新穎性評估。這些標準的建立，將有助於規範AI新葯研發市場，提高研發品質和效率，促進整個行業的健康發展。

寫在最後

AI技術在新葯研發中的應用，正在掀起一場深刻的變革。望石智慧與亞馬遜雲科技的合作，為我們展示了AI如何賦能新藥研發，從數據驅動的創新模式到強大的雲計算支撐，從多智慧體協作的未來展望到行業標準的建立，每一步都在推動著新藥研發向更高效、更智慧的方向邁進。