2026年，AI在新药研发中不再是选择，而是必需。从药物发现到临床试验，AI深入渗透到整个过程，制药行业的范式正在发生根本性改变。AI的引入，大幅缩短了以往需要10年以上的新药研发周期，这样的案例正在不断涌现。
Drug Target Review指出，2026年是AI在新药发现中成为必需要素的元年。过去，AI仅停留在制药公司的实验性项目中，现在已成为核心管线的中心轴。AI分析数百万个化合物数据，在几天内筛选出有前景的药物候选物。而传统方式需要数年才能完成这项工作。世界经济论坛(WEF)也分析认为，AI正在从根本上重塑药物发现过程。尤其是在蛋白质结构预测、分子模拟、生物标志物发现等方面，AI的准确性得到了显著提高。全球排名前20的制药公司中，大多数已经采用或正在采用基于AI的药物发现平台。与初创公司的合作也日益活跃，AI新药研发生态系统正在迅速扩展。
在临床试验领域，AI的作用也越来越大。Applied Clinical Trials将平台化、AI流畅性、价值链优化列为2026年临床试验的关键。AI自动化患者招募、方案设计、数据监控，从而提高临床试验的效率和成功率。实际上，据报告，使用AI的临床试验平均缩短了30%以上的患者招募时间。
随着AI新药研发的普及，监管机构的反应也在加快。FDA和EMA等主要监管机构正在完善基于AI的药品审查指南。但AI模型的透明度和可解释性仍然是一个挑战。未来，如果AI和人类研究人员的协作模式更加精细，新药研发的成功率预计将更上一层楼。
FAQ
Q: AI新药研发比传统方式快多少？
A: AI可以将药物候选物质筛选过程从数年缩短到数天至数周。据报告，整个开发周期平均缩短2~4年。
Q: AI临床试验的最大优点是什么？
A: 患者招募优化和方案自动设计是核心。通过这些，可以同时节省临床试验的时间和成本。
Q: AI新药研发没有局限性吗？
A: AI模型的黑盒问题和学习数据偏差是主要的局限性。监管机构也要求AI决策的透明度，因此，开发可解释的AI是一个重要的课题。