众所周知，新药研发风险大、周期长、成本高，是药企最大的痛点之一，而数字技术的出现有望打破这一“双十定律”。利用数字技术，药企不仅可以改变传统的病人数据收集方式，还能够改变制药行业收集临床试验参与者的数据的方式；同时，通过可穿戴设备、医疗器械装备、传感器和移动应用，药企和CRO可以远程收集参与者的临床数据、活动数据以及关键的生物指标。由此，新药研发的流程被重构、效率得到提升，同时成本消减、风险降低。
5月8日，在第八届未来医疗生态展会上举办的药企数字化研发论坛上，阿斯利康全球研发中国中心副总裁、数字医疗创新部门负责人王玥，赛诺菲大中华区副总裁谷成明，阳光诺和总经理刘宇晶，英矽智能联合首席执行官、首席科学官任峰，碳硅智慧创始人、CEO 邓亚峰，焕一生物创始人、CEO文雯，盛山资本合伙人程浩，阳光诺和副总经理罗桓以及腾迈医药联合创始人、CEO何骑共同围绕数字化对药物研发的创新引领、提质增效以及合作赋能进行分享与探讨。探针资本投资经理李欣怡担任论坛主持人。
阿斯利康全球研发中国中心副总裁、数字医疗创新部门负责人王玥与大家分享了主题为《数字化赋能药企研发创新的升级》的精彩演讲。她认为，制药行业的核心是产品创新和质量领先，而创新是推动行业发展的关键。新药研发需经过长时间的临床试验，成本高昂，要求企业不断创新以应对行业压力。临床试验的数字化是行业发展的重要方向，为此，阿斯利康成立了专注于临床试验数字化的新事业部，通过数字化手段提高数据收集频率和质量，并利用AI技术优化临床试验流程，提高研究质量，实现降本增效。未来，该部门将聚焦以患者为中心设计临床试验，利用AI技术打开新药研发新途径，连接药物研发与患者价值。
阿斯利康全球研发中国中心副总裁、数字医疗创新部门负责人 王玥
赛诺菲大中华区副总裁谷成明围绕《药物研发-数据为根，智能为魂》做了精彩分享。他强调了大数据和AI在药物研发、病人选择和临床研究中的优势，特别是在预测模型、去中心化研究和罕见病招募中的应用。他表示，数字化和AI将简化临床研究流程，提高效率，使得去中心化试验成为未来的趋势，并且期待这一变化能为更多的患者带来临床研究的参与机会。此外，他还探讨了RWE在新药研发中的重要作用，并展望了数字孪生技术在临床研究中的应用前景。他认为数字化不仅简化了药物研发的流程，还提高了效率，为医药行业的创新和发展提供了有力支持。
赛诺菲大中华区副总裁 谷成明
阳光诺和总经理刘宇晶在《中国本土CRO的差异化创新与实践》中分享了他对中国本土CRO产业发展的洞察与思考。他认为，本土CRO的强项在于深入了解中国医药市场的需求和挑战，并与中国制药企业紧密联系，这为其在未来提供研发产品和解决方案提供了有力支持。在集采政策下，CRO需要重新定义研发产品，立足于庞大的中国医药市场和十几亿人口的统一市场，制造符合本土需求的产品。与此同时，进行海外拓展，以中国研发产品为载体，构建自己的话语体系，并在全球医药市场中拓展能力。他建议，当下的本土CRO企业要以更积极的姿态适应政策法规的变革，同时以更务实、更高效的方式服务于目标客户。
阳光诺和总经理 刘宇晶
英矽智能联合首席执行官、首席科学官任峰在《生成式人工智能和机器人技术赋能药物研发》的主题演讲中介绍了英矽智能的PandaOmics引擎，能够系统地分析疾病相关的基因差异，预测并推荐与疾病紧密相关的靶点。同时，Pharma.AI平台下Chemistry42引擎的还能针对特定靶点，生成与之结合的分子结构，极大地提高了新药研发的效率。他提到，当前，AI制药已经取得了显著的进展，尤其是在靶点发现和分子生成方面，已经有药物进入到了临床三期试验。随着技术的不断进步和数据的不断积累，AI制药的潜力将会得到更大的发挥，为医药行业的发展注入新的活力。同时，本土CRO企业也在积极探索AI制药的应用，希望通过AI技术推动中国医药产业的升级和发展。
英矽智能联合首席执行官、首席科学官 任峰
碳硅智慧创始人、CEO邓亚峰在论坛上做了《基于生成式AI和预训练大模型打造分子设计领域的Sora》的主题演讲。他介绍了碳硅智慧的AI系统在分子生成、活性预测和成药性预测等药物研发方面的应用。他总结到：AI在药物研发领域的应用正在迅速发展，特别是在药物发现和优化方面。通过AI平台，人类专家可以更加高效地筛选和优化药物分子，同时结合自动化合成和体外试验等闭环流程，形成完整的药物研发体系。展望未来，他认为，一个理想的AI系统应该能够支持多模态的输入和控制，能够根据人类专家的意图和条件生成和优化药物分子。
碳硅智慧创始人、CEO 邓亚峰
焕一生物创始人、CEO文雯在《AI多组学+机制建模提升研发效率》主题分享中提到：尽管科技在药物研发领域不断进步，但临床试验的失败率仍然在攀升，特别是作用机制复杂的新型modality，其主要原因是对复杂的疾病及药物机制理解的欠缺以及安全性问题。然而，系统解析复杂的疾病机制和患者的个体化差异问题仍是药物研发过程中的痛点。针对这一挑战，FTA和EMA也在鼓励利用机制模型来深化对药物和疾病机制的理解，但依然存在很多亟待解决的问题。焕一生物采用干湿试验闭环模式，结合多组学数据和AI/ML技术，建立高质量的模型来指导药物研发。以数据驱动、知识驱动、模型驱动的三轮驱动模式，通过数据、知识和模型的无缝衔接，焕一生物搭建了可解释性的多模态AI平台，解决传统AI可解释性不足的痛点，提升研发效率、缩短周期并提升成功率。
焕一生物创始人、CEO 文雯
圆桌探讨环节，在盛山资本合伙人程浩的主持下，阳光诺和副总经理罗桓，赛诺菲大中华区副总裁谷成明，阿斯利康全球研发中国中心副总裁、数字医疗创新部门负责人王玥，焕一生物创始人、CEO文雯，以及腾迈医药联合创始人、CEO何骑围绕《数字化创新方兴未艾，在临床药物研发领域面临哪些挑战？》这一话题进行分享与探讨。
针对大模型在药物研发流程中的应用与结合，何骑认为，目前AI的瓶颈主要在数据匮乏，他看好未来通过物理模型精进产生的高通量合成数据与实际数据的结合来突破数据瓶颈，进而实现药物研发流程的革命性变化。文雯提到，大语言模型有助于批量生成假说，并通过数据分析确定研究重点，提升实验设计的成功率。虽然目前大语言模型无法直接给出精确的治疗靶点，但其在实验设计和生成方面的应用价值也是巨大的。针对美国生物安全法案对中国CRO生物医药行业的影响这一热点话题，谷成明提到数据敏感性和资产价值提升是一个趋势，虽然存在挑战，但中国凭借强大的能力和勤奋，仍有很大机会。他强调合规的重要性，并认为只要规定明确，中国有能力走在前列。王玥则认为医药行业是民生行业，终将增长，关键在于新药研发尽管存在政治和环境压力，但只要中国能够持续创新，仍有机会应对挑战。罗桓建议，在全球合作共赢的大背景下，企业唯有做好自己的本职工作，顺应各国的监管政策，才能达成长久合作。
在资本寒冬的影响下，未来十年，中国的药物研发或创新药发展将去往何处？罗桓认为医药行业一定是长周期发展，他看好解决现有临床问题的新药方向；谷成明说，寒冬也特别重要，可以筛选出真正能做出好产品的企业，“抄作业”和短期内捞一把的公司没有未来；王玥表示接下来的10-20年会比较有趣，全球制药行业会涌出新模式。她个人还会关注健康管理和AI在医疗行业应用的发展；文雯观察到资本寒冬下，中国公司需转型自我造血，利用临床优势和数据优势寻求原创性突破，她看好新型modality例如细胞疗法或者基因疗法等领域。何骑指出，目前投资泡沫导致退出通道受阻，新药研发面临融资难问题，但他对创新药的未来发展保持乐观，他认为中国的创新水平在大幅度提升，未来退出的通道将会打开。
从左至右依次为：盛山资本合伙人程浩（主持人），阳光诺和副总经理罗桓，赛诺菲大中华区副总裁谷成明，阿斯利康全球研发中国中心副总裁、数字医疗创新部门负责人王玥，焕一生物创始人、CEO文雯，腾迈医药联合创始人、CEO何骑
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