制药行业常用“双十定律”笼统新药研发的漫长与腾贵：款药从发现到上市，往往要十年以上广元隔热条设备，进入达到十亿好意思元别。AI能否调动这切？
本年7月，AI制药企业英矽智能用于疗的中枢候选药物Rentosertib在启动Ⅲ期临床。这款药由AI参与靶点发现和分子假想，是现时环球临床进展较快的AI候选药物之，从发现靶点到笃定临床前候选化物，历时约18个月。英矽智能联席履行官兼科学官任峰是这款药研发的迫切手之。
在英矽智能位于上海张江药谷的办公区内，面展墙将药物研发画成条径直的路：从起始法式通向临床Ⅰ期、Ⅱ期和Ⅲ期。说念路两侧别离是公司独创东说念主兼联席履行官亚历克斯·扎沃龙科夫（Alex Zhavoronkov）和任峰的像片，左右别离标着“AI”和“DD”，后者指药物发现。履行中的AI药物研发，不会如斯顺利。
采访中，51岁的任峰说到老到的药物研发，他的语速会加速，眼神注；谈及技俩受挫和安全风险，也很少规避。
2022年，任峰在英矽智能会议室。图/受访者提供
“到底是简直照旧假的”
“我那时就服了。”任峰对《新闻周刊》说。
多年后，谈起那项调动我方判断的实验，他仍带着骇怪：“这样冷门的靶点，他们愣是给找出来了。”这个靶点是TNIK，种参与细胞信号传递的卵白激酶，自后成为Rentosertib对准的计议。
如今，Rentosertib已进入Ⅲ期临床。该试验蓄意招募320名特发肺纤维化患者，用药52周，试验药物能否减速患者肺下落。这种会使肺组织冉冉造成瘢痕、变硬，现存药物不错减速病程，却很难逆转已造成的纤维化。
六年前，这款药还没着名字，任峰也不是英矽智能的员。通电话，将这位传统制药东说念主带到AI眼前。
2007年获哈佛大学化学博士学位后，任峰进入跨国药企葛兰素史克从事小分子革命药研发，后转入医药研发就业企业好意思迪西，在传统制药体系中积聚了十多年。
2020年，名曾与任峰在葛兰素史克同事，自后投资英矽智能的老同事，将他先容给正在寻找科学官的亚历克斯。两东说念主次通话，很快便聊到具体的靶点和分子。任峰说出个长久关注的向，亚历克斯也感兴致，英矽智能还围绕它假想出了活较的小分子。“咱们下就聊得很投契。”任峰回忆。
亚历克斯接着向他先容公司若何用AI寻找靶点、假想分子。任峰合计欢腾广元隔热条设备，却莫得立地被劝服。他此前使用的筹画机辅助药物假想，往往是在已知靶点基础上，依据物理和化学规章筛选、化分子；新代AI制药则试图让模子从大范围的数据中寻找靶点。对筹画器用并不生分的任峰，次靠近这种作念药式，仍满腹疑云。
“现时提AI，大都默许它大致助力药物研发，但那时还莫得这种共鸣。”任峰说，2020年，那时行业还法笃定，AI是简直大致提研发率，照旧又个被老本包装的主意。
“乍看好像比拟严慎，其实比拟敢干，有点冒险精神。”任峰这样描摹我方。那时，他也在寻找处事生存的下站。
2018年2月，任峰转入好意思迪西任总裁、化学和生物业务负责东说念主。在好意思迪西，他杰出补上了团队料理和资源确立的教训，也看清了研发就业机构的局限：团队不错替药企假想、身分子，完成临床前实验，却权决定技俩是否不竭。候选化物交给客户后，对未共享后续数据，就业团队无意以至不知说念技俩后行止何。任峰但愿从靶点发现启动，参与款药的圆善研发，并对管线去留有决定权。
仅回到另传统药企，并不是他思要的变化。传统药物研发度依赖科学的教训和反复试错，但教训再丰富，也法保证每次判断正确。跟着容易开导的靶点束缚被磋商，剩下的问题越来越难，进入捏续增多，产出却莫得同步增长。
任峰但愿找到种的作念药法。在战役英矽智能之前，他覆按了AI制药和靶向卵白降解。后者调动的是药物作用式，AI则可能进入多研发看成——从分析数据、寻找靶点到假想小分子、抗体等不同类型的药物。终，他将眼神转向AI制药。
2020年夏天，任峰与亚历克斯在英矽智能张江药谷的间办公室碰头。交谈后，亚历克斯建议他先以参谋人身份参与真实技俩。“先把活干起来。”他说。
从当年8月至次年，任峰作念了英矽智能近半年的参谋人，他思望望AI制药“到底是简直照旧假的”。他介入的，恰是自后发展为Rentosertib的特发肺纤维化技俩。
英矽智能公司的联席履行官兼科学官任峰（右）和独创东说念主兼联席履行官亚历克斯·扎沃龙科夫 图/受访者提供
AI找到靶点之后
2019年，英矽智能通过自研AI平台分析，次将TNIK笃定为疗特发肺纤维化的先分子靶点，并启动小分子药物研发。任峰介入时，团队已找到批大致作用于TNIK的化物。他将我方的作用笼统为两点：“个是靶点考据，再个是作念药物研发有计议。”
任峰此前险些没传闻过TNIK，查阅府上后发现筹谋磋商也很少。团队向他展示了AI筛选靶点的经过。TNIK在几项评分中都排在前方，显露它可能与特发肺纤维化筹谋。这里所说的“新靶点”，不是发现种未知卵白，而是发现种已有卵白与这种之间可能存在新的筹谋。
任峰的反应已经：“这靠谱吗？通过筹画作念了几个图广元隔热条设备，就说这个靶点排。”他接着问：“考据过莫得？”谜底是莫得。那时，英矽智能的中枢东说念主员大多来自IT、AI、数据和算法域。他们战胜模子算出的成果，却不老到下步该若何用实验考据。
任峰提议，先在体外培养细胞，使其出现访佛肺纤维化的变化，再通过基因干豫，让细胞少产生TNIK卵白。如果纤维化反应随之收缩，就评释TNIK可能参与了经过。实验成果缓助了这判断，也让任峰次确切信服AI给出的谜底。
随后，团队开款AI分子假想平台向他演示：电脑围绕TNIK假想出批可能扼制它的小分子结构，其中些确乎有。这让他看到，AI不仅可能发现新的磋商向，也能假想出在实验中阐扬作用的分子。
但能扼制TNIK，不等于能成药。那时，团队已得到批初步显露活的化物，其中有后劲的三款编号为055、073和028。055对TNIK的扼制作用并非强，但在药、代谢和安全等面平衡。任峰终决定进055，也即是自后的Rentosertib。
这亦然他融会的“东说念主与AI配”：AI匡助发现靶点、假想分子，研发东说念主员负责考据数据，并决定进哪个分子。
055并非AI次给出的谜底。任峰谈到，系统先假想批可能扼制TNIK的分子结构，药物化学从中挑选部分，在实验室成并测试其活、融解度和代谢沉稳。团队再将得胜和失败的数据反馈给模子，启动下轮假想。这样的经过要反复屡次。电脑生成批结构只需24—72小时，完成成和实验却往往需要个半月。
据英矽智能透露，笃定055为临床前候选化物前，塑料挤出机设备团队共成并测试了78个分子。采用055后，要开展动物药、代谢和毒理磋商。任峰说，轮肺纤维化动物药实验约需3个月，毒理磋商也要两三个月。AI加速的主若是分子假想和筛选，后续实验仍要逐项完成。
经过近半年的参谋人责任，任峰造成了我方的判断：“AI不是的，但在些特定场景下，确乎大致提率，也能作念出革命很强的东西。”2021年2月1日，他考究加入英矽智能。同月，英矽智能对外布告将055笃定为疗特发肺纤维化的个临床前候选化物。
2026年7月24日，英矽智能办公区内摆设的部分候选药物样品。影相/本刊记者 牛荷
算法公司长出“制药的肉”
055笃定后，履行的问题摆在职峰眼前：谁来完成后续实验、料理分娩和质料问题？技俩进入临床阶段后，又由谁筹谋病院、假想临床试验并与监管部门疏导？那时的英矽智能，还莫得支圆善的药物研发队列。
亚历克斯对《新闻周刊》回忆，任峰考究加入时，英矽智能上海团队唯一4东说念主，其中1东说念主正准备下野。亚历克斯直但愿在诞生研发团队，但他不会说华文，对土产货东说念主才和医药产业也不老到。任峰加入以前，英矽智能像AI公司，“并不擅长作念药”。
任峰认为广元隔热条设备，要判断AI对药物研发究竟有没灵验，公司就不行只提供软件或展示算法，唯一进入真实研发，团队才调知说念靶点那处出了问题、分子为何失败。
两东说念主很快决定在上海组建药物研发团队。任峰筹谋昔日在跨国药企和研发就业机构同事的同业，也从药明康德等企业招募东说念主员。
批东说念主到位后，招聘冉冉加速。两三个月内，上海团队从4东说念主增多到三四十东说念主。2021年5月，原有办公区已法容纳新职工。如今，英矽智能上海药物研发团队已接近200东说念主。任峰有相识地招募相对年青、餍足尝试AI的磋商东说念主员，让他们在具体技俩中使用这些器用。
任峰入部下手补皆这些看成时，AI制药正成为老本追赶的新向。北京师范大学特出特聘教悔、等磋商院履行院长尹航那时正为软银愿景基金提供商议，也参与过多AI制药公司的工夫评估。尹航示意，2020—2022年，国外老本尤其关注AI制药，险些每周都有投资机构向他商议。那时，老本多按照互联网公司的增长逻辑估值，但传统制药东说念主关注的是：算法假想出的分子，终能否确切作念成药。
2021年春节前后，尹航参与了英矽智能的工夫尽调，他这样笼统两东说念主的作用：“亚历克斯给了英矽智能AI和工夫的灵魂，任峰则让它长出‘制药的肉’。”在尹航看来，“制药的肉”不仅仅支研发团队，还包括融入医药研发体系，他称之为“原土化”。
亚历克斯回忆，看到任峰在技俩中的发达后，他矍铄邀请任峰加入公司的思法，并用“productive”描摹他，指的是捏续委派的才调。2022年年中，任峰升任联席履行官，并不竭兼任科学官。
而后，两东说念主的单干冉冉明确：亚历克斯负责生成式AI平台、工夫向和交易战术，任峰负责药物发现、管线开导和临床进。“AI和制药毕竟是两个死别很大的域。”任峰说，与亚历克斯作多年，双不错相互提议意见，但尊重相互的业判断。
进入临床后，Rentosertib需要回应的是安全和疗。其在开展的Ⅱ期临床纳入71名患者，疗和不雅察12周，主要评估安全和耐受，也不雅察到肺面的初步积信号。
“后买的都是数据”
如今，任峰需要在多技俩中作念出有计议。限度2026年6月底，英矽智能累计笃定31个临床前候选化物，其中13个得到临床试验许可。这些数字反应的是早期研发产出，并不虞味着它们终都能上市。
这些技俩也要接受外部作的判断。近几年，英矽智能先后与赛诺菲、礼来、SK生物制药和武田等药企作，内容从软件授权和工夫就业，冉冉蔓延到联研发、管线授权及后续开导。2026年，英矽智能与礼来签下项潜在总数约27.5亿好意思元的左券，付款为1.15亿好意思元。
作增多，让任峰感受到跨国药企对AI制药产业的派头正在变化：昔日，它们多遴荐泰西企业，如今也启动与的研发团队开展入的作。不外，论作名单多长、潜在金额多大，终的判断圭臬已经药物能否显清晰挥霍的有、安全和各异化势。“后买的都是数据。”任峰说。
他餍足开导同类创（First-In-Class）药物，即针对新靶点或新机制研发个获批药物。但新靶点和新机制莫得锻真金不怕火旅途可循，革命空间大，失败风险也。
昔日两三年，AI制药行业已资历了轮企业淘汰。任峰把这阶段称为“物化谷”：些曾领受到老本追捧的公司接踵停运或算帐。在他看来，主要原因是工夫没能落地。所谓落地，是能与药企诞生有实质价值的作并得到捏续收入，二是能把AI找到的靶点和分子确切进临床。“如果这两面都莫得成果，老本不会直等。”他说。
AI制药对数据的依赖，不单体现时实验和临床阶段。模子能否找到着实的靶点和分子，先取决于教师数据。本年7月，科学院院士、都医科大学附属北京天坛病院院长拥军在采访中谈及AI制药时援用了句话：“垃圾进，垃圾出。”他指出，模子寻找靶点往往依赖公开数据，但这些数据可能存在偏差，而确切质料且有交易价值的数据又很难得到。
即使输入数据可靠，AI制药仍要回应难的问题：能否提候选药物通过临床试验并终获批的概率？医药数据机构Citeline分析旗下数据库2014—2023年收录的近1.1万个药物研发技俩发现，以得到好意思国食物药品监督料理局批准为荒谬，进入Ⅰ期临床的新药技俩终获批的平均概率仅为6.7％；进入Ⅱ期的技俩中，约28％大致完成这阶段。业内东说念主士认为，迄今AI尚未彰着调动通盘这个词制药行业的临床得胜率。
任峰谈到，现时大批AI制药技俩仍处于临床前或早期临床阶段。亚历克斯也认为AI不会带来“遗迹”。他估算，AI可能为药物发现从通俗年，但后续动物实验以及东说念主体临床试验法不详，款新药从发现到上市仍可能需十年傍边。
六年前，任峰启动需要判断的，是TNIK这靶点；如今，这场考据已蔓延到数十条管线、跨国作和整套AI制药方法。展墙上，Rentosertib已来到临床Ⅲ期的标记前；履行中，确切决定它能否上市的关节数据仍未产生。
“Ⅲ期不是荒谬，还要不竭用临床成果考据。”任峰说。
发于2026.8.10总1247期《新闻周刊》杂志
杂志标题：任峰：让算法学会作念药
记者：牛荷（niuhe@chinanews.com.cn）
剪辑：杜玮
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