AstraZeneca 用 AI 和机器人重构生物药研发流程
MIT Tech Review AI · rss · 2026-07-23
AstraZeneca 认为，AI 已经成为生物药研发的核心基础设施：从分子设计、筛选到实验分析，整个流程都在进入“build-measure-learn”的闭环。
- 公司正在美国剑桥 Kendall Square 建设一个“lab of the future”，把 AI、机器人自动化和仪器系统 连接成连续的发现流水线。
- 其内部数据集是多模态且私有的，包含 分子结构、结合测量、安全性数据、制造结果 等，用来微调前沿模型。
- 为了提升安全预测，AstraZeneca 还在使用类似“虚拟临床试验”的细胞系统和微型器官模型，与 AI 联动形成新的测试底座。
- 长期目标是实现 de novo 设计：让 AI 从零生成全新的蛋白序列，并一路设计到临床候选物。
- 文章同时指出，行业仍缺 标准化训练数据、可靠评测基准 和懂机器学习与生物学交叉的人才；其中最难的问题之一是如何提前预测 AI 生成分子的安全性。
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