AI 加速药物研发:压缩 4 年发现期、把试验成功率提到 12-15%
sebkrier · x · 2026-10-26
一场关于「AI 能否革新生物医药」的观点交锋。引用帖指出 AI 派与生物学派的分歧:AI 派相信 scaling laws 和 bitter lesson,认为 AI 变强就能带来真正的医学新发现;生物学派则认为「生物学的 bitter lesson」很荒谬,可靠模拟人体毒理学至少还需 5-10 年。
转发的 @alexpeys 持谨慎乐观立场,认为无需等待「魔法盒子」治百病,当下可做三件事:
- 收紧实验闭环(含本土化合成能力),做到周一设计、周二就能测
- 整合多阶段数据(健康记录、各类实验)训练通用模型,而非依赖一堆单任务模型
- 搭建让小团队快速迭代的平台
他算了一笔账:当前基线是约 4 年发现期加 5 年以上临床试验、92% 试验失败率;仅靠压缩发现期并把成功率提升到 12-15% 就能带来巨大影响——这还没算给药端改进的潜力。
所属事件:AI 派与生物学派激辩：scaling 能否加速药物发现(5 条相关)→
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