AI 制药模型需要湿实验室提供什么？创始人的四类数据缺口分析
QuanquanGu · x · 2026-11-14
一条面向 AI 制药创始人的干货长推，梳理了 AI 药物发现模型对湿实验数据的真实需求与现状差距。
- 四类模型对应四种证据：理解细胞状态需要带来源与条件的观测数据；预测结果需要与预测匹配的终点指标和对照；设计分子需要每个设计与「是否合成、是否有效」的关联记录；选择实验则需要记录每个选择是如何做出的。
- 瓶颈不在测量：实验室已能测量大部分所需数据，真正的缺口在于测量缺失、交付、数据关联和权利四类，每类对应不同的产品形态与价格。
- 创始人启示：先数清模型需要泛化到的数据单元。已有团队按自定规格采购数据，如 Biohub 的 Billion Cells Project、Recursion 的自建 Cell Painting 数据、Arc Institute 的 State 扰动模型等。
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