文章核心观点 - AI技术正在变革传统药物研发模式 通过加速靶点发现 优化化合物设计 降低实验失败率 提升整体研发效率[4][6][12] - 腾讯定位为AI制药技术提供方 专注于模型开发与效率提升 通过全栈研究体系赋能药企和科研机构[8][13][16] - AI制药能将传统临床前研究周期从数月缩短至数天 成本降低42.5% 成功率提高3-5倍[11][15] AI对药物研发的作用 - 加速靶点假说生成：通过多组学数据关联分析发现人工难以察觉的关联模式[6] - 模拟生物系统：替代部分实验验证步骤 快速筛选优选方案[6] - 提升数据分析能力：从海量数据中挖掘传统方法无法发现的洞见[7] 腾讯AI制药战略定位 - 聚焦技术平台角色：提供从蛋白质结构预测到成药性评估的全套AI能力 不参与药企具体项目或临床服务外包[8][13] - 核心能力包括：单细胞转录组模型scBERT T细胞受体预测模型tFold-TCR 全球最大单细胞蛋白数据库SODB[8] - 通过抗体虚拟筛选流程 将候选抗体筛选范围缩小至原始数量的10% 再从中优选10%进行验证[13] 行业影响与客户接受度 - 药企更关注专利时效性 AI主要价值体现在提升研发速度而非单纯降低成本[15] - 实际案例显示AI团队效率优于传统经验团队 改变了部分客户对AI的认知[13] - 当前服务模式：为药企生成数千个化合物候选 通过AI推演提供10-30个最优选项进行实验验证[9][10] 腾讯医疗健康布局 - 定位长期战略性投入 通过技术积累与生态协同构建普惠医疗服务平台[16] - 构建多尺度研究体系：覆盖分子 细胞 组织到系统的全栈技术串联[5][8] - 三大创新方向：医疗知识图谱构建 基座模型二次训练 医院智能体赋能[5]