文章核心观点 - AI制药被定义为第三代药物革命 通过加速靶点发现 降低试验失败率和优化资源分配 显著提升药物研发效率 缩短研发时间并降低成本[1] - 腾讯作为技术驱动型公司 在AI制药领域定位为模型驱动效率提升者 通过全栈研究体系和AI平台赋能药企 将临床前研究时间从数月缩短至数天[8][9][12] 行业现状与趋势 - 传统药物研发需10-15年周期和10亿-15亿美元投入 成功率仅10%[1] - AI制药目前主要聚焦临床前研究阶段 作用体现在三方面：加速靶点发现与化合物设计 降低试验失败率 优化资源分配[1] - 行业正从试验驱动模式转向数据与计算驱动模式 通过AI模拟生物系统和多模态数据分析发现新洞见[7] 腾讯AI制药战略布局 - 布局超十年 投资晶泰控股 推出AI驱动药物研发平台"云深智药"[3] - 构建多尺度多模态全栈研究体系 涵盖分子/细胞/组织/系统层级 具备从蛋白质结构到成药性评估的完整AI能力[5][8] - 核心工具包括：单细胞转录组预训练模型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] 技术应用与效率提升 - 抗体虚拟筛选流程比传统ELISA方法降低42.5%成本 成功率提高3-5倍[12] - AI平台可生成数千至数万化合物 通过优先级推演输出10-30个优选化合物供验证 将传统需3个月的过程压缩至2-3天[9] - 通过AI预测抗体与抗原结合能力 可筛选出10%候选抗体 再通过相似度计算选取前10%进行验证[11] 商业模式与产业协同 - 腾讯不参与药企具体项目 不转向全流程临床服务外包 专注提供技术平台和基础服务[8] - 为药企提供靶点化合物生成服务 为科研机构提供云安全及数据处理能力[9][12] - 通过实证对比改变行业认知：AI开发团队效率与准确度均超越传统团队[12] 发展定位与未来展望 - 创新药属于战略性投入 业务处于初始阶段但已投资多家公司[13] - 目标成为离产业最近的AI 通过技术积累和数据基建搭建普惠医疗服务平台[13] - AI不仅能解决提速问题 更能突破传统方法无法解决的未知科学问题[8]