I赋能医药研发| 知和医药开启数智化转型新篇章
阅读次数：265 更新时间：2025-02-18
以AI为引擎，驱动医药研发新未来
作为一家深耕药学CRO领域的创新型企业，南京知和医药科技有限公司始终致力于为行业提供覆盖创新药、改良型新药及仿制药研发的全链条服务。如今，面对全球医药研发智能化的浪潮，知和医药毫不犹豫地选择拥抱前沿技术，以AI为引擎，开启数智化转型的新篇章。
近日，南京大学AI博士团队一行受邀到访知和医药，与公司多肽首席科学家、人工智能中心主任丁伟博士，创新药事业部主任、分子设计研究院院长付海舰博士展开深度研讨。双方围绕人工智能在创新药研发中的核心应用场景，包括靶点发现、分子设计、临床前研究优化、临床方案设计等方向，探讨了技术落地的可行性及未来合作路径。
董事长张哲峰和总经理侯雯全程参与会议，董事长张哲峰强调：“AI技术不仅是工具，更是医药研发范式变革的驱动力。知和医药将以开放姿态，联合AI团队，全面启动知和医药DeepSeek等人工智能平台的全场景应用计划，旨在通过AI技术提高创新药研发效率、优化研发流程、把握营销机会、提升管理效率、降低运营成本，为医药创新注入“数智动能”。
一、AI赋能药物研发：从靶点到分子的精准突破
在创新药研发领域，AI技术的引入正从底层逻辑重塑传统研发模式。知和医药聚焦创新药核心场景，实现技术突破：
智能化合物筛选：从“大海捞针”到“精准定位”
借助DeepSeek平台，进一步加强大规模化合物库的机器学习分析能力，快速锁定潜在活性分子。传统人工筛选受限于数据量和分析维度，而AI可结合Autodock VINA等多维参数，实现打分机制优化，显著提升先导化合物的筛选效率与准确性，已实现显著缩短药物发现周期，将传统的“十年磨一剑”压缩至“五年定乾坤”。
通过AI模拟靶点结合位点的空间构象，优化小分子对接模型，提供全新研发思路。通过解决研发过程中存在的脏数据干扰问题，优化模拟器生成数据的可靠性，提升模型训练效果，为后续实验设计提供更精准的决策依据。
早在2019年南京知和即与澳门科技大学、沈阳药科大学三方在AI助力创新药研发领域签署了战略合作协议，并委派丁伟博士作为交流学者定期前往澳科大做AI与分子设计的研修。在过去的三年里，知和创新药团队先后开展了基于AI的cap依赖型核酸内切酶抑制剂、GLP-1靶点小分子设计实训活动。
通过变分自编码器与强化学习组合的深度学习神经网络技术在对原始基础数据的识别、分类、提取、分析的基础上，深度学习和训练，最后进行预测和输出令人满意的结果，即模仿人类再学习的思维模式进行决策，提高创新药研发中预测、模拟、运算的准确性。
借鉴GLP-1激动剂小分子先导化合物和GLP-1蛋白晶体结构等相关文献，采用循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）的深度学习计算方式进行模型训练和输出，虚拟筛选专用化合物数据库，通过Schrodinger-Glide、AutoDock Vina、Discovery Studio、rDock等系列分子模拟软件进行计算评估与验证。
二、大语言模型落地：重塑企业管理效率与创新力
在内部管理及研发支持场景中，知和医药将深度应用大语言模型技术，推动全流程智能化升级：
研发效率跃升：从“人工撰写”到“AI协同”
利用本地化部署的大语言模型，提升研发团队药学、临床实验方案设计、申报资料及数据分析报告整合能力。
管理流程优化：降本增效的“智能助手”
在日常运营中，AI工具将深度融入会议纪要生成、PPT制作、跨部门协作等场景。通过员工培训与标准化流程设计，逐步构建“人机协作”的高效办公模式，减少重复性劳动，释放团队创造力。
生态合作与转型：向“AI+医药”平台迈进
公司已储备多个潜力产品品种，并积极探索与药企、B证企业、销售公司、科研机构的深度合作模式。未来，知和医药将以“技术+服务”双轮驱动，向创新型医药企业转型，构建覆盖研发、生产、销售的AI赋能生态。
结语
知和医药始终坚信，科技创新是医药行业高质量发展的核心动力。通过DeepSeek平台的深度应用，我们不仅实现了研发效能的跨越式提升，更在战略层面完成了“AI+医药”生态的初步布局，知和医药正加速从传统CRO企业向“AI+医药”生态引领者转型。未来，我们将持续探索人工智能与医药研发的融合边界，以更智能的解决方案助力客户突破技术壁垒，共同书写医药创新的下一个十年！
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