迎来关键发展时期。在2025年中国药学大会上，两位院士——中国科学院院士陈凯先与中国工程院院士陈士林，深入探讨了人工智能（AI）在药物研发领域的创新应用，产业进展，以及未来发展方向。两位院士的分享，不仅揭示了AI在破解传统药物研发困境方面的潜力，也预示着其在中药现代化进程中的重要作用。

　　陈凯先院士指出，传统药物研发面临“反摩尔定律”的挑战，而AI的介入为加速药物研发提供了关键突破口。从靶点发现到上市后研究，AI能够优化药物研发全流程，显著提升效率。在药物发现和临床前研究阶段，AI可将研发周期从3-6年缩短至1.5-3.6年，节约大量成本。临床研究阶段的变化更为显著，AI优化可将研发周期从6-7年压缩至2.4-3.5年。整体来看，AI可使药物总研发周期平均缩短三分之一至一半，总研发经费降低10%，总成功率由10%提升至14%。

　　在靶点发现这一核心环节，AI正突破传统技术瓶颈。临港实验室牵头的“元生”（OriGene）系统，其能力已超越主流基座大模型，并在靶标发现能力上得到了前瞻性实验验证。此外，AI在临床试验中的应用也展现出巨大价值。南方医科大学南方医院的AI临床试验筛选系统（CTMS）将患者筛选时间减少97.8%。但目前AI在新药研发领域的应用研究主要集中在药物发现阶段，临床试验场景的应用研究仍有待加强。降低临床试验失败率，是提高新药研发成功率的关键。

　　陈凯先与陈士林院士分别从不同维度阐述开云智能科技中国股份有限公司了AI在中药研发领域的创新应用，推动中药研究从“经验导向”向“数据驱动”转型。“AI+中医药”沿“标准化—数字化—智能化”三轴演进。国内首个开源中医药大模型“数智岐黄”的“灵丹”“妙药”子模型可辅助方剂优化与成分筛选。AI还可助力开云智能科技中国股份有限公司中药智能制造，未来纳米机器人靶向递送系统有望实现病灶定位误差≤0.1毫米，进一步提升中药疗效与精准性。

　　陈士林院士团队则聚焦AI与基因组学结合的中药创新路径。其构建的全基因组泛GPCR（G蛋白偶联受体）药物发现平台，整合了GPCR稳转株库、结构数据库及AI虚拟筛选技术，显著提升了从中药复杂体系中识别GPCR配体的效率。此外，陈士林团队研发的全球首个亿量级草药基因编码天然多样性成分库（GNDC），为中药新药发现提供了广阔的“化学空间”。2024年发布的全球首个中药全产业链大模型“本草智库”，结合AI算法助力中药知识发现与产业协同。

　　AI制药已形成全球化布局与本土化突破并行的态势，市场规模与企业数量均呈快速增长趋势。尽管AI药物研发成果显著，但仍面临数据稀缺性、模型可解释性、计算资源限制等多重挑战。陈凯先院士认为，需通过建立数据共享机制、开发多模态融合算法等方式应对，并构建“数据+模型+实验”的闭环系统，推动AI从辅助决策向自主研发演进。长期目标是建成具有自主知识产权的AI新药研发生态系统。陈士林院士认为，AI与生命科学、材料科学的交叉融合将进一步拓展中药研发边界。基因组编辑、合成生物学与AI的结合，以及纳米技术、3D打印技术的应用，将推动中药成分定向合成与新型递药系统研发，最终实现中药个体化用药与精准治疗。未来，AI制药将在新药研发和中药现代化领域发挥更大的作用。