对话Kenneth Keating教授：人工智能将如何为新药研发带来效率变革和“破冰”？ |传

一种新药从实验室到患者手中，平均需要15年时间和数十亿美元，但成功率不到12%。这组数字揭示了全球生物医学界必须面对的现实困境。在2025上海国际生物技术与医学研讨会开幕式上，塔夫茨大学医学教授、药物发现研究中心前主任Kenneth Keating教授发表了《打破游戏规则》的重要讲座。他指出，人工智能已经从“辅助工具”转变为“核心引擎”，并正在渗透到药物开发更耗时、更昂贵的临床阶段。一场效率革命正在进行中，旨在为患者节省时间并降低行业成本。 01 困境：“数据洪流”拖慢研发临床发展 解释新药研发的漫​​长历程，Keiting教授用跟踪20多年的行业数据清晰地阐述了新药研发的历程。突出药物研发的艰巨挑战。 Keiting 教授表示：“一种新药从概念到上市平均需要 15 年。”他指出，仅临床开发阶段就可能需要长达 10 年的时间。时间投入只是临床药物研发面临的挑战之一。还有一个方面就是失败率非常高。 “更严重的是，只有不到12%的新药在进入人体临床试验后最终能够成功上市。”这意味着十分之九的期待已久的药物原型在长期临床试验中失败了。阿尔茨海默病等中枢神经系统疾病的成功率低至6%，心血管药物的成功率仅为3.7%。 “成功率如此之低，资本自然不敢进入最急需新药的领域，”基廷教授指出了问题的核心。这就造成了行业内的矛盾里。全球领先药企的研发投入逐年增加，每年达到数千亿美元，但新药获批数量的增长曲线却远慢于投资曲线。打开百度应用程序并欣赏高分辨率照片。那么巨额投资将流向何处？答案在于提高临床操作效率。基廷教授指出，该实验正在被它产生的“大量数据”淹没。一项典型的3期临床试验在2000年左右收集了大约50万点数据。如今，这个数字已增加到近600万点，增长了10倍以上。数据爆炸直接导致效率瘫痪。超过一半的目标患者因过度的“参与负担”（例如频繁去医院、抽血和各种检查）而拒绝或退出试验。与此同时，近一半的临床试验站点未能实现其招募目标，11% 的站点甚至无法招募患者。 “这意味着我们在运营效率方面面临着严峻的挑战，”基廷总结道。这就是人工智能发挥作用的地方。 02 打破游戏：AI到底如何为临床研发“减负”？面对这种复杂的困境，人工智能如何助力？ Keiting教授在独家专访中揭示了常见的误解，并解释道：“我不认为人工智能会引起范式转变。药物开发的核心模型已经使用了50到60年。人工智能不会改变这一点，但它将有效解决这个日益臃肿、复杂和耗时的过程。”而且是一个昂贵的问题。 “他把人工智能比作一把精准的手术刀，其核心价值在于‘优化’而不是‘颠覆’。具体来说，人工智能在三个阶段实现临床开发的‘精准卸载’重要级别。首先，精准减少“不必要的测试”。患者测试程序对于药物批准“并不重要”。 AI可以分析大量历史临床试验数据，智能审核临床方案，识别并消除冗余步骤，减少浪费。其次，它能够准确地解决“患者招募效率低下是临床药物开发中最大的挑战之一”的问题，Keting在接受采访时强调。这彻底改变了传统“广撒网”的无效招募方式，可以精准定位，从而加快临床试验进程。第三，要对“混沌数据”进行精准分类。 600万个数据点 同时，虽然人类分析师很难完全理解内部相关性，但人工智能已经帮助研究人员识别隐藏的模式，预测药物疗效和安全性的趋势，将混乱的数据转化为明确的决策依据，为人工智能在临床药物研发中的核心价值提供明确的标准。 “评估人工智能是否能够成功促进研发的关键是降低成本。它进一步指出，虽然人工智能无法消除新药研发固有的高风险，但它可以通过系统地优化试验设计、加速患者招募、简化数据管理来显着提高整体效率，显着降低总体成本。他指出，在较长的研发周期中，即使总时间缩短几个月，也可以意味着数亿美元的成本节省。而这些节省对于最终实现这一目标至关重要。造福整个医疗保健系统并提高创新药物的可及性 03 未来：从智能工具到协作伙伴的演变 展望未来，Kaiting 教授描述了这一演变。人工智能从辅助工具转变为协作伙伴，指出生成式人工智能和“人工智能代理”等智能技术正在重塑临床开发的协作模式。变革性的是“人工智能代理”的崛起，展示了它们的价值。当被问到“我们还需要收集多少患者？”时，传统人工智能只会简单地回答数字。一旦AI代理获得“25人”的信息，它将开始自主响应整个过程，同步联系研究中心、协调资金来源、实施实验药物。 “人工智能代理可以主动处理实现其目标所需的一切，”基廷教授说。这代表着从“响应”到“行动”的质的转变。 “谈及医药创新高地的愿景，Keiting教授坦言，真正推动产业进步的不仅仅是技术本身的进步，更在于打造医药创新高地的能力。”笔和协作创新生态系统。 “在上海这样的创新山上，既要完善创新生态系统，又要推动前沿技术的突破。”蔡廷教授在接受专访时强调。 “构建高效、协同的创新体系很重要。这意味着我们必须把监管机构、研发企业、学术机构和临床医院结合成一个有机的整体，让所有参与者深刻认识到自己是药品研发体系中不可或缺的一部分。” 15 作为连续多年参加生物论坛的资深专家，Keiting 教授特别认可此类平台在促进跨界别合作方面的价值。他表示，这种系统化的沟通机制可以不断促进不同领域之间的思想碰撞和更紧密的合作，为创新注入源源不断的活力。正如人工智能已经从从驱动医药研发的“辅助工具”到“核心引擎”，开放协作的创新生态系统将为这种效率转变提供最根本的支撑。最后，Keiting教授借用哲学语言比较了当前生物医药领域的竞争格局。随着世界各地监管机构加速采用人工智能工具，一场根本性的效率革命即将到来。业界不再面临“我们应该采用人工智能吗？”这样的多项选择题。但有一个问题必须回答：“我们如何更快地整合？”只有走在技术演进趋势的前沿，构建协同创新的生态系统，才能在这场人工智能驱动的竞赛中赢得效率革命，引领医疗创新的下一个时代。《上海科技》出品，转载请注明出处。企业及专家意见不代表官方立场。作者：朱文英。 《上官号：上海技术》作者
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