高特佳会客厅｜维亚生物钱玥博士：AIDD/CADD平台持续突破，进一步拓展AI药物研发领域赋能边界

A：维亚生物自创立以来便深耕结构生物学领域，凭借技术沉淀与领先优势，将人工智能技术（AIDD）与基于结构的药物研发技术（SBDD）领域的领先优势融合，围绕新靶点（New Target）、新机理（Novel MOA）及新药物类型（New Modality）打造了AI赋能的一站式创新药物研发服务平台。我们基于对机理的深入理解，整合一系列人工智能算法和物理模型，打造集分子生成、主动学习的虚拟筛选、增强采样分子动力学模拟、自由能微扰、从头设计、ADME/PK预测等为一体的综合药物研发服务平台。

我们采用独特的干湿实验结合模式，使AI预测与实验验证高效联动，加速从计算设计到临床候选化合物的转化，从而赋能多种药物类型。其中，在小分子研发中，我们采用主动学习加成的虚拟筛选将富集提高到20倍，同时将筛选验证周期缩短至数周，显著降低研发成本。在大分子领域，应用抗体序列改造和从头设计技术将传统6-8个月的抗体发现周期大幅缩短，每轮干湿实验验证只需不到一个月，从根本上改变了制药逻辑。

A：早在AI浪潮兴起之初，公司就着手搭建AIDD/CADD平台。随着2020年以来持续攀升的市场需求与AI技术的迅猛发展，维亚生物战略性部署了维亚上海超算集群，为AI药物研发提供强劲算力支撑。并且，通过持续迭代和系统性优化，公司构建起了一个从靶点预测到候选化合物优化，直至临床前研究的全周期AI赋能体系。

与此同时，维亚生物紧跟全球药物设计的前沿进展，在新兴领域提前布局、快速跟进，不断攻克多种药物形态的特殊技术难题，为创新药物研发提供了更多可能。

未来公司将持续吸引该领域的优秀人才，打造世界一流的AI+药物研发团队，共同探索AI驱动新药发现的无限潜能。

A：目前，AI新药研发确实面临着数据质量参差不齐、多组学数据整合困难、模型可解释性不足等诸多问题。针对这些问题，我们有三个突破性的方向：

一是通过计算与实验相结合的方式，依托蛋白及结构生物学平台、早期药物发现技术平台、大分子药物研发平台、DMPK、药物化学及合成化学等多个部门的高度联动，打造干湿实验一体化的服务模式。

二是，我们对数据的深度挖掘和清洗，通过对数据的精确处理，发现数据中的潜在关联，基于对高维信息的充分理解为模型增益。

三是，基于对物理原理的深入理解，不断挖掘数据背后的深层含义、优化自研算法，提高算法的适用性和泛化能力，增强模型在多种药物形态上的适配性和可解释性，推动AI药物设计工作不断向前发展。

A：DeepSeek凭借其丰富的知识储备和强大的推理能力，在提升工作效率和优化实验方案方面展现了显著优势。维亚生物已于2月14日在本地部署DeepSeek-R1模型，进一步推动全公司工作流程的智能化升级。

维亚生物的AIDD/CADD平台则更专注于药物研发领域，构建了一系列面向各个药物设计流程的专家模型。这些模型建立了较高的技术壁垒，在分子性质预测、分子生成和AI驱动的小分子和大分子设计等关键环节，展现出传统方法无法做到的预测准确性、新颖性和可迁移性。同时，我们着力让模型兼具可解释性，能够随着实验数据的积累和药物研发项目的推进而迭代演化。未来，我们将持续探索AI在药物研发中的更多应用场景，通过深度整合多模态数据与跨学科算法，加速创新药物研发进程。

A：维亚生物构建了一个全流程AI赋能的一站式原创新药物研发服务平台，覆盖从靶点识别到临床前药物研发的全流程：

在结合位点识别阶段，通过结构预测和蛋白构象分析，精准确定药物作用位点。在筛选阶段，利用主动学习增强的虚拟筛选技术，显著提升化合物筛选效率，快速锁定潜在活性分子。在苗头化合物发现阶段，结合从头设计方法，生成具有潜在活性的新颖分子结构，拓展化学空间。在先导化合物优化阶段，平台整合了分子动力学、自由能微扰、以及ADMET预测等先进计算工具，系统性优化化合物的理化性质、靶点亲和力及成药性，加速高质量先导化合物的发现。此外，支持生物大分子设计，包括抗体、肽类及蛋白工程等，为复杂药物形态开发提供支持。在临床前研究阶段，AIDD/CADD平台可整合药物化学、生物物理学及生化筛选平台，并结合药理学等研究手段，助力药物的进一步开发和验证。以对靶点结构和机理的深入理解为立足点，实现了从靶点预测到候选化合物优化，直至临床前研究的全周期覆盖，真正实践计算驱动的药物研发。

可以看到，单个环节的突破在飞速的进展，与此同时我们认为，下一阶段的突破更多的体现在计算带动实验的改进和制药逻辑的变化上。维亚生物已经开始着力第二阶段的努力，不仅仅体现在算法突破和干湿实验平台搭建，更体现在计算驱动药物设计的一整套研发流程，这会从更大程度上颠覆现在的制药流程，真正攻占创新药研发的“新大陆”。