AI时代下，新药不一定靠“搞懂机制”！一位AI科学家的颠覆性观点
6.5
来源：
BioTender
发布时间：
2025-07-04 17:40
摘要：
本文探讨了传统药物研发依赖对机制的全面理解可能限制效率，提出借鉴机器翻译的转型思路，通过海量数据与AI技术来预测和筛选药物，从而突破现有研发壁垒，实现药物研发方法的革新。
原文：
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1.5分：文章讨论了药物研发模式转变可能带来的市场变革，但未提供具体并购、成本效益或供应链变更等硬性商业指标。
scientific_rigor
1.5分：文章引用了研发周期（10年）和研发成本（20亿美元）等数据，但缺乏详细的研究方法描述和严谨的数据支持。
audience_relevance
1.5分：内容适合医疗研发、科技创新领域的专业人群，对大规模患者群体的直接影响描述较少。
timeliness_innovation
2.0分：文章提出用端到端的AI方法替代传统的‘搞懂机制’流程，观点具有创新性，但未涉及具体临床试验数据或审批动态。
关键证据
‘新药从发现到上市平均要花 10 年、20 亿美元，而且失败率极高’
‘药物研发的方式，像极了几十年前的机器翻译——还停留在冷战时代’
‘当我们有了足够的数据，AI 就能开始模拟、预测、筛选：哪怕还不懂原理，也可以提前判断哪些药值得临床试验’
真实性检查
否