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通知——8月27日（本周四）报到，AI 赋能药物研发全流程应用与工具实操高级研修班
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十五五规划落地 · AI赋能药物研发 验证落地 AI 制药迎来全线疯涨 时不我待 高级研修助你破茧成蝶 作者：齐云龙 |
📌 当大语言模型的能力逼近前沿，AI的下一站是“攻克科学研究”——而生物医药，正是重中之重。 |
01 历史时刻：AI制药终得验证 |
一、引爆点：全球首个AI+mRNA癌症疫苗III期成功
8 月中旬，Moderna与默沙东联合宣布，其个体化mRNA癌症疫苗 Intismeran（mRNA-4157/V940） 联合PD-1药物Keytruda，在超过1100名高风险黑色素瘤患者的III期临床中，同时达到无复发生存期（RFS）和无远处转移生存期（DMFS）两个终点——这是个体化新抗原治疗（INT）和mRNA癌症治疗首次取得III期成功。
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技术原理简图：患者肿瘤→测序→AI筛选新抗原→个体化mRNA设计→生产疫苗→注射患者
二、资本市场全线疯涨
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市场评价：体现了AI+mRNA技术用于癌症治疗的巨大商业化价值
三、英矽智能：AI制药的"加速入场券"
就在此前不久的2026年7月29日，英矽智能自主研发的AI驱动泛TEAD抑制剂 ISM6331 获美国FDA授予快速通道资格，用于治疗恶性胸膜间皮瘤（一种与石棉暴露相关的罕见凶险癌症）。该分子依托Chemistry42平台由AI深度参与设计，FDA认可的不仅是这个分子，更是"AI做药"这件事本身。
同样来自英矽智能——Rentosertib（ISM001-055），全球第一款由AI完成靶点发现和分子设计的原创药物，已于2026年7月10日正式启动III期临床试验（全国47家中心、320名受试者、52周双盲安慰剂对照），适应症为特发性肺纤维化（IPF）。从靶点发现到候选化合物仅约18个月、花费约260万美元；IIa期数据显示60mg组12周FVC改善+98.4毫升，而安慰剂组下降-20.3毫升，一升一降差距近119毫升，在IPF领域堪称颠覆性的信号。
一句话总结：AI制药从"被当笑话"到"走到FDA"，从"AI深度参与疫苗设计"到"全球首款AI原创药物进III期"，2026年7-8月成为了行业里程碑式的爆发节点！
02 标杆：AI制药企业打造新赛道 |
全球 AI 制药企业已如雨后春笋，层出不穷，AIBC2026 人工智能与生物医药生态大会评选出的 20 家 AI 制药企业，折射出这条赛道的热度与格局：
📊 行业引领奖（10家） • 深度智耀 元思生肽 分子之心 英矽智能 晶泰科技 • 剂泰科技 深势科技 望石智慧 东阳光药 新合生物 |
📊 创新突破奖（10家） • 碳硅智慧 唯信计算 宇道生物 普瑞基准 医图生科 • 途深智合 智源深澜 腾迈医药 德睿智药 希格生科 |
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图：AI药企如雨后春笋（详情可点击AIBC Awards 2026：AI制药企业榜单（存档））
03 药企和从业人员如何突围 |
工信部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，明确支持搭建医药大模型创新平台，开展“人工智能赋能医药全产业链”应用试点；国家药监局持续推进人工智能技术落地药物临床研发领域，推动国内研发监管规范与国际标准衔接。在政策与产业双重驱动下，药企AI落地已不是“要不要做”，而是“怎么落地好”。
组织 · 业务 · 人才，三维度协同推进 |
总结来看，药企AI落地需要从组织、业务、人才三个维度协同推进——而这恰恰是最难的。具体做法：
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📌 一、组织端：打破壁垒，顶层设计 ● 升级为公司级战略 — AI不能只当作IT部门的单干项目，而应成为研发、生产、质量、运营等全链条的基础能力 ● 一把手牵头跨部门协同 — 成立由老板牵头，业务、HR、IT、合规共同参与的跨部门AI小组，给予预算支持，推动核心流程与AI对接 ● 守住数据安全合规底线 — 建立权限、脱敏与审计机制，出台极简AI合规守则，严禁将客户信息和核心涉密数据上传公域AI ● 改变简单的“替代”思维 — 不能仅凭“上AI=省人力=降成本”压缩编制，否则中层怕担责、一线怕失业而抵触AI，需让组织和人跟上技术步伐 |
📌 二、业务端：找痛点，打穿单点场景 ● 构建专属数据与算力底座 — 整合企业内部历史数据、实验工艺数据及外部权威文献库，部署专属云端算力；不用等“万事俱备”，边做边优化 ● 选定“快赢场景”集中打透 — 研发端：打穿靶点发现、制剂研发、工艺优化（如翰宇药业研发周期缩短 45%） — 物流端：打穿配送排车、仓间调拨（如柳药集团物流成本降低 20%） ● 让AI长进业务流程 — 实现文献分析、靶点筛选、配方设计、风险预警、排车调度等环节自动化与智能化，推动从“经验驱动”转向“智能驱动” |
📌 三、人才端：培养“双跨”与核心思维能力 ● 最缺的是“会跟AI说话的人” — 不盲目招聘大量算法工程师，而是培养懂业务、会用AI的“双跨人”；员工需掌握提示词能力，能向AI说清角色身份、结构逻辑、数据维度 ● 挖掘和培养“民间AI高手” — 在各业务部门寻找爱琢磨工具的骨干作种子用户，通过实战工作坊带动全员使用 ● 重塑人才考察标准 — 将“AI协同能力”纳入招聘和晋升考核 ● 提升三大核心能力 — 判断力：识别关键信息，发现并纠正AI的错误 — 洞察力：看懂数据背后的原因，找到业务真问题 — 整合力：把资源、人、策略串起来，推动事情落地 |
工具堆砌永远是成本，能力内生才是护城河。找到最痛的点，用AI打穿，并配合组织与人才思维的全面进化，让AI真正“长”进业务里。 |
可现实是：组织不会自己升级，数据底座不会凭空出现，最缺的“会跟AI说话的人”更不会从天而降。大多数药企卡在“想转不会转、想用不敢用”——这正是急需补上的能力。
打破困局，关键在于人。为此，在没有更好的路径选择时，可以选择通过集中培训的方式确定方向——
04 借势 借力 借东风 |
为帮助从业人员系统掌握AI药物研发核心技能，中国科学院人才交流开发中心定于 8月28-30 日 举办“人工智能赋能药物研发全流程应用与工具实操”高级研修班，围绕九大模块开展专题授课与实操：
（一）人工智能赋能生物医药前沿技术 前沿技术 · 核心应用场景 · AI工具分类与优选 |
（二）药物研发数据处理实践 数据获取清洗 · 多源融合 · 特征工程 · AI知识库搭建 |
（三）AI赋能靶向药物设计与虚拟筛选 靶点设计 · 表型药物设计 · 生成式AI · 跨尺度多组学建模 |
（四）AI驱动小分子设计与优化 高通量虚拟筛选 · 全新小分子设计 · 分子动力学模拟 |
（五）AI在生物药设计与制备中的应用 蛋白/多肽设计 · 抗体设计 · 空间RNA组学 · PK/PD预测 |
（六）AI辅助精准适应症筛选与成药性评估 ADMET预测 · 疾病靶点挖掘 · 研发闭环动态优化 |
（七）临床前研究中的AI技术应用 毒性预测 · 脱靶效应评估 · 临床前药代动力学模拟 |
（八）AI赋能临床试验与智能化决策 方案设计 · 患者筛选 · 剂量选择 · 真实世界数据 · 终点预测 |
（九）AI智能体在药物研发中的应用实操 技术框架与主流平台 · 专用智能体优势 · 案例实操 |
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图：研修班课程概览
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官方通知全文
以下为部分参加研修单位报道：
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点击可查看视频概览
05 谁来讲 · 谁来学 |
授课专家 |
授课专家来自 中国科学院研究所、国内重点高校、行业头部医药研发企业及医疗机构临床研究部门，具备丰富的AI药物研发实操经验与前沿科研成果。
参加人员 |
各科研院所、高等院校、医药生产企业、医疗及 CRO/CDMO 机构 等生物医药单位的药物研发、科研技术人员；信息技术、互联网、人工智能、科技成果转化等跨行业从业人员；深耕药物研发领域的技术骨干、科研学者，以及对本课程感兴趣的相关行业人员。
假如你正在这个领域内艰难求职，此前已经有同学成功突围、高薪入职AI药企：
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06 时间 · 地点 · 费用 |
📊 报名须知 • 📅 时间：2026年8月28日—8月30日（27日全天报到） • 📍 地点：北京市（详细信息报名后另行通知） • 💻 线上：课程同步网上直播（课前2天发放直播码和链接） • 💰 现场参训 3680元/人（含培训、资料、证书，食宿自理） • 💰 线上直播 6900元/单位（含3人名额直播码 + 3张结业证书） • 🏛 主办：中国科学院人才交流开发中心 承办：北京中科创嘉人力资源咨询有限公司 |
爆课回归 · 立即报名 |
📌 政策与产业双重驱动下，掌握AI药物研发全流程能力，已成为医药研发人员的必备技能。 |
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另外，还有系列课程助力领域内科研工作者进阶：
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对有志于系统掌握 AI 赋能科研实践、提升科研效能和智能体构建能力的科研人员来说，本次研修班内容覆盖面较广，实践性较强，可根据自身时间和经费安排选择线下或线上形式参加。
时不我待，时间对于科研人员来说是最宝贵的，系统地学习AI在科研中的应用和实践，并相互交流，持续提升，对未来发展至关重要……
建议有条件的单位优先考虑线下班或单位组织集体参加，组织成员共同学习、相互讨论切磋、共同促进，效果更佳。
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