AI代理在药物发现中的应用AI agents in drug discovery - POLITICO

环球医讯 / 创新药物来源:www.politico.com美国 - 英语2025-10-15 06:53:23 - 阅读时长2分钟 - 914字
亚马逊网络服务全球首席医疗官罗兰·伊林在采访中系统阐述了智能代理型人工智能在药物研发全流程的革命性应用。他详细说明AI代理通过自主推理与任务执行能力,正帮助辉瑞、阿斯利康等制药企业显著缩短从药物发现、临床试验设计到生产制造的周期,其中实验流程优化代理可让科学家专注核心研究,统计规划代理确保监管申报有效性。伊林强调尽管AI具有高度自主性,但必须建立人类设定参数、多层防护机制和严格监督体系,以平衡技术创新与医疗安全,这为破解新药研发高成本低效率难题提供了突破性路径。
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AI代理在药物发现中的应用

商业计划

罗兰·伊林(Rowland Illing),亚马逊网络服务(AWS)全球首席医疗官兼总监。| 亚马逊网络服务

能够进行推理的智能代理型人工智能有望帮助制药行业大幅缩短将治愈方案推向市场的时间。

亚马逊网络服务(AWS)全球首席医疗官兼总监罗兰·伊林表示,AWS已与辉瑞(Pfizer)和阿斯利康(AstraZeneca)等制药公司展开合作,利用AI代理全面革新药物制造流程——涵盖从研发发现到生产制造的全链条。

伊林与露丝(Ruth)就智能代理型AI的概念及其如何改变药物制造方式进行了深入交流。

本次采访经过编辑以精简篇幅并提升清晰度。

什么是智能代理型AI?

AI代理是一种能够与环境交互、收集数据并据此执行自主决策任务以实现预定目标的软件程序。其运作并非线性流程,因此无需预先编程所有操作步骤。

该技术在实现目标过程中具备相当程度的自主性与灵活性:人类负责设定目标,而AI代理则基于周围环境独立选择最优行动路径来达成目标。

代理之间可实现交互协作。企业可部署专注于特定任务的专项代理,最终由具备全局元目标的协调代理统筹管理,确保整体工作方向符合核心需求。

医疗领域如何应用AI代理?

我们正与阿斯利康等机构合作开展药物发现项目,显著加速研发进程。

临床试验设计可采用全新智能模式:系统将全面分析历史试验数据、运行机制及预期成果,逆向推导最优试验方案。该过程需整合海量信息与证据,方能确定最佳设计路径。

AI代理能有效处理传统人工流程:通过组织研究工作流使科学家专注核心科研;实验环节部署的流程优化代理可精简操作规范,在临床试验前完成初步实验并输出结果;统计规划代理则确保最终提交监管机构的研究具备科学有效性。后续环节延伸至生产制造领域。

从研发到生产全周期中,所有文件生成工作均服务于创建符合美国食品药品监督管理局(FDA)要求的监管蓝图。

如何监督AI代理的工作?

人类必须持续参与监管,负责设定关键参数并明确多基因通路等复杂系统的预期产出。因此需要内置标准化协议与政策框架。

必须设置严格防护机制:精准界定代理的观察范围、数据提取边界及其输出内容的合规标准,确保技术应用始终处于可控安全范畴。

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