人工智能驱动药物发现的投资激增
近年来，人工智能已成为最具变革性的技术之一。2025年第一季度数据显示，欧洲医疗科技领域AI初创企业获得风投占比达25%，其中AI药物发现成为领先细分领域。英国政府宣布投入8260万英镑用于癌症AI研究，牛津郡新建的蛋白质-药物互作数据联盟将产生规模达过去50年数据20倍的数据库，预计可降低百亿美元研发成本。
在小分子药物与抗体设计领域，AI展现出解决医疗难题的潜力。面对开发速度与靶向疗法的压力，AI正成为生物医学创新的核心引擎。
AI在药物发现中的变革作用
重塑结构生物学
DeepMind开发的AlphaFold开创性地解决蛋白质结构预测难题，其开发者Demis Hassabis与John Jumper因此获得2024年诺贝尔化学奖。相比传统X射线晶体学，该技术通过氨基酸序列即可预测三维结构，使过去"不可成药"的蛋白质成为新靶点。最新AlphaFold 3模型显著提升蛋白质-配体互作预测能力，将加速治疗性抗体开发。
靶点识别与药物设计
AI算法通过解析基因组、转录组数据挖掘新靶点，其案例包括：利用AI在30个月内完成特发性肺纤维化靶点TNIK识别及小分子药物rentosertib开发，IIa期临床显示显著疗效。该技术显著缩短传统10-15年的研发周期，尽管临床转化率仅10%。
已有药物再利用
AI通过知识图谱技术挖掘现有药物新用途，如baricitinib从类风湿关节炎药物拓展为新冠治疗药物，其抗病毒与抗炎双重机制获得FDA紧急批准。
知识产权战略要义
2024年专利报告显示，2002-2024年间全球AI小分子药物相关专利达1087件，AI平台与分子设计专利正加速布局。但欧洲专利局（EPO）与英国知识产权局（UKIPO）明确AI不能作为发明人，典型案例DABUS案确立仅自然人可署名发明人。
AI生成药物的可专利性需满足新颖性、创造性步骤和工业应用性。英国与欧洲专利体系要求提供显示增强疗效、特异性等"技术效果"的实验数据。企业应尽早申请专利并开展侵权检索，同时关注生物标志物领域专利布局。
值得注意的是，AI系统本身虽被视为数学抽象不可直接专利，但应用于药物发现等具体技术领域时可获保护。EPO实践显示，解决明确药物开发问题（如提升结合亲和力）的AI模型具可专利性，英国法院采用Aerotel/Macrossan测试评估技术贡献。
结论
在AI重塑药物研发的背景下，知识产权成为技术转化的核心支柱。企业需构建多维度IP战略，结合商业秘密、专利保护及战略合作。建议从研发初期即整合IP策略，通过技术许可、开放创新等方式降低成本并加速数据获取，方能在动态竞争中建立优势。
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