药物发现领域固有的复杂性长期困扰着制药行业——高研发成本、漫长开发周期和居高不下的失败率。当前，人工智能（AI）与自动化技术正成为破解这些难题的变革性工具。包括赛诺菲（Sanofi）、Formation Bio和OpenAI在内的制药企业正合作开发AI驱动的软件系统，以加速新药研发进程。
"几乎所有大型制药公司都在战略性投资'未来实验室'——一种全数字化的自动化实验室，"赛默飞世尔科技实验室自动化业务高级总监兼总经理汉斯约格·哈斯博士（Dr. Hansjoerg Haas）指出，"目标是建立端到端的全连接工作流程，实现实时远程数据访问、高级分析能力和智能决策支持。"
未来实验室的本质是将当前实验室分散的、未优化的操作和数据系统，转化为高度智能化、高效能的研究空间。"虽然这个概念提出已有15年，但真正转折点在于原本孤立的技术实现了融合，"分子设备公司（Molecular Devices）产品创新与战略副总裁拉尔斯·克里斯蒂安森（Lars Kristiansen）强调，"自动化、AI和机器学习的协同应用，正在重塑我们探索复杂生物学的方式。这些技术已深度嵌入关键研究流程，特别是在人类疾病模型领域，显著提升了研发速度、精度和洞察力。"
未来实验室的核心要素体现在三个技术维度：首先是数字连接性，即实现各类仪器平台的数字化互联；其次是机器人与自动化平台带来的研发加速；最后是通过AI和机器学习处理实验室产生的海量数据，辅助科学决策。
人工智能重塑药物研发全链条
AI的爆发性发展正在重塑药物开发全流程。美国食品药品监督管理局（FDA）近期推出的Elsa大语言模型，已应用于临床方案评审加速、科学评估时效优化和高优先级检查目标识别。汉斯约格·哈斯博士指出："在药物发现领域，AI的关键价值在于将实验结果转化为后续实验决策建议。通过分析多维度实验数据，AI系统能显著提升决策效率。"
药物筛选领域已显现AI变革力量。"过去我们需要筛选数百万个化合物库，现在借助数据科学和AI技术，我们可通过虚拟筛选、计算机辅助药物设计和结构基础药物开发实现精准筛选，"纳索瓦谷生命科学公司（Nashoba Valley Life Sciences）首席科学官莱斯利·格兰伯格博士（Dr. Lesley Granberg）解释，"通过1000万化合物的虚拟筛选，可将候选化合物缩小至千级数量，大幅节约资源成本。这种效率提升正是管理层追求的'降本增效'目标。"
值得注意的是，AI效能高度依赖数据质量。皮斯托亚联盟（Pistoia Alliance）2024年《未来实验室调查报告》显示，数据质量缺陷（52%）已超过文化障碍（35%）成为AI应用的主要瓶颈。格兰伯格博士强调："AI的成功始终需要人类专家参与，特别是在医疗和药物发现领域，人类专家的价值在于确保模型输出的科学性和伦理性。"
机器人技术与实验室互联新纪元
除了AI，实验室自动化正在消除重复性操作。汉斯约格·哈斯博士展示了一个典型场景："若能通过自主移动机器人实现夜间自动化系统装载，次日即可实现全天候自动实验，这种效率提升是手工操作难以企及的。"当前，机器人系统已集成AI和机器学习能力，正在向"自驱动实验室"演进。
在软件层面，数字孪生技术（Digital Twin）成为重要突破方向。"通过建立实验室设备的数字化映射，科学家可以在虚拟环境中预先模拟实验流程，"哈斯补充道，"这将显著提升实验设计的成功率。"
这些技术的综合应用带来革命性效率提升。数据显示：自动化平台可将实验效率提升4-10倍，当结合自动数据分析时，效率增益可达40-100倍。克里斯蒂安森预测："未来5-7年，人机协作模式将成为实验室标配。随着生物系统整合和跨机构协作深化，自动化、AI和协作平台的协同应用将变得更加直观高效。"
本文采访内容来自2025年国际实验室自动化与筛选协会（SLAS）年会期间的专访，会议于2025年1月25-29日在圣地亚哥举办。
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