制药业拥抱未来实验室——如何实现？
人工智能和自动化领域的投资凸显了制药业向未来实验室转型的趋势。
药物发现领域本质上复杂且充满挑战，长期面临研发成本高、周期长、失败率高的问题。人工智能（AI）和自动化技术正成为应对这些挑战的变革性工具。制药行业正在加速拥抱这些技术，赛诺菲、Formation Bio和OpenAI等企业已展开合作，开发AI驱动的软件以加速药物研发。
"几乎每家大型制药公司都在战略投资未来实验室——这是真正的自动化数字实验室，"赛默飞世尔科技实验室自动化业务高级总监兼总经理Hansjoerg Haas博士表示："目标是创建完全互联的端到端工作流程，实现实时远程数据访问、高级分析能力并促进决策制定。"
未来实验室是将现有实验室中分散、未优化的操作与数据转化为高效智能空间的概念。"未来实验室的概念并不新奇，我们已讨论15年。某种程度上这些实验室已经存在，"分子设备公司产品创新与战略副总裁Lars Kristiansen指出："变化在于原本独立的技术正深度融合，我们现在能让研究人员探索十年前难以实现的复杂生物学问题，通过自动化、AI和机器学习创建智能自适应系统。这些能力已嵌入关键工作流程，特别是在人源模型领域，速度、精准度和洞察力至关重要。"
Haas认为未来实验室具有多个核心要素："在技术层面，首先是连接性，即数字化连接各种仪器平台；其次是机器人和自动化平台带来的加速；最后是利用AI和机器学习处理实验室产生的大数据并支持决策。"
人工智能在药物开发全流程的应用
AI的应用正从靶点识别延伸到临床试验设计优化。美国食品药品监督管理局（FDA）6月推出了名为Elsa的大型语言模型，已用于加速临床方案审查、缩短科学评估时间并识别高优先级检查目标。
"在药物发现领域，AI将在流程最终环节发挥关键作用——从实验结果到决策制定，"Haas解释道："通过处理多组实验产生的大数据，AI能支持数据分析和后续决策。"
AI在筛选环节已产生显著影响。"过去我们进行百万级化合物筛选，现在通过数据科学和AI领域创新，我们利用虚拟筛选、计算机辅助药物设计和结构药物设计，"纳索瓦生命科学公司首席科学官Lesley Granberg博士强调："计算机科学原理正与筛选领域融合，使我们无需进行数百万化合物的湿实验，通过1000万级化合物虚拟筛选，将候选化合物缩小到千级再进行实验验证。这节省了资源和成本，正是企业高层期待的效果。"
尽管AI潜力巨大，但高质量数据仍是成功关键。Pistoia联盟2024年调查显示，数据质量低劣（52%）已取代文化障碍（35%）成为AI实施的主要障碍。
专家普遍认为人机协同模式最为有效。"AI的优势在于加速进程，但效果取决于输入模型的质量，因此仍需要人类专家参与，"Granberg指出："无论是医疗健康还是药物发现领域，'实验室闭环'模式都将持续存在。虽然'自驾驶实验室'概念正在探索中，但数据量和决策质量的提升将带来更优质的候选药物。"
机器人技术与制药未来
实验室自动化技术正在消除最基础的重复性工作，如液体处理。现代技术已能实现更复杂流程的自动化，包括完整工作流程。
"硬件方面主要是机器人技术，"Haas表示："机器人目标是消除或减少非生产性工作。如果自主移动机器人能在夜间装载系统，早晨开始自动执行任务，效率将显著提升。"
机器人技术正与AI结合，催生"机器人科学家"和"自驱动实验室"。软件层面，实验室管理系统也在升级，包括实验设计工具和数字孪生技术，使科学家能在数字模拟中规划工作流程。
这些技术的融合将显著提升实验室效率。"我们的评估显示，机器人平台可使效率提升4-10倍，加入自动化数据分析后，提升幅度可达40-100倍，"Haas强调："这对候选药物的发现和优化速度具有革命性影响。"
Kristiansen预测未来5-7年实验室将发生深刻变革："机器人技术、系统集成和多方协作将更加顺畅，关键工作流程中自动化、AI和协作平台的整合将变得更为直观。"
注：以上访谈内容来自2025年1月25-29日在圣地亚哥举办的实验室自动化与筛选国际会议（SLAS 2025）
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