今年全国两会上，习近平总书记在参加十四届全国人大二次会议江苏代表团审议时强调，要牢牢把握高质量发展这个首要任务，因地制宜发展新质生产力。“新质生产力”“人工智能+”更是首次被写入政府工作报告。
如今，新质生产力正成为各地“百舸争流”的澎湃动力。对四川、成都而言，发展新质生产力既是现实所需、更是长远所系，是一道必须回答好的“必答题”。四川作为经济大省和我国发展的战略腹地，在国家发展大局特别是实施西部大开发战略中具有独特而重要的地位，发展新质生产力、推进高质量发展，四川不但有责任，而且有条件、有行动、有举措。
春潮涌动，向“新”而行，以“质”致远。即日起，红星新闻推出“探寻成都新质生产力”系列报道。记者走进高新技术企业、现代化产业基地、科研平台，对话从业者、行业专家，探寻成都因地制宜发展新质生产力的实践路径。
AI技术的发展，在一定程度上改变了生物医药的发展格局。例如，人工智能辅助“找药”，让生物医药领域专家们在茫茫寻找中的“灵光乍现”，变成了步步为营的“算无遗策”。
走进成都盛世君联生物技术有限公司（以下简称“盛世君联”）药物研发实验室，2台零下80℃的冷冻抗体库里，堆放着一个个整齐排列的小方盒，盒子里放着的是多样性试验样本。桌上的试验仪器像永动机一样转动着，而此刻，技术人员正在对“湿实验”数据进行新一轮验证。
最近，该公司自研的大分子AI药物研发平台BioAI又有了新的进展，其帮助多家药企进行抗体优化获得了成功。“这不仅是AI撬动新质生产力发展的具体实践，这一成果更加快了生物医药企业创新药研发的进程。”该公司总经理黄琛表示，这套靠3千亿级真实药物库“喂养”起来的AI系统将于近日迭代升级，“我们计划在2025年年底前，将现有的真实药物库建到万亿级。基于其数据‘喂养’起来的BioAI将会变得更加智能，从而进行无边界的药物发现，研发中国人自己的创新药物。”
黄琛指出，随着AI系统接受大量数据训练和项目实践积累，其将逐渐摆脱对预训练数据的依赖。最终，AI将实现质的飞跃，进化为独立的药物创造者AI。这一阶段的AI将具备无限的创造力，能够设计和创造出前所未有的创新药，为药物研发领域带来历史性的变革。
▲研究人员正在做实验
新目标：
2025年，建成“万亿级多样性”抗体库
3月13日，采访当天早上7点，黄琛发来信息表示抱歉，称希望将采访时间提前半小时，因为结束后他将飞往省外出差。他打趣地说：“从开年到现在，每天连轴转。新的项目合作，新的数据分析，新的AI算法验证等，一切都在从‘新’和‘质’出发。”
▲黄琛
为什么要建抗体库？以治疗肿瘤的抗体药作为例子，黄琛解释，肿瘤往往会出现一些突变的蛋白或者高表达一些与肿瘤生长扩增相关的蛋白，这些蛋白叫做肿瘤抗原或者药物靶点，也就是靶向药作用的目标。“通过海量筛选，获得打向这些靶点的‘子弹’（抗体药物），这就是抗体库存在的意义。”
抗体库是现有抗体的文库，它可以提供可能对病原体有效的抗体。通过抗体库，可以加速药物发现过程。黄琛表示，就像钓鱼需要打窝一样，抗体库就相当于帮药物研发者“打”好了一个优质的窝，“钓鱼者”只需要在这个窝里钓鱼，就能在短时间筛到优质的候选物。“库容越大，多样性种类越丰富，给予创新药研发者的可能就越多。相对应地对患者而言，被治愈的可能性就会越高。”
而这也很好地解释了在创新药研发过程中，抗体库存在的价值。“我们拥有全球多样性最大的真实药物库。”黄琛介绍，在过去8年的时间里，他们搭建起10的13次方量级，相当于三千亿级多样性的真实生物药物库，并在此基础上创建干湿试验结合的大分子AI药物研发平台BioAI。“我们计划在2025年年底前，将现有的真实药物库建到万亿级。基于其数据‘喂养’起来的BioAI将会变得更加智能，进而进行无边界的药物发现，研发中国人自己的创新药物。”
至于为什么追求多样性，他认为，想要钓到抗体这类“鱼”，首先“鱼塘”里面要有“鱼”，这叫库容。如果希望钓到不同种类的“鱼”，这叫多样性。而在满足库容的前提下，必须追求抗体库更大的多样性。“不同的抗体有不同的结构，有不同的理化性质，有可能结合到不同的表位上，只有多样性提高上去了，才有机会拿到更多的结合到不同表位的，也就是未来可能有不同功能的抗体序列。而这，正是研发创新药的基础和机遇。”
生产力：
用人工智能辅助研发创新药，表现或优于传统实验
平均需耗时10年、耗资10亿美元，成功率仅10%……一直以来，创新药研发面临着长周期、高投入、低回报的痛点。在人工智能浪潮席卷全球的今天，AI技术有望为我国制药领域带来新的助力。
AI改变药物的研发模式，黄琛坚信这是必然会发生的。在近3年的实践中，这一想法也在不断被证实。“随着BioAI（虚拟生物药物库）的发展，极大缩短了大分子药物的开发周期，也为无边界的药物开发提供了基础。”换句话说，高质量的标签化数据、基于生物学逻辑的AI算法和“傻瓜式”（简单的操作模式，如“一键式生成”）的应用软件，是AI打开生物药物研发大门的钥匙。
▲盛世君联药物研发实验室
高质量的数据是AI学习训练的基础，在生物医药领域尤其需要真实的、验证的、带生物学标签的数据。那么，BioAI是如何训练的？黄琛介绍，该AI垂直大模型的训练，是基于其独有的全合成库技术（“千亿级多样性”抗体库）。“如果我们能用这些带生物学标签的、连续的、排序的蛋白序列训练AI，同时特别关注这些序列的生物进化和结构生物学逻辑，那就能够获得一个快速成长的生物学AI模型（BioAI）。”
这理解起来似乎有些抽象，黄琛进一步解释，AI的发展对突破制药研发瓶颈、加快研发周期、降低研发成本有着很大的帮助。“从全新目标蛋白发现，计算结构预测、实验结构测定、专用模拟算法开发到药物设计，可以说AI已经渗透到创新药研发的多个环节当中。而创新药物研发基于数据的研发，产品的服务则依赖于数据的产生，所以它们是相互依赖的关系。”
“近期，我们的BioAI系统将升级为3.0版本。”黄琛难掩激动。去年这款软件正式上线，已收获了200多家药企、科研机构、高校等用户资源，“在生物药物发现方面，以往需要2—3个月才能完成的线下实验，现在最快24小时内就能出实验结果，而且准确率不低于传统实验结果。”这意味着，AI大模型在生物药物专业领域的深度应用，使用独有的真实数据进行预训练，让AI在垂直应用上不断迭代、演进，使AI预测数据接近甚至优于传统实验获得的数据。
新未来：
“无边界”的创新药创造，成都如何因地制宜？
在黄琛看来，AI制药的未来，一定是“无边界”的生物药物创造。“自然界现有的生物多样性是有限的，而AI比我们想象中更聪明，且具有可拓展性。未来，虚拟生物药物库必然是无限大、无限多样性的，它具备真实药物库无法比拟的优点。这意味着药物源头的‘池子’更大、更有序，将带来无限多样性的药物发现。”
▲研究人员正在做实验
举一个通俗易懂的例子。目前针对传统的肿瘤治疗，抗体药进入体内，虽然毒性相对化疗来说小得多，但其仍然存在“敌我不分”的情况，黄琛解释，“它有可能会‘误食’人体内的其他细胞。但未来的创新药，经过AI的计算、分析等，只会将肿瘤细胞‘吃掉’，而不会对其他细胞产生威胁。”
“这就是AI撬动新质生产力发展的必然成果。”黄琛指出，随着AI系统接受大量数据训练和项目实践积累，其将逐渐摆脱对预训练数据的依赖。最终，AI将实现质的飞跃，进化为独立的药物创造者AI。这一阶段的AI将具备无限的创造力，能够设计和创造出前所未有的新型药物，为药物研发领域带来历史性的变革。
从自然发现到未来AI“无边界”创造，成都具备哪些优势？黄琛认为——
成都在电子信息、生物医药、数字经济等战略性新兴产业发展方面，有很强的基底。“技术突破在哪里，人才在哪里，新质生产力就在哪里。目前成都在基础层优势明显，但还需进一步降低算力平台的使用门槛与成本，以及提供非国产生态的算力支持。同时，引导本地‘科创投’与产业资本结合，重点投资和孵化本地行业、垂直大模型，加快本土垂直模型的迭代和进入全球竞争的速度。”
发展新质生产力，成都在生物医药领域如何因地制宜？黄琛认为，“核医疗”是未来医疗领域最具科技含量的方向之一。成都市在《关于前瞻培育未来产业的政策措施》中，将核医药列入重点发展的未来产业，在成都发展核医药产业具有显著的先发优势和丰富的创新资源。比如依托中国核动力研究设计院，选址成都双流的中核核能产业园正在建设中，“核药具有诊疗一体、毒副作用小等显著优势，核药市场发展潜力巨大。未来，成都的创新药赛道持续升温，应该用好‘核’这一优势资源，让核医疗技术更加精准、高效地服务于人类健康事业。”
记者手记：
筑高技术壁垒 探寻隐藏的“力量”走进盛世君联药物研发实验室，看到忙碌的技术人员和转动的试验设备，以及呈现在眼前的“千亿级多样性”抗体库，记者的第一感受是“震撼”。这里所说的震撼，不是指规模有多庞大，而是指隐藏在背后的力量。其一，创新力。从“0”到“1”，该公司初创团队不足10人，在不到20平方米的实验室，潜心钻研技术。如今建成“三千亿级多样性”抗体库，因为他们始终坚信“筑高技术壁垒，才能赢得话语权。”于行业发展而言，这是一股新势能。技术创新，推动产业突破壁垒，塑造发展新动能，提升全球竞争力，AI必将助力生物技术产业生产力实现新的跃升。其二，高质量。从一项项干湿试验结论，不断验证其AI垂直大模型发展的可能性。从提供免费服务到形成商业模式，这背后的坚持，更多来自于高质量发展的科技自信。服务于生物科学医药研发和转化，需要的不正是不断坚持、勇攀高峰的态度和底气吗？这份淡然，正是对勇闯技术“无人区”，创新蓬勃发展的生动注解。在激烈的竞争中“分一杯羹”，在新赛道跑出创新“加速度”，刘江海（创始人）、黄琛团队的心心念念，也是时代发展的迫切需求。惟有加快突破关键核心技术，不断提升创新能力，方能在科技创新的浪潮中乘风破浪，拥抱新质生产力。
红星新闻记者 赵雨欣 摄影记者 王效
编辑 成序
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