從大模型重構到臨床深水區：AI 制藥跨越「死亡之谷」的硬核交鋒 | GAIR Live 028期預告

AI 制藥進入深水區，預測靜態的蛋白質結構僅僅是入場券。

回望過去幾年，AI4Science 的浪潮正經歷著一場從“狂熱”到“祛魅”，再到“重塑”的深刻蛻變。

如果說 AlphaFold 系列的橫空出世，完成了 AI 在微觀分子結構的“上帝擲骰子”；那么當下，面對管線頻頻受挫、臨床二三期折戟的嚴峻現實，整個 AI 制藥行業正在被逼入深水區。

我們猛然發覺：預測靜態的蛋白質結構僅僅是入場券，真正致命的“死亡之谷”，在于跨越從單一靶點到復雜人體系統的鴻溝。

在這個從“預測”走向“生成”、從“還原論”走向“系統論”、從“高分 Demo”走向“真實世界臨床”的關鍵轉折點，無數問題如暗礁般涌現：生物大模型的 Scaling Law 是否會撞上物理學規律的南墻？自動化實驗室（Self-driving Lab）的海量數據究竟是“解藥”還是“高通量噪聲”？面對算力掣肘，中國團隊的突圍路徑又在何方？

本場圓桌，雷峰網 GAIR Live 組建了一場極為硬核的 AI 制藥尖峰對話。我們特邀算法底座、系統生物學、臨床藥理及計算生物學領域的頂尖大腦，共同撕開 AI 靶點預測的“高分假象”，直擊 AI 藥物研發最殘酷的臨床試金石。

01

核心議題：

從預測神話到臨床折戟的本質追問

?【AI 之“立”】算法底座的躍遷與 Scaling Law 迷局拆解

AlphaFold 3 之后的算法演進邏輯。探討蛋白質語言模型（PLM）如何從“預測靜態結構”跨越到“生成動態功能”；深度追問在海量異質性生物數據面前，Scaling Law 是否存在不可逾越的物理極限。

?【AI 之“破”】解構系統生物學“黑盒”與假陽性陷阱

反思單靶點篩選的“還原論”局限。剖析 AI 如何進階至對復雜信號通路、腫瘤免疫微環境的系統級理解，以及如何精準刺穿 AI 預測中泛濫的“無效高分（假陽性）”泡沫。

?【AI 之“變”】真實世界數據反哺與死亡之谷

聚焦臨床反饋驅動的藥研閉環重構。探討真實世界數據（RWD）如何修正前端模型的設計偏見；AI 又是如何重構“老藥新用”邏輯，從海量臨床病歷中為藥物找到最精準的適應癥。

02

硬核嘉賓陣容

本次圓桌引路人/主持人：許東南佛羅里達大學教授

許東現任美國南佛羅里達大學（University of South Florida）醫學院、健康信息學研究所教授。他于1995年獲得伊利諾伊大學香檳分校博士學位，隨后在美國國家癌癥研究所完成博士后研究。曾任職于橡樹嶺國家實驗室，并于2003年至2025年在密蘇里大學任教，期間擔任計算機科學系主任和信息技術項目主任等職務。

許東教授在計算生物學與生物信息學領域深耕三十余年，研究方向包括單細胞數據分析、蛋白質結構與功能建模、蛋白質翻譯后修飾及醫學人工智能等，近年來重點關注深度學習與生物信息學的交叉研究。他已發表論文500余篇，被引用超過3.1萬次，H-index 為92。2015年當選為美國科學促進會（AAAS）會士，2020年當選為美國醫學與生物工程學會（AIMBE）會士。

宋樂阿聯酋MBZUAI機器學習系教授

宋樂博士是機器學習和圖深度學習專家，他曾擔任美國佐治亞理工學院計算機學院終身教授、機器學習中心副主任，阿聯酋 MBZUAI 機器學習系主任, 螞蟻金服深度學習團隊負責人（P10），百圖生科首席AI科學家等職務，具有豐富的 AI 算法和工程經驗。

自 2008 年起，宋樂博士在 CMU 從事AI和生物計算相關的研究，利用機器學習技術對計算生物學和藥物設計取得了一系列突破性成果。其研究也獲得過 NeurIPS、ICML、AISTATS 等主要AI會議的最佳論文獎。社區服務方面，他曾擔任 NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI 等 AI 頂會的領域主席，并將出任 ICML 2022 的大會主席，他還是同行評議期刊 JMLR、IEEE TPAMI 的副主編。

劉琦同濟大學生命科學與技術學院生物信息系教授

劉琦，同濟大學生命科學與技術學院生物信息系長聘特聘教授，博士生導師，同濟大學上海自主智能無人系統科學中心PI。國家杰出青年科學基金項目獲得者，教育部長江學者青年學者。同濟大學數字生命智能體實驗室負責人。長期致力于發展AI賦能組學解析和精準干預，進行數字生命智能體構建、推理及精準醫學應用和轉化。

其成果獲相應期刊Research Highlight、F1000推薦、ESI高引、中國生物信息學算法十大進展等。著《組學機器學習》（科學出版社，2023）。中國計算機學會杰出會員。曾入選《麻省理工科技評論》中國智能計算創新人物、獲藥明康德生命化學研究獎、吳文俊人工智能自然科學獎、中國計算機學會自然科學獎、微眾學者獎，華夏醫學科技獎等。

張清 鵬香港大學數據科學研究院及藥理與藥劑學系副教授

張清鵬博士畢業于亞利桑那大學，2023年8月加入香港大學，之前在香港城市大學數據科學學院擔任副教授。并在倫斯勒理工學院計算機科學系從事博士后研究。此外，張博士是IEEE高級會員，同時擔任BMJ Mental Health、IEEE TITS和IEEE TCSS的副主編。

03

討論精華預覽

（全程高能與交鋒）

?議題一：生命基座大模型的演進邊界

(從“預測靜態”到“生成動態”，大模型的極限在哪？)

?算法突圍：AlphaFold 3 之后，我們在蛋白質設計上的下一個重大突破點是什么？

?交鋒時刻：面臨單細胞層面的動態突變與極度異質性的生物數據，大模型的 Scaling Law 會失效嗎？在生成階段，如何提前鎖死 ADMET 成藥性與體內免疫原性約束？

議題二：解構系統生物學與腫瘤免疫黑盒

(跨越還原論，向假陽性“無效高分”宣戰)

?打破還原論：從單一靶點走向復雜的微環境，AI 如何真正理解復雜的腫瘤免疫系統？

?交鋒時刻：GNN（圖神經網絡）在建模復雜細胞交互時撞上了哪些瓶頸？基于復雜網絡的多組學時空表征，能否有效預測多靶點聯合用藥的致命系統毒性？模型給出的決策，如何才能讓臨床醫生敢信、敢用？

議題三：臨床適應癥重構與真實世界證據

(臨床反饋反哺，如何拯救折戟的二三期管線？)

?臨床閉環：真實世界數據（RWD）如何逆向修正新藥研發前端的各種算法偏見？

?交鋒時刻：極其混亂非標準化的臨床病歷，如何與精準的分子結構實現跨模態映射？從臨床表型反向推斷細胞通路因果，能多大程度上提高“老藥新用”的命中率？

議題四：共識與展望——AI 制藥“工業化”臨界點的終極拷問

(是“藥不如人”，還是“理解不夠”？)

?深水區反思：為什么當前 AI 藥物在臨床深水區的表現遠不及預期？

?中國路徑與五年預判：算力受限、數據豐富的博弈中，中國 AI4S 團隊的制勝點在哪？未來 5 年，AI 在藥研鏈條上的第一個“不可替代環節”將誕生于何處？

04

直播時間：2026年4月7日 19:00（北京時間）

觀看平臺：視頻號“AI科技評論”直播間

適合人群：AI4Science 研究者、創新藥企研發總監、計算生物學從業者、一二級市場投資人及所有科技前沿關注者

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