制药行业常用“双十定律”概括新药研发的漫长与腾贵：一款药从发明到上市，，，，，往往要十年以上，，，，，投入抵达十亿美元级别 。。。AI能否改变这一切？ ？？
今年7月，，，，，AI制药企业英矽智能用于治疗特发性肺纤维化的焦点候选药物Rentosertib在中国启动Ⅲ期临床 。。。这款药由AI加入靶点发明和分子设计，，，，，是现在全球临床希望较快的AI候选药物之一，，，，，从发明靶点到确定临床前候选化合物，，，，，历时约18个月 。。。英矽智能联席首席执行官兼首席科学官任峰是这款药研发的主要推手之一 。。。
在英矽智能位于上海张江药谷的办公区内，，，，，一面展墙将药物研发画成一条笔挺的路：从起点依次通向临床Ⅰ期、Ⅱ期和Ⅲ期 。。。蹊径两侧划分是公司首创人兼联席首席执行官亚历克斯·扎沃龙科夫（Alex Zhavoronkov）和任峰的照片，，，，，旁边划分标着“AI”和“DD”，，，，，后者指药物发明 。。。现实中的AI药物研发，，，，，不会云云顺遂 。。。
采访中，，，，，51岁的任峰说到熟悉的药物研发，，，，，他的语速会加速，，，，，眼神专注；；；谈及项目受挫和清静风险，，，，，也很少回避 。。。
2022年，，，，，任峰在英矽智能聚会室 。。。图/受访者提供
“究竟是真的照旧假的”
“我其时就服了 。。。”任峰对《中国新闻周刊》说 。。。
多年后，，，，，谈起那项改变自己判断的实验，，，，，他仍带着惊讶：“这么冷门的靶点，，，，，他们愣是给找出来了 。。。”这个靶点是TNIK，，，，，一种加入细胞信号转达的卵白激酶，，，，，厥后成为Rentosertib瞄准的目的 。。。
现在，，，，，Rentosertib已进入Ⅲ期临床 。。。该试验妄想招募320名特发性肺纤维化患者，，，，，用药52周，，，，，磨练药物能否延缓患者肺功效下降 。。。这种疾病会使肺组织逐渐形成瘢痕、变硬，，，，，现有药物可以延缓病程，，，，，却很难逆转已形成的纤维化 。。。
六年前，，，，，这款药还没著名字，，，，，任峰也不是英矽智能的一员 。。。一通电话，，，，，将这位古板制药人带到AI眼前 。。。
2007年获哈佛大学化学博士学位后，，，，，任峰进入跨国药企葛兰素史克从事小分子立异药研发，，，，，后转入医药研发服务企业美迪西，，，，，在古板制药系统中积累了十多年 。。。
2020年，，，，，一名曾与任峰在葛兰素史克共事，，，，，厥后投资英矽智能的老同事，，，，，将他先容给正在寻找首席科学官的亚历克斯 。。。两人第一次通话，，，，，很快便聊到详细的靶点和分子 。。。任峰说出一个恒久关注的偏向，，，，，亚历克斯也感兴趣，，，，，英矽智能还围绕它设计出了活性较高的小分子 。。。“我们一下就聊得很投契 。。。”任峰回忆 。。。
亚历克斯接着向他先容公司怎样用AI寻找靶点、设计分子 。。。任峰以为兴奋，，，，，却没有马上被说服 。。。他此前使用的盘算机辅助药物设计，，，，，通常是在已知靶点基础上，，，，，依据物理和化学纪律筛选、优化分子；；；新一代AI制药则试图让模子从更大规模的疾病数据中寻找靶点 。。。对盘算工具并不生疏的任峰，，，，，第一次面临这种做药方式，，，，，仍半信半疑 。。。
“现在一提AI，，，，，各人都默认它能够助力药物研发，，，，，但其时还没有这种共识 。。。”任峰说，，，，，2020年，，，，，其时行业还无法确定，，，，，AI是真的能够提高研发效率，，，，，照旧又一个被资源包装的看法 。。。
“乍一看似乎较量审慎，，，，，着实较量敢干，，，，，有一点冒险精神 。。。”任峰这样形容自己 。。。其时，，，，，他也在寻找职业生涯的下一站 。。。
2018年2月，，，，，任峰转入美迪西任高级副总裁、化学和生物营业认真人 。。。在美迪西，，，，，他进一步补上了团队治理和资源设置的履历，，，，，也看清了研发服务机构的局限：团队可以替药企设计、合因素子，，，，，完成临床前实验，，，，，却无权决议项目是否继续 。。。候选化合物交给客户后，，，，，对方未必分享后续数据，，，，，服务团队有时甚至不知道项目最后去向何方 。。。任峰希望从靶点发明最先，，，，，加入一款药的完整研发，，，，，并对管线去留有决议权 。。。
仅回到另一祖古板药企，，，，，并不是他想要的转变 。。。古板药物研发高度依赖科学家的履历和重复试错，，，，，但履历再富厚，，，，，也无法包管每次判断准确 。。。随着容易开发的靶点一直被研究，，，，，剩下的问题越来越难，，，，，投入一连增添，，，，，产出却没有同步增添 。。。
任峰希望找到一种更高效的做药要领 。。。在接触英矽智能之前，，，，，他重点考察了AI制药和靶向卵白降解 。。。后者改变的是药物作用方式，，，，，AI则可能进入更多研发环节——从剖析疾病数据、寻找靶点到设计小分子、抗体等差别类型的药物 。。。最终，，，，，他将眼光转向AI制药 。。。
2020年炎天，，，，，任峰与亚历克斯在英矽智能张江药谷的一间办公室晤面 。。。攀谈后，，，，，亚历克斯建议他先以照料身份加入真实项目 。。。“先把活干起来 。。。”他说 。。。
从昔时8月至次年，，，，，任峰做了英矽智能近半年的照料，，，，，他想看看AI制药“究竟是真的照旧假的” 。。。他介入最深的，，，，，正是厥后生长为Rentosertib的特发性肺纤维化项目 。。。
英矽智能公司的联席首席执行官兼首席科学官任峰（右）和首创人兼联席首席执行官亚历克斯·扎沃龙科夫 图/受访者提供
AI找到靶点之后
2019年，，，，，英矽智能通过自研AI平台剖析，，，，，首次将TNIK确定为治疗特发性肺纤维化的优先分子靶点，，，，，并启动小分子药物研发 。。。任峰介入时，，，，，团队已找到一批能够作用于TNIK的化合物 。。。他将自己的作用概括为两点：“一个是靶点验证，，，，，再一个是做药物研发决议 。。。”
任峰此前险些没听说过TNIK，，，，，查阅资料后发明相关研究也很少 。。。团队向他展示了AI筛选靶点的历程 。。。TNIK在几项评分中都排在前线，，，，，显示它可能与特发性肺纤维化有关 。。。这里所说的“新靶点”，，，，，不是发明一种未知卵白，，，，，而是发明一种已有卵白与这种疾病之间可能保存新的联系 。。。
任峰的第一反映仍是：“这靠谱吗？ ？？通过盘算做了几个图，，，，，就说这个靶点排第一 。。。”他接着问：“验证过没有？ ？？”谜底是没有 。。。其时，，，，，英矽智能的焦点职员大多来自IT、AI、数据和算法领域 。。。他们相信模子算出的效果，，，，，却不熟悉下一步该怎样用实验验证 。。。
任峰提出，，，，，先在体外作育细胞，，，，，使其泛起类似肺纤维化的转变，，，，，再通过基因干预，，，，，让细胞少爆发TNIK卵白 。。。若是纤维化反映随之削弱，，，，，就说明TNIK可能加入了疾病历程 。。。实验效果支持了这一判断，，，，，也让任峰第一次真正信服AI给出的谜底 。。。
随后，，，，，团队翻开一款AI分子设计平台向他演示：电脑围绕TNIK设计出一批可能抑制它的小分子结构，，，，，其中一些确实有用 。。。这让他看到，，，，，AI不但可能发明新的研究偏向，，，，，也能设计出在实验中施展作用的分子 。。。
但能抑制TNIK，，，，，不即是能成药 。。。其时，，，，，团队已获得一批起源显示活性的化合物，，，，，其中最有潜力的三款编号为055、073和028 。。。055对TNIK的抑制作用并非最强，，，，，但在药效、代谢和清静性等方面更平衡 。。。任峰最终决议推进055，，，，，也就是厥后的Rentosertib 。。。
这也是他明确的“人与AI配合”：AI资助发明靶点、设计分子，，，，，研发职员认真验证数据，，，，，并决议推进哪个分子 。。。
055并非AI一次给出的谜底 。。。任峰谈到，，，，，系统先设计一批可能抑制TNIK的分子结构，，，，，药物化学家从中挑选一部分，，，，，在实验室合成并测试其活性、消融度和代谢稳固性 。。。团队再将乐成和失败的数据反馈给模子，，，，，最先下一轮设计 。。。这样的历程要重复多次 。。。电脑天生一批结构只需24—72小时，，，，，完成合成和实验却往往需要一个半月 。。。
据英矽智能披露，，，，，确定055为临床前候选化合物前，，，，，团队共合成并测试了78个分子 。。。选定055后，，，，，要开展动物药效、代谢和毒理研究 。。。任峰说，，，，，一轮肺纤维化动物药效实验约需3个月，，，，，毒理研究也要两三个月 。。。AI加速的主要是分子设计和筛选，，，，，后续实验仍要逐项完成 。。。
经由近半年的照料事情，，，，，任峰形成了自己的判断：“AI不是万能的，，，，，但在一些特定场景下，，，，，确实能够提高效率，，，，，也能做出立异性很强的工具 。。。”2021年2月1日，，，，，他正式加入英矽智能 。。。同月，，，，，英矽智能对外宣布将055确定为治疗特发性肺纤维化的首个临床前候选化合物 。。。
2026年7月24日，，，，，英矽智能办公区内摆设的部分候选药物样品 。。。摄影/本刊记者 牛荷
算法公司长出“制药的血肉”
055确定后，，，，，更现实的问题摆在任峰眼前：谁来完成后续实验、解决生产和质量问题？ ？？项目进入临床阶段后，，，，，又由谁联系医院、设计临床试验并与羁系部分相同？ ？？其时的英矽智能，，，，，还没有一支完整的药物研发步队 。。。
亚历克斯对《中国新闻周刊》回忆，，，，，任峰正式加入时，，，，，英矽智能上海团队只有4人，，，，，其中1人正准备去职 。。。亚历克斯一直希望在中国建设研发团队，，，，，但他不会说中文，，，，，对外地人才和医药工业也不熟悉 。。。任峰加入以前，，，，，英矽智能更像一家AI公司，，，，，“并不善于做药” 。。。
任峰以为，，，，，要判断AI对药物研发事实有没有用，，，，，公司就不可只提供软件或展示算法，，，，，只有进入真实研发，，，，，团队才华知道靶点那里出了问题、分子为何失败 。。。
两人很快决议在上海组建药物研发团队 。。。任峰联系已往在跨国药企和研发服务机构共事的偕行，，，，，也从药明康德等企业招募职员 。。。
第一批人到位后，，，，，招聘逐渐加速 。。。两三个月内，，，，，上海团队从4人增添到三四十人 。。。2021年5月，，，，，原有办公区已无法容纳新员工 。。。现在，，，，，英矽智能上海药物研发团队已靠近200人 。。。任峰有意识地招募相对年轻、愿意实验AI的研究职员，，，，，让他们在详细项目中使用这些工具 。。。
任峰着手补齐这些环节时，，，，，AI制药正成为资源追逐的新偏向 。。。北京师范大学优异特聘教授、高等研究院执行院长尹航其时正为软银愿景基金提供咨询，，，，，也加入过多家AI制药公司的手艺评估 。。。尹航体现，，，，，2020—2022年，，，，，外洋资源尤其关注AI制药，，，，，险些每周都有投资机构向他咨询 。。。其时，，，，，资源更多凭证互联网公司的增添逻辑估值，，，，，但古板制药人更体贴的是：算法设计出的分子，，，，，最终能否真正做成药 。。。
2021年春节前后，，，，，尹航加入了英矽智能的手艺尽调，，，，，他这样概括两人的作用：“亚历克斯给了英矽智能AI和手艺的灵魂，，，，，任峰则让它长出‘制药的血肉’ 。。。”在尹航看来，，，，，“制药的血肉”不但是一支研发团队，，，，，还包括融入中国医药研发系统，，，，，他称之为“本土化” 。。。
亚历克斯回忆，，，，，看到任峰在项目中的体现后，，，，，他更坚定约请任峰加入公司的想法，，，，，并用“productive”形容他，，，，，指的是一连交付的能力 。。。2022年年中，，，，，任峰升任联席首席执行官，，，，，并继续兼任首席科学官 。。。
以后，，，，，两人的分工逐渐明确：亚历克斯认真天生式AI平台、手艺偏向和商业战略，，，，，任峰认真药物发明、管线开发和临床推进 。。。“AI和制药事实是两个差别很大的领域 。。。”任峰说，，，，，与亚历克斯相助多年，，，，，双方可以相互提出意见，，，，，但尊重相互的专业判断 。。。
进入临床后，，，，，Rentosertib需要回覆的是清静性和疗效 。。。其在中国开展的Ⅱ期临床纳入71名患者，，，，，治疗和视察12周，，，，，主要评估清静性和耐受性，，，，，也视察到肺功效方面的起源起劲信号 。。。
“最后买的都是数据”
现在，，，，，任峰需要在更多项目中做出决议 。。。阻止2026年6月尾，，，，，英矽智能累计确定31个临床前候选化合物，，，，，其中13个获得临床试验允许 。。。这些数字反映的是早期研发产出，，，，，并不料味着它们最终都能上市 。。。
这些项目也要接受外部相助方的判断 。。。近几年，，，，，英矽智能先后与赛诺菲、礼来、SK生物制药和武田等药企相助，，，，，内容从软件授权和手艺服务，，，，，逐渐延伸到联合研发、管线授权及后续开发 。。。2026年，，，，，英矽智能与礼来签下一项潜在总额约27.5亿美元的协议，，，，，首付款为1.15亿美元 。。。
相助增多，，，，，让任峰感受到跨国药企对中国AI制药工业的态度正在转变：已往，，，，，它们更多选择西欧企业，，，，，现在也最先与中国的研发团队开展更深入的相助 。。。不过，，，，，无论相助名单多长、潜在金额多大，，，，，最终的判断标准仍是药物能否显示出足够的有用性、清静性和差别化优势 。。。“最后买的都是数据 。。。”任峰说 。。。
他更愿意开发同类首创（First-In-Class）药物，，，，，即针对新靶点或新机制研发首个获批药物 。。。但新靶点和新机制没有成熟路径可循，，，，，立异空间更大，，，，，失败风险也更高 。。。
已往两三年，，，，，AI制药行业已履历了一轮企业镌汰 。。。任峰把这一阶段称为“殒命谷”：一些一经受到资源追捧的公司相继停运或整理 。。。在他看来，，，，，主要原因是手艺没能落地 。。。所谓落地，，，，，一是能与药企建设有现实价值的相助并获得一连收入，，，，，二是能把AI找到的靶点和分子真正推进临床 。。。“若是这两方面都没有用果，，，，，资源不会一直等 。。。”他说 。。。
AI制药对数据的依赖，，，，，不但体现在实验和临床阶段 。。。模子能否找到可信的靶点和分子，，，，，首先取决于训练数据 。。。今年7月，，，，，中国科学院院士、首都医科大学隶属北京天坛医院院长王拥军在采访中谈及AI制药时引用了一句话：“垃圾进，，，，，垃圾出 。。。”他指出，，，，，模子寻找靶点往往依赖果真数据，，，，，但这些数据可能保存误差，，，，，而真正高质量且有商业价值的数据又很难获得 。。。
纵然输入数据可靠，，，，，AI制药仍要回覆更难的问题：能否提高候选药物通过临床试验并最终获批的概率？ ？？医药数据机构Citeline剖析旗下数据库2014—2023年收录的近1.1万个药物研发项目发明，，，，，以获得美国食物药品监视治理局批准为终点，，，，，进入Ⅰ期临床的新药项目最终获批的平均概率仅为6.7％；；；进入Ⅱ期的项目中，，，，，约28％能够完成这一阶段 。。。业内人士以为，，，，，迄今AI尚未显着改变整个制药行业的临床乐成率 。。。
任峰谈到，，，，，现在大都AI制药项目仍处于临床前或早期临床阶段 。。。亚历克斯也以为AI不会带来“事业” 。。。他估算，，，，，AI可能为药物发明节约约一年，，，，，但后续动物实验以及人体临床试验无法省略，，，，，一款新药从发明到上市仍可能需十年左右 。。。
六年前，，，，，任峰最最先需要判断的，，，，，是TNIK这一靶点；；；现在，，，，，这场验证已延伸到数十条管线、跨国相助和一整套AI制药模式 。。。展墙上，，，，，Rentosertib已来光临床Ⅲ期的标记前；；；现实中，，，，，真正决议它能否上市的要害数据仍未爆发 。。。
“Ⅲ期不是终点，，，，，还要继续用临床效果验证 。。。”任峰说 。。。
发于2026.8.10总第1247期《中国新闻周刊》杂志
杂志问题：任峰：让算法学会做药
记者：牛荷（niuhe@chinanews.com.cn）
编辑：杜玮
