交汇点讯 随着对人工智能（AI）与数据能力的不断挖掘，在知识壁垒极高的生物医药领域也迸发出许多创意，激发出许多畅想。人工智能（AI）如何赋能药物研发？如何辅助诊断的关键技术？数据如何引领生物医药变革与创新？
12月8日—9日，由中国药科大学主办，中国药科大学理学院、中国药科大学科学技术研究院、明度智云（浙江）科技有限公司承办的2023“生物医药数据科学行业与专业发展大会”（The Biomedical Data Science Convention For Industry & Discipline Development ）（以下简称BDSC大会）在中国药科大学江宁校区举行。大会邀请了30余位不同领域的重磅嘉宾，囊括了生物医药与数据科学领域的专家学者、跨国药企与本土生物医药企业的产业代表，以及本领域相关从业者。大会关注与讨论的话题既有宏观层面对AI技术在药物研发和诊疗流程中的应用和期许，行业发展的趋势，也涉及具体落地案例的分享解读；有前沿技术的最新进展，也有新数据应用场景下对企业管理和人才需求的思考，带来贯穿多个维度的全图景展示。
通过动态生理数据分析来探究健康与疾病的基本定律，通过穿戴式检测与AI分析助力个体身心健康评测，以及以帕金森病诊断为例、解读了AI辅助诊断的关键技术挑战……在学术界与工业界的积极努力下，AI赋能生物医药不同阶段和业务的应用场景逐步涌现。本次大会重磅嘉宾云集，精彩演讲不断。AI在生物医药领域一个重要的应用场景在于药物研发，这也是大会首场主论坛“智慧前沿探索：人工智能赋能药物研发”的核心主题。在论坛上，由多位专家带来的报告体现了不同的研究方向，包括对生成式AI在药物研发中应用较为全面的解读，具体而微到基于AI的药物靶标发现、药物设计、核酸类药物研发以及在药物注册及监管中发挥的作用等，覆盖了药物研发的多个不同环节。“虽然AI药物研发是大家近些年热议的话题，但AI在药物研发中有非常悠久的历史，早期称作‘机器学习方法’。”浙江大学求是特聘教授、中国化学会计算（机）化学专业委员会副主任委员兼秘书长侯廷军表示，“传统的药物设计采取‘盲筛’的方法，单纯通过实验手段来进行药物研发的效率较低、成本较高。随着化学、生物医药大数据相关技术的快速积累，传统的机器学习方法无法满足大数据时代的数据建模分析需求，而基于AI的深度学习的分子生成方法不仅可以优化药物的活性及成药性，还可以进一步降低合成难度及药物毒性。”
作为中国生物医药数据科学领域一次重要的合作，在本次大会上，中国药科大学与来自生物医药数字化领域的优秀企业浙江明度智云签署了产学研战略合作协议，共同建立“中国药科大学－明度智云生物医药人工智能联合实验室”，依托企业的实践经验和高校的科研能力共同探索AI在生物制药领域的实际应用。中国药科大学教授、生物医药大数据与人工智能研究院院长钱海表示，联合实验室的建立让关在“象牙塔”里的学生不仅能够读书和做课题，而且能够参与实践活动、直面市场，一毕业就可以直接胜任新的工作。“作为企业，我们缺乏跨学科领域的人才，我们希望通过校企合作的方式，深化产教融合，将市场化的场景导入学校，为医药行业输送更多符合市场需求的人才；此外，联合实验室的成立，结合学校课题和一线商业化场景，充分发挥企业的市场化水平和学校的科研水平。”明度智云（浙江）科技有限公司首席运营官王非在采访中表示。
据悉，为期两天的会议，吸引了来自学术界、行业内各领域及在校师生近500名观众的关注。会议不仅为学术和行业专家学者、企业提供了共促生物医药产业发展的交流平台，同时也进一步帮助学生在多元专业知识的交融中开阔眼界、拓展知识、赋予新力量。让实践知识应用于学习，使科技赋能教育“新生长”，共同助力生物医药产业“数据求真、智慧医药”的高质量发展。
通讯员 吴旻玥
新华日报·交汇点记者 叶真
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