在創(chuàng)新藥研發(fā)中，靶點(diǎn)選擇是決定研發(fā)成敗的“最初一公里”。隨著研發(fā)環(huán)境日趨復(fù)雜、科研數(shù)據(jù)急劇增長，傳統(tǒng)靶點(diǎn)研究模式的局限愈發(fā)明顯。

在傳統(tǒng)模式下，科研人員依賴人工方式，從海量文獻(xiàn)、專利、臨床數(shù)據(jù)與競爭情報(bào)中檢索、比對與研判。這一過程不僅耗時(shí)費(fèi)力，更易因信息過載形成認(rèn)知盲區(qū)，導(dǎo)致大量潛力靶點(diǎn)在數(shù)據(jù)洪流中被埋沒。如何突破效率與精準(zhǔn)度的瓶頸，已成為醫(yī)藥研發(fā)升級的核心挑戰(zhàn)。

神州問學(xué)企業(yè)級Agent中臺，精準(zhǔn)應(yīng)對此類高復(fù)雜、高知識密度、高決策風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)流程。它并非簡單的工具集合，而是一個(gè)具備“感知-判斷-決策-進(jìn)化”能力的智能協(xié)作中樞。我們與領(lǐng)先藥企共同構(gòu)建的“靶點(diǎn)智能發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)”，便是這一理念的生動實(shí)踐：系統(tǒng)深度融合海量文獻(xiàn)、專利、臨床及競爭情報(bào)數(shù)據(jù)，通過動態(tài)推理直接輸出高潛力靶點(diǎn)列表與機(jī)制分析，將靶點(diǎn)篩選從傳統(tǒng)的“人工狩獵”模式，推進(jìn)至“智能決策”的新階段。

從智能體矩陣到流程重構(gòu)：AI for Process 的實(shí)踐路徑

醫(yī)藥AI平臺建設(shè)圍繞兩大核心場景展開：

? 員工助手智能體：作為集成企業(yè)私域知識庫與通用AI能力的多功能助手，該智能體深度融合多部門內(nèi)部數(shù)據(jù)，并系統(tǒng)化納入了治理后的600+知識庫內(nèi)容，支持員工自助查詢政策、流程、產(chǎn)品與服務(wù)信息。具備可配置的大模型接入與實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)搜索能力，通過打通外部數(shù)據(jù)源、內(nèi)部數(shù)據(jù)庫與向量庫，實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識的深度治理，構(gòu)建統(tǒng)一、可信的信息入口，賦能內(nèi)部決策。

? 業(yè)務(wù)支撐智能體：圍繞“AI for Process”理念，該智能體致力于為藥物研發(fā)項(xiàng)目啟動提供多維度競爭分析，并整合涵蓋治療領(lǐng)域、抗體/抗體偶聯(lián)藥物（ADCs）等全面藥物及臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)不再局限于單點(diǎn)工具嵌入，而是將AI定位為研發(fā)流程中的“智能協(xié)作中樞”，實(shí)現(xiàn)從信息感知、綜合判斷到科學(xué)決策的端到端閉環(huán)支持。

多智能體協(xié)同作戰(zhàn)，打造靶點(diǎn)研究的“思維引擎”

在這一AI驅(qū)動的流程體系中，多個(gè)專業(yè)智能體各司其職、協(xié)同聯(lián)動，共同構(gòu)建起一個(gè)動態(tài)感知、實(shí)時(shí)判斷、持續(xù)進(jìn)化的靶點(diǎn)研究新生態(tài)：

? 競爭格局分析智能體通過融合全球藥物管線、靶點(diǎn)矩陣與疾病領(lǐng)域數(shù)據(jù)，構(gòu)建了立體化的研發(fā)全景視圖。它不僅能快速識別“高潛力、低競爭”的立項(xiàng)機(jī)會，更通過靶點(diǎn)組合矩陣分析，為不同疾病領(lǐng)域的管線布局提供戰(zhàn)略導(dǎo)航。值得一提的是，系統(tǒng)集成的競爭藥物畫像和臨床試驗(yàn)深度分析功能，為科研團(tuán)隊(duì)提供了從宏觀趨勢到微觀比較的完整研究入口。

? 競品藥物進(jìn)展智能體則專注于研發(fā)動態(tài)的實(shí)時(shí)追蹤與可視化。通過構(gòu)建動態(tài)更新的藥物研發(fā)圖譜，它清晰地揭示了不同靶點(diǎn)領(lǐng)域的成熟度梯度與市場競爭格局，幫助研發(fā)團(tuán)隊(duì)在復(fù)雜的市場環(huán)境中找到最佳的切入時(shí)機(jī)與定位策略。

從“人找信息”到“智能推演”，實(shí)現(xiàn)流程自進(jìn)化

該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從“人找信息”到“智能推演”的根本性轉(zhuǎn)變。它建立的“感知—判斷—決策—驗(yàn)證”閉環(huán)，不僅顯著壓縮了靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到立項(xiàng)評估的周期，更重要的是通過持續(xù)的學(xué)習(xí)進(jìn)化機(jī)制——每一次決策結(jié)果都回流至中央知識庫，驅(qū)動算法模型不斷優(yōu)化，使整個(gè)系統(tǒng)具備了持續(xù)進(jìn)化的能力。

AI for Process：不止于效率，更是研發(fā)范式的升維

在某藥企的實(shí)踐中，AI已從工具賦能走向流程重塑，成為靶點(diǎn)研究的“思維伙伴”。這標(biāo)志著藥物研發(fā)正從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動邁向認(rèn)知驅(qū)動的新范式——讓研發(fā)流程本身具備理解知識、執(zhí)行判斷與持續(xù)進(jìn)化的能力。

未來，雙方將繼續(xù)沿“點(diǎn)狀創(chuàng)新—價(jià)值驗(yàn)證—場景拓展—深入核心—卓越運(yùn)營”的路徑推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)千人千面、人機(jī)協(xié)同、多智能體聯(lián)動的研發(fā)新形態(tài)，完成從“業(yè)務(wù)流程接入”到“業(yè)務(wù)流程重塑”的跨越。

智能時(shí)代的藥物研發(fā)正在經(jīng)歷一場靜默而深刻的變革——讓創(chuàng)新有跡可循、有據(jù)可依、有力可續(xù)。