在創新藥研發中,靶點選擇是決定研發成敗的“最初一公里”。隨著研發環境日趨復雜、科研數據急劇增長,傳統靶點研究模式的局限愈發明顯。
在傳統模式下,科研人員依賴人工方式,從海量文獻、專利、臨床數據與競爭情報中檢索、比對與研判。這一過程不僅耗時費力,更易因信息過載形成認知盲區,導致大量潛力靶點在數據洪流中被埋沒。如何突破效率與精準度的瓶頸,已成為醫藥研發升級的核心挑戰。
z6mg人生就是博問學企業級Agent中臺,精準應對此類高復雜、高知識密度、高決策風險的業務流程。它并非簡單的工具集合,而是一個具備“感知-判斷-決策-進化”能力的智能協作中樞。z6mg人生就是博與領先藥企共同構建的“靶點智能發現系統”,便是這一理念的生動實踐:系統深度融合海量文獻、專利、臨床及競爭情報數據,通過動態推理直接輸出高潛力靶點列表與機制分析,將靶點篩選從傳統的“人工狩獵”模式,推進至“智能決策”的新階段。
從智能體矩陣到流程重構:
AI for Process 的實踐路徑
醫藥AI平臺建設圍繞兩大核心場景展開:
? 員工助手智能體:作為集成企業私域知識庫與通用AI能力的多功能助手,該智能體深度融合多部門內部數據,并系統化納入了治理后的600+知識庫內容,支持員工自助查詢政策、流程、產品與服務信息。具備可配置的大模型接入與實時聯網搜索能力,通過打通外部數據源、內部數據庫與向量庫,實現企業知識的深度治理,構建統一、可信的信息入口,賦能內部決策。
? 業務支撐智能體:圍繞“AI for Process”理念,該智能體致力于為藥物研發項目啟動提供多維度競爭分析,并整合涵蓋治療領域、抗體/抗體偶聯藥物(ADCs)等全面藥物及臨床試驗數據。系統不再局限于單點工具嵌入,而是將AI定位為研發流程中的“智能協作中樞”,實現從信息感知、綜合判斷到科學決策的端到端閉環支持。
多智能體協同作戰,
打造靶點研究的“思維引擎”
在這一AI驅動的流程體系中,多個專業智能體各司其職、協同聯動,共同構建起一個動態感知、實時判斷、持續進化的靶點研究新生態:
? 競爭格局分析智能體通過融合全球藥物管線、靶點矩陣與疾病領域數據,構建了立體化的研發全景視圖。它不僅能快速識別“高潛力、低競爭”的立項機會,更通過靶點組合矩陣分析,為不同疾病領域的管線布局提供戰略導航。值得一提的是,系統集成的競爭藥物畫像和臨床試驗深度分析功能,為科研團隊提供了從宏觀趨勢到微觀比較的完整研究入口。
? 競品藥物進展智能體則專注于研發動態的實時追蹤與可視化。通過構建動態更新的藥物研發圖譜,它清晰地揭示了不同靶點領域的成熟度梯度與市場競爭格局,幫助研發團隊在復雜的市場環境中找到最佳的切入時機與定位策略。
從“人找信息”到“智能推演”,
實現流程自進化
該系統實現了從“人找信息”到“智能推演”的根本性轉變。它建立的“感知—判斷—決策—驗證”閉環,不僅顯著壓縮了靶點發現到立項評估的周期,更重要的是通過持續的學習進化機制——每一次決策結果都回流至中央知識庫,驅動算法模型不斷優化,使整個系統具備了持續進化的能力。
AI for Process:
不止于效率,更是研發范式的升維
在某藥企的實踐中,AI已從工具賦能走向流程重塑,成為靶點研究的“思維伙伴”。這標志著藥物研發正從經驗驅動邁向認知驅動的新范式——讓研發流程本身具備理解知識、執行判斷與持續進化的能力。
未來,雙方將繼續沿“點狀創新—價值驗證—場景拓展—深入核心—卓越運營”的路徑推進,實現千人千面、人機協同、多智能體聯動的研發新形態,完成從“業務流程接入”到“業務流程重塑”的跨越。
智能時代的藥物研發正在經歷一場靜默而深刻的變革——讓創新有跡可循、有據可依、有力可續。
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