医药生物行业用第一性原理看待AI制药（一）：AI究竟改变了药物发现的什么？（37页，2026年）

分类：生物医药

标签：AI制药、AIDD、蛋白质结构预测、生成式模型、科研Agent、药物发现、湿实验、数据要素、创新药、自动化实验

摘要：东北证券发布医药生物行业深度报告（AI制药系列一），以第一性原理视角解析AI究竟改变了药物发现的哪些环节。报告将本轮AI驱动药物发现（AIDD）演进概括为三个发展阶段：TechBio 1.0依赖传统实验筛选与计算预测；TechBio 2.0利用多组学与生成式模型开展分子设计；TechBio 3.0将AI模型与自动化实验设备连接，形成计算设计、实验验证与数据反馈的连续研发流程。 报告系统梳理关键技术与里程碑：AlphaFold2显著提升蛋白质结构预测精度（CASP14骨架预测误差中位数约0.96 Å），AlphaFold3拓展至蛋白—DNA/RNA/小分子复合物预测；RFdiffusion实现全新蛋白质从头设计；科研Agent（如Claude、GPT-5）开始组织专业软件并连接自动化实验室，实现"Lab in a Loop"研发闭环。Anthropic针对15个蛋白靶点提交1320个候选分子，在14个靶点获得354个确认结合分子，部分设计亲和力达纳摩尔级；OpenAI与Ginkgo Bioworks合作，经6轮闭环实验使蛋白生产成本降低约40%、产量提高约27%，验证了通用大模型利用真

来源：zuudee | 日期：2026-11-10 | 格式：PDF | 页数：37