当AI制药遭遇寒流：是时候重新审视这五大技术瓶颈了！
1月15日的资本市场用一场集体跳水给AI医疗赛道泼了盆冷水。泓博医药盘中触及跌停，诺思格单日跌幅超15%，国际医学、博济医药等概念股普遍跌逾9%。这场震荡背后，暴露出的是AI制药从实验室走向产业化的五大技术瓶颈。
靶点预测的"盲人摸象"困局AlphaFold3虽已实现蛋白质结构预测精度突破，但靶点功能验证仍依赖传统湿实验。某CRO企业研发总监透露，其AI平台筛选的靶点中，仅有23%能通过体外活性测试。这种"算法乐观主义"导致大量计算资源消耗在无效靶点上，直接拖慢后续管线推进速度。
分子生成的"纸上谈兵"陷阱泓博医药年报中引以为傲的AI辅助分子生成平台，在实际应用中正面临可合成性挑战。计算机设计的分子有近40%因合成路径复杂被化学团队否决，部分"理想分子"的合成成本甚至是传统方法的5倍。这种虚拟与现实的割裂，让AI制药的降本承诺大打折扣。
临床试验的"数据孤岛"效应诺思格跌去的15%市值，某种程度上反映了市场对其临床试验AI匹配系统的担忧。医疗机构间的数据壁垒导致训练样本不足，某三甲医院统计显示，AI推荐的入组患者中有28%不符合实际筛选标准。这种偏差使得本应缩短的临床周期反而出现延迟。
算力依赖的"双刃剑"难题嘉和美康的AI药物设计平台每天要处理PB级数据，但GPU集群的运维成本已占研发支出的15%。更棘手的是，算法迭代需要持续投入新硬件，这种"军备竞赛"式投入让中小药企望而却步。
贝瑞基因等企业面临的审批困境颇具代表性。CFDA尚未建立AI生成数据的认证体系，导致部分AI辅助研发的药品申报时仍需补做传统实验。这种政策滞后性直接拉长了创新药的上市周期。
中科院上海药物所最新研究指出，突破这些瓶颈需要构建"人类专家-AI"协同系统。就像AlphaFold3通过融合物理模型与神经网络提升预测精度，真正的产业突破永远来自技术与经验的化学反应。当资本热潮退去，或许正是行业回归技术本质的最佳时机。