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深度 | AI 辅助原创药获批：从 490 亿个分子筛出 1 个，西湖大学用 3 年半走完 10 年路 核心观点：艾普司韦获批的分量，不在这一款新冠药，而在于它第一次在监管层面证明，AI 参与的药物能走到获批这一步。 证据等级：[A] 官方/一手 [B] 2+可靠来源 [C] 单一来源 [D] 个人判断 一、从 490 亿到 1：DEL 技术等了 34 年，终于走到获批 2026 年 9 月，西湖大学、西湖实验室与西湖制药联合研发的 1 类创新药「盐酸伊司特韦片」（商品名艾普司韦）获国家药监局附条件批准，用于成人轻型、中型新冠病毒感染的治疗 [A]。这是西湖大学首款完全自主研发的 1 类创新药，也是国内首款凭借 AI 辅助研发获批上市的原创药。 这条新闻的看点，藏在一个更冷门的定语里：艾普司韦是全球第一款基于 DNA 编码化合物库（DEL）技术获批的小分子创新药 [A]。DEL 概念在 1992 年被提出，距今 34 年，一直背着「概念热、落地难」的标签。它给每个化合物挂上 DNA「条形码」，在同一个试管里并行筛选数十亿个分子，理论上能把找候选分子的速度拉高几个数量级，却始终没能把任何一个分子送到获批这一步。艾普司韦把这个空白补上了。 它的分子来自一个包含 490 亿种化合物的 DEL 库。团队一层层往下筛：先 DEL 初筛，从 490 亿里捞出 100 多个潜力分子；再用 AI 虚拟筛选，压缩到 9 个；合成测试后，9 个里有 6 个表现出优越活性，命中率约七成；最后锁定编号 WLU6937 的分子。从克隆出 3CLpro 靶点蛋白到选定候选分子，只用了 6 个月。 这个「490 亿 → 100+ → 9 → 6 → 1」的漏斗，是理解艾普司韦价值的一把钥匙。它说明 AI 在这里做的，不是无中生有画一个分子，而是在巨大的化学空间里，把该试的分子从 490 亿个缩到 9 个。 上图：从 490 亿到 1 的筛选漏斗。AI 的价值在中间环节，把 100+ 个候选压到 9 个。二、「AI×DEL」双引擎：AI 到底干了什么活 讲清楚「AI 辅助」这四个字，是这类话题最容易翻车、也最该较真的地方。 艾普司韦的 AI，不是现在最火的「生成式设计一个全新分子」，而是虚拟筛选加数据反馈。团队的官方说法是「AI×DEL 双引擎」：DEL 负责在物理层面把候选空间摊开，AI 负责在计算层面把噪声和假阳性滤掉 [A]。负责分子模拟与算法的西湖实验室教授黄晶，把这套流程概括成一个闭环：计算预测、实验验证、数据反馈、模型再优化。先搭一个弱模型，再用实验产生的高质量数据持续迭代，长成基于海量真实数据的强模型。团队还自研了 AI 新药研发平台 WAND。 这里有个容易被忽略的事实：AI 制药的瓶颈从来不在「生成一个分子」，而在「生成的分子里有多少是真有用的」。传统高通量筛选的命中率往往只有个位数甚至更低，而艾普司韦这条管线里，AI 筛出的 9 个分子有 6 个有活性，命中率约七成。这七成才是 AI 真正的价值，它把大海捞针变成了小池塘捞针。 上图：AI×DEL 的研发闭环。计算预测、实验验证、数据反馈、模型再优化，四步滚雪球。三、第三个 3CLpro 骨架：单药、非共价、广谱 艾普司韦的作用靶点是新冠病毒的 3CLpro 蛋白酶，这是个已被充分验证的成熟靶点，但它带来的是一个第三个全新的 3CLpro 抑制剂分子骨架 [A]。意思是它站在一个全新的化学结构上，而不是在已有分子上做改良。 新骨架带来三个具体的好处。第一是单药，艾普司韦无需与利托那韦联合用药。这一点很关键：辉瑞的 Paxlovid 和先声药业的先诺欣，都需要联用利托那韦来延长主药半衰期，而利托那韦是强效的 CYP3A 抑制剂，会带来大量药物相互作用，很多正在吃其他药的患者碰不得。艾普司韦省掉了这一步。第二是非共价结合、脱靶风险低。第三是对冠状病毒具有广谱抑制效果，为它未来走出新冠这个单一适应症留了空间。 上图：3CLpro 抑制剂的两条路。艾普司韦和乐睿灵走单药路线，避开利托那韦的药物相互作用。四、中国新冠口服药全景：它站在哪一格 把艾普司韦放进中国新冠口服药的版图，才能看清它的位置。截至 2023 年，国内已有 6 款新冠口服药附条件批准，靶点集中在两类：3CL 蛋白酶抑制剂和 RdRp 抑制剂。 3CL 这边，先后有辉瑞的 Paxlovid（2022 年 2 月，奈玛特韦/利托那韦）、先声药业的先诺欣（2023 年 1 月，先诺特韦/利托那韦）、众生药业的乐睿灵（2023 年 3 月，来瑞特韦，单药）。RdRp 那边，有真实生物/复星的阿兹夫定（2022 年 7 月，首个国产新冠口服药）、君实生物的民得维 VV116（2023 年 1 月）、默沙东的莫诺拉韦。 艾普司韦是 2026 年才进来的后来者。它的差异化不在靶点，而在三个叠加的身份：AI 辅助设计、DEL 技术首获批、单药新骨架。单看疗效，它还没公开像 Paxlovid「降低住院死亡风险 89%」或 VV116「头对头非劣于 Paxlovid」那样完整的三期数据。它的叙事重心，从一开始就放在「怎么被做出来」上，而不是「比谁强多少」。 上图：中国新冠口服药版图。艾普司韦是 3CL 阵营里 2026 年才入场的后来者。五、三年半 vs 十年：效率账本里的干货与水分 艾普司韦最常被引用的一句话，是「从源头发现到完成临床试验仅用三年半」，而传统新药研发平均需要十年左右。这个三年半值得拆开看，因为它既有干货，也有水分。 干货在发现阶段。传统流程里，从靶点到先导化合物往往要花两三年、筛几十万个分子；艾普司韦用 DEL 初筛加 AI 虚拟筛选，把这一步压到 6 个月锁定候选。这是效率账本里最硬的部分。 水分在开发和临床阶段。第一，新冠是有紧急使用历史背景的适应症，监管通道本身有加速；第二，艾普司韦是附条件批准，意味着 III 期确证性试验还没完全做完，后续有补齐数据的义务；第三，十年这个对比基准，把很多失败返工的时间都摊了进去，而新冠药是在一个被验证过的成熟靶点上做优化，起点比别人高 [C]。 所以更准确的表述是：艾普司韦证明了 AI 加 DEL 能把发现阶段的速度提上去，但它没有、也不可能证明 AI 能把整个十年轻松压成三年。看清这层，才不会对 AI 制药抱不切实际的幻想。 上图：效率账本。AI 真正压缩的是「发现」这一段，不是全程。六、我的判断 先给结论：艾普司韦获批的真正意义，不是多了一款新冠药，而是它第一次在监管层面验证了一条「AI×DEL 高通量筛选」的成药通路。它回答的不是「AI 能不能设计分子」（学术界早就答过），而是「AI 参与的药能不能走到获批这一步」。 四个我坚持的判断： 第一，这是监管验证，不是技术突破。 AI 制药喊了很多年，缺的从来不是一篇「AI 设计出分子」的论文，而是一个「AI 参与的分子真的获批了」的样本。艾普司韦补上的正是这个样本。我判断，它会被反复引用成 AI 制药进入下半场的标志性节点，就像第一款获批的抗体药那样，单看它未必最强，但它是这一类的开路者。 第二，AI 辅助筛选和 AI 设计分子要分开算，别夸大。 艾普司韦的 AI 做的是虚拟筛选和假阳性过滤，不是从头生成一个全新骨架。两者在成熟度和可信度上差着一大截。把话说满既不负责任，也会透支这个赛道的公信力。 第三，商业上新冠药已经不是好赛道，但 DEL+AI 通路的价值在下一个靶点。 2026 年的新冠口服药市场，早已不是 2022 年的状态。资本市场对艾普司韦的反应（概念股近 40 只、市值上万亿）更多是对 AI 制药情绪的一次宣泄，而不是对这款药销售额的定价 [C]。我判断，它真正的价值，是把 AI×DEL 双引擎这套管线证明可行，能复用到那些还无药可治、也不是紧急使用靶点的疾病上去。 第四，附条件批准是入场券，不是毕业证。 附条件批准意味着还有 III 期确证性试验要交作业。我预判，未来一两年，艾普司韦要面对的考验不是「获批了没」，而是确证性数据能不能撑住，以及能不能把广谱抗冠状病毒的想象空间，落成一个实实在在的新适应症。这两关过了，它才配得上里程碑三个字。 一句话：从 490 亿个分子里筛出 1 个，西湖大学用 3 年半走完了别人 10 年的路。这件事的分量，不在这一款新冠药，而在于它第一次证明，AI 参与的药物能走到获批那一步。 每日更新。参考来源 西湖实验室 — 从49000000000到1！国内首款AI辅助创新药获批上市（官方通报） 西湖大学 — 从49000000000到1！国内首款AI辅助创新药获批上市 搜狐AI健康 — 我国首款AI辅助创新药获批上市，AI制药能否揭掉「概念热」标签？ 财联社 — 西湖大学自主研发，国内首款AI辅助创新药获批上市 界面新闻 — 我国首款AI辅助研发原创药艾普司韦获批上市 证券时报/东方财富 — 490亿个分子筛出9个：国内首款AI辅助创新药，快在哪一环 澎湃新闻 — 国内已有五款新冠口服药上市，两款国产药同日获批 边界说明：本文涉及的获批信息以国家药监局附条件批准与西湖大学/西湖实验室官方通报为准；「三年半」「490 亿」「命中率约七成」等数字来自研发方披露，未经第三方独立复测；「国内首款 AI 辅助获批原创药」「全球首款 DEL 获批小分子」等定性表述采用研发方及主流媒体的口径，附条件批准意味着 III 期确证性试验尚未完成，疗效数据尚不完整，读者引用前建议回到原文核对。

前言 肝胆肿瘤创新协作体汇聚国内肝胆肿瘤领域顶尖力量，以“中国引领、屹立世界、合作创新、造福患者”为愿景，致力于为全球肝胆肿瘤事业发展贡献“中国力量”。君实生物执行副总裁、首席商务官王行远先生接受专访，围绕未来五年产业创新驱动力、AI大数据赋能医药研发全链条、产学研医协同转化等议题展开深度解读，分享前沿思考。 您如何看待未来五年中国医疗健康产业的核心驱动力？ 王行远 近年创新是未来五年中国医疗健康产业的核心驱动力，也是唯一可持续的增长引擎。 不过我们所说的“创新”的内涵会在未来五年更加深化。 从“单点创新”到“系统创新”。过去，靠单个靶点、单个产品的突破就能赢得市场；未来，需要的是从靶点发现、临床开发到商业化的全链条创新能力。单一技术突破已难以应对复杂疾病挑战，系统集成能力才是核心竞争力。 从“产品创新”到“范式创新”。创新不仅是新药、新技术，更是诊疗范式、服务模式、支付方式的全方位革新。AI与大数据正在重塑药物研发、临床诊疗和患者管理的底层逻辑，带来的不只是效率提升，而是范式变革。 从fast-follow/me-too到BIC/FIC。中国创新正经历从Me-too到Me-better、再到First-in-class的跨越。越来越多的中国原创靶点、原创机制、原创疗法走向世界，“中国新”正在成为“全球新”的重要来源。 在“AI大数据”这一时代背景下，创协平台应运而生。您觉得生物医药公司如何利用这一行业变革，如何完成“从产品输出转向解决方案输出”的转变？ 王行远 AI正在全面赋能医药研发的全链条。 这一点我们在君实生物的组织内部已有深刻体会。 君实生物自2024年上线第一个AI应用至今，已有近20个AI应用覆盖从早研、临床到生产、商业化的各核心环节。AI正在对我们的组织能力进行升级，从而促使我们从靶点到市场的整条链路更短、更省、更稳。 从组织外部来看，AI大数据时代，药企的价值坐标正在发生根本变化，过去的核心价值是做出一款好药，但现在临床对我们的期望是提供“药物+数据+服务”的整体解决方案。 这意味着企业的能力边界需要扩展： 不仅要有研发能力，还要有数据能力，能够整合各类数据来驱动决策； 不仅要有产品思维，还要有患者思维。患者需要的不是一瓶药，而是从早筛、诊断、治疗到全程管理的完整方案。 不仅要自己做好，还要共创生态。把医院、科研机构、企业的能力整合起来，为患者创造更大价值。 这次能够参与到肝胆肿瘤创协平台，正是给了我们药企深度参与多学科全程管理、规范诊疗全链条的机会，希望能与临床专家一起为患者提供更精准、更完善的诊疗方案。 未来如何打通临床需求、科研研发、技术创新和临床应用之间的链条？君实生物认为创协协作平台如何打破“临床一科研一产业”壁垒？ 王行远 君实生物在产学研医成果转化方面积累了丰富的实战经验。抗疫期间，我们与中科院微生物所联合开发的埃特司韦单抗、与上海药物所等机构合作的民得维，都在极短时间内完成了从实验室到临床的紧急转化，靠的就是产学研医各方的深度协同。这段经历让我们深刻认识到：从基础研究到产业转化、再到临床应用，每一环都环环相扣，任何一个环节掉链子都不行。创新从来不是孤军奋战，而是生态的胜利。 创协平台汇聚了全国顶尖的医疗资源，有望把临床需求、科研探索、产业转化整合到同一平台，让创新要素自由流动。 我们期待创协平台能够： 成为创新闭环的“连接器”：打通临床需求→科研攻关→产业落地的完整链条，真正实现“从临床中来、到临床中去”； 带来全球认可的“中国标准”：依托中国临床资源优势，产出更多有国际影响力的临床研究、临床指南和原创疗法，从“中国方案”走向“全球标准”； 成为跨界人才的“孵化器”：让临床医生、科学家、产业人协作培养复合型人才。 君实生物愿意深度参与、持续投入，与各方共建共享，把创协平台打造成中国肝胆肿瘤创新的“策源地”。 - 王行远 - 上海君实生物医药科技股份有限公司执行副总裁&首席商务官 苏州君实生物医药科技有限公司总经理