Gannan Medical University

当AI教父杰弗里·辛顿预言“AI将成为每个人身边的私人医生”时，很多人还将其视为遥远的技术畅想。但如今，清华大学DrugCLIP平台让药物筛选效率提升百万倍、澳大利亚PROTEUS系统用AI模拟自然进化创造新分子的现实，早已证明：AI与生物技术的深度融合，正在改写生命科学的发展轨迹。 这不再是两个领域的简单叠加，而是一场关乎生命密码解读、疾病治疗革新的协同革命。今天，我们就来聊聊AI与生物技术的“共生关系”，以及这场革命未来将带给我们的无限可能。 一、双向奔赴：AI与生物技术的共生密码 生物技术的核心是解读生命的复杂密码，而AI的优势正是在海量数据中发现规律、提升效率。两者的结合，本质上是“生命难题”与“智能解法”的双向奔赴，形成了不可分割的共生关系。1. AI：生物技术的“效率引擎”与“精准导航” 生物技术研究长期受困于“数据海量、分析低效”的痛点。从基因序列的解读到药物分子的筛选，从病理图像的识别到临床方案的制定，每一个环节都藏着庞大的信息壁垒。而AI的出现，恰好为这些难题提供了破局之道。 在药物研发领域，传统筛选方式如同“大海捞针”——要为一个疾病靶点匹配适配的小分子，需在数十亿个候选分子中逐一排查，完成全基因组规模的筛选甚至需要数百年。但清华大学最新研发的DrugCLIP平台，通过AI技术将蛋白质与小分子转化为可快速识别的信号，单日即可完成31万亿次匹配计算，筛选100万个候选分子仅需0.02秒，效率直接提升百万倍。更重要的是，它成功攻克了与肿瘤、帕金森病相关的“暗靶点”，找到的候选分子中部分活性优于现有临床药物，让过去“无药可靶”的疾病有了治疗希望。 在基因编辑领域，AI同样是“精准助手”。CRISPR-Cas系统作为基因编辑的核心工具，其关键难点在于提升编辑效率、降低脱靶风险。中科院团队的研究表明，AI通过分析高通量测序数据，能精准优化sgRNA设计，不仅让基因编辑效率大幅提升，还能提前预测脱靶效应，为精准基因组工程奠定基础。而在临床诊断中，西安高校团队开发的AI模型，能将肺部CT病灶识别精度从1mm提升至0.625mm，漏诊率降低超30%；赣南医科大学的AI平台，在甲状腺癌穿刺活检中的准确率高达99.4%，让基层低年资医生的诊断水平反超资深医生12%。2. 生物技术：AI的“练兵场”与“价值载体” 如果说AI为生物技术提供了工具，那么生物技术则为AI提供了最复杂、最有价值的应用场景，推动AI技术不断迭代升级。 生命系统的复杂性远超任何人工设计的系统，基因的相互作用、蛋白质的折叠结构、疾病的发生机制，都是极具挑战性的研究对象。为了适配这些复杂场景，AI模型不断突破自身局限：从单一数据处理到多模态数据融合（整合影像、基因、临床文本），从静态预测到动态学习（持续吸收最新医学研究成果），从“黑箱算法”到可解释性设计（让医生能追踪诊断逻辑）。 澳大利亚悉尼大学开发的PROTEUS“生物人工智能”系统，更是直接模仿自然进化过程，在哺乳动物细胞中快速创造新功能分子——这个过程自然进化需要数年甚至数十年，而AI驱动的系统仅需几周就能完成。这种基于生物技术需求的AI创新，不仅让AI模型的泛化能力更强，也让其价值真正落地到医疗健康、精准治疗等核心领域，避免了技术“空转”。 二、未来可期：AI+生物技术的三大发展方向 随着技术的持续融合，AI与生物技术的协同效应将进一步放大。未来几年，这一领域将朝着“更精准、更普惠、更智能”的方向突破，重塑医疗健康、生物制造等多个产业的格局。1. 精准医疗全面普及：从“群体治疗”到“个体定制” 未来，AI将推动医疗从“一刀切”的群体治疗，彻底走向“千人千面”的个性化医疗。通过整合患者的基因序列、病史数据、生活习惯等多维度信息，AI能精准预测疾病风险、制定个性化治疗方案，甚至提前干预潜在疾病。 比如，基于AI的“数字孪生”药敏测试，能将癌症患者的用药方案制定时间从6周缩短至72小时；华为与瑞金医院联合开发的RuiPath模型，通过多源数据融合将误诊率降低23%。而随着PROTEUS等系统的完善，AI还能为患者“定制”专属药物分子，让治疗更精准、副作用更小。预计到2025年，全球将有15款AI设计的药物进入Ⅲ期临床，精准医疗的成本将持续降低，惠及更多普通患者。2. 研发范式彻底变革：从“试错驱动”到“计算驱动” 过去，生物技术研发多依赖“试错法”，不仅周期长、成本高，还容易错失关键突破。未来，AI将构建“计算预测—实验验证”的全新研发范式，让科研效率呈指数级提升。 在药物研发领域，DrugCLIP已开启“全基因组靶向时代”，其构建的全球最大药物靶点匹配数据库向全球免费开放，将大幅降低新药研发门槛，推动“万众创新”。而“AI+类器官”的组合将成为新趋势：美国Recursion Pharmaceuticals联合团队通过构建3000例突变类器官生物库，用AI筛选680万化合物锁定候选分子，让抗癌药的临床前毒性测试成本降低70%，Ⅰ期试验客观缓解率较传统化疗提升两倍。麦肯锡报告显示，这种新范式将把药物发现周期从5-7年压缩至2-3年，临床成功率从10%提升至25%。3. 医疗资源普惠化：AI让优质医疗触手可及 医疗资源分布不均是全球难题，而AI将成为推动医疗普惠的关键力量。通过AI辅助诊断系统，基层医院能获得三甲医院级别的诊断能力，让患者在家门口就能享受优质医疗服务。 深圳罗湖区的社区医院已率先实践：通过AI系统，基层医生能快速获得心脏疾病的初步诊断建议，并精准匹配专家资源；荷兰的研究虽显示目前仅有10%-30%的医生使用AI工具，但随着技术成熟和培训普及，AI将成为基层医生的“标配”。未来，AI驱动的远程诊断、智能健康管理设备将进一步普及，缩小城乡、地域间的医疗差距，让医疗普惠化成为现实。 三、挑战与坚守：技术向善的必答题 尽管前景无限，但AI与生物技术的融合仍面临诸多挑战。数据隐私保护是首要问题——医疗数据包含大量敏感信息，如何建立严格的安全规范，避免数据泄露和滥用，需要技术和制度的双重保障。其次，AI的“黑箱”特性可能影响临床决策的可解释性，目前CrossNN等模型已通过可解释性设计让医生追踪诊断逻辑，但更多领域仍需突破。此外，患者基因数据的归属权、AI生成分子的专利认定等伦理和法律问题，也需要行业共同探索解决方案。 更重要的是，我们必须坚守“技术向善”的底线：AI的目标是“为医生赋能，而非取而代之”。无论技术如何迭代，医生的人文关怀、复杂决策能力仍是不可替代的核心价值。未来的医疗生态，必然是“AI智能辅助+人类医生主导”的协同模式，技术服务于人的健康需求，才是其终极价值所在。 从百万倍速的药物筛选，到精准的基因编辑，再到普惠的基层医疗，AI与生物技术的融合正在书写生命科学的新篇章。这场革命不仅关乎技术突破，更关乎每个人的健康福祉。正如王晓东院士评价DrugCLIP时所言，AI降低了制药门槛，为万众创新提供了可能。未来已来，随着技术的不断成熟和规范的逐步完善，我们有理由相信，AI+生物技术将让“治愈更多疾病、延长健康寿命”的梦想成为现实。 你是否期待AI在医疗领域的更多突破？欢迎在评论区分享你的看法～

清晨的蓉江校区，薄雾还没散尽，图书馆门口一群戴着口罩的学生在排队借书，有人低声说着论文答辩的事，旁边护士制服的同学匆匆而过，我跟你说，校园就是个小社会，真心的。站在教学楼前，你能看到那块写着“红医精神”的标牌，它不是摆设，确实把学校的历史记忆和办学定位拽回到最初那股奉献与责任上，真是够硬核的。学校占地2600余亩，仪器设备总值超3.45亿元，纸质藏书146.85万册，电子资源也超过227万册，这些数据看着直爽，说白了就是把基础设施摆上了桌面，够让人踏实的。 讲实力，不能只看外表。赣南医科大学把医学当主轴，跨学科融合做得越来越像模像样，31个本科专业，其中临床医学和麻醉学获国家特色，临床和护理进了国家级一流建设点，ESI学科进入全球前1%——听起来有点牛，别误会，这不是吹的，是有成果撑腰的，我才不信呢。学校还有4个博士学位授权一级学科的路子在推，2021年入选省里“十四五”新增博士点重点建设单位，科研平台有国家重点实验室和教育部重点实验室等25个省部级以上平台，发表在国际期刊的文章也能见到《Cell》《Nature Communications》的影子，学术产出在增长，别光看表面，真的是慢慢扎根了。 说到人，那就得看领导班子在干啥。党委书记兼校长张小康被赋予校内外双重任务，他主抓“双一流”建设和博士点申报，牵头师资队伍建设和学科顶层设计。张书记在一次内部汇报里说过“要把学科建设与地方卫生需求无缝对接”，这话有后劲儿，真的是画龙点睛。我跟你说，校长既要会管事儿也得会拉资源，张小康的履历显示他能把党建和学术发展两条线织在一块儿，够接地气。 黄瑞忠这把手主要盯学生工作与思想政治教育，他强调把“红医精神”落到育人细节里，譬如毕业典礼、开学布置都要有仪式感，这么做有利于凝聚校园文化。我跟你说，学生不是只要讲座和考试，情感认同也重要，黄书记这点做得像回事儿。副校长们的分工也很明确廖伟盯附属医院与临床教学，盛瑶环管教学质量和学位授予，刘志平负责科研和校园安全，黄孝天主抓学科建设与研究生教育，李红良这个学术副校长则把科研平台和产学研对接挑在手上，整体上分工细致，职责到人，真心靠谱，谁都想往有结果的方向靠。 路上不全是坦途。三校区的资源均衡、临床教学的实习床位分配、博士点的人才引进竞争，还有科研成果转化的路径选择，都是硬核问题。基层老师和医护人员有时候会抱怨行政流程复杂、科研申报繁琐，一位在附属医院做临床研究的教授私下说“制度得改，别把时间都耗在材料上”，说得痛快。这话点到痛处，正是治理能力和流程再造要着力的地方，真的是得折腾出个劲儿来。 再看区域影响力，赣南医科大学在赣粤闽湘交界的地理位置使它成为区域医疗人才的供给站。学校为社会培养了11万余名卫生人才，临床医学生的执业资格通过率连续多年高于全国平均，别小看这数字，它意味着教学质量的坚实基础。学校还在推进国际化，与20多所海外高校合作并持续招收留学生，这些举措对提升学术视野与吸引高端人才都有正向作用，我跟你说，这种外联内培的策略是稳妥的，真的是一步好棋。 治理与廉政建设也不能忽视。纪委书记黄海军的履历表明他有丰富的纪检经验，学校把医药领域的不正之风列为重点整治对象，监督机制正在强化。有教师反映监督与服务要并重，别只盯着查短板不育长板，一位中层干部说“监督不能只唱紧箍咒，也得给支持和成长的路径”，这话值得听进耳朵里去。学术责任、科研诚信、院内采购的透明度，这些都是关系学校可持续发展的基石，真心的，管住“边门”才能把主业做强。 说到未来，关键在于如何把硬件优势转化为软实力高层次人才的引进、临床与科研的深度融合、成果转化的产业化路径、以及区域卫生服务体系的协同建设。学术副校长李红良要带头把重点实验室的成果落地，产学研结合不是口号，要有链条、资金、规则，还有市场的介入，我跟你说，若能把实验室的分子靶点研究推进到临床试验阶段，那对地方医药创新生态有很大拉动，真心希望看到这一步。 学校的故事还在继续，像一列在夜里加速的火车，前面有漫长轨道，也有信号灯在闪烁。你会发现，赣南医科大学正在用红医传统和硬核科研两条线编织未来，把党政统筹、学科建设、人才培养、临床服务和科研转化合成一盘棋。你怎么看在追求“双一流”与地方服务间，学校应如何取舍与平衡，哪些策略才是真正可持续的？

邀请函 尊敬的各位专家、学者和同仁： 药物设计与创新药物研发作为医药产业高质量发展的核心引擎，是保障临床用药需求、提升医药产业核心竞争力、推动健康中国战略实施的关键支撑。经组委会研究，2026全国药物设计前沿与创新药物发展研讨会将于2026年2月1日-4日在海南三亚举办。 本次会议旨在围绕药物设计前沿技术、创新药物研发瓶颈突破、产学研用协同转化等核心议题展开深入研讨，搭建思想碰撞、技术交流与合作共赢的高端平台，助力我国医药产业实现跨越式发展！ 一、会议形式 线下报告、线上同步（腾讯会议方式，有偿服务） 二、组织机构: 主办单位： 2026全国药物设计前沿与创新药物发展研讨会组委会 药物设计前沿学术交流平台 北京中康药研医药科技发展中心 高等教育医药大讲堂 三、会议学术交流内容和范围： 1. 药物靶标研究与新药研发； 2. 人工智能赋能药物设计与发现； 3. 高价值创新药物的研究与转化； 4. 新型纳米药物设计与开发； 5. 药物化学与药物研发前沿技术； 6. 改良型新药发展； 7. 创新药物发现与成药性评价。 四、拟邀嘉宾及讲者报告题目： 浙江大学 ，孙  毅  教授 报告题目：待提交 浙江大学，韩  欣  研究员 报告题目：待提交 陕西科技大学，梁承远  教授 报告题目：冠状病毒3CL蛋白酶抑制剂与降解剂研究 中国科学院杭州医学研究所，常  皓  研究员 报告题目：待提交 浙江大学，王  本  教授 报告题目：待提交 昆山杜克大学，岳剑波  教授 报告题目：病毒与宿主相互作用的机制研究和新型抗病毒药物的研发 中国科学院深圳先进技术研究院，李红昌  研究员 报告题目：待提交 中国科学院宁波材料技术与工程研究所，郭明全  研究员 报告题目：药用植物中高活性生物碱的筛选与作用机制研究 国家感染性疾病临床医学研究中心，赵  耀  研究员 报告题目：从头设计一类具有特殊结合模式的新冠病毒主蛋白酶抑制剂 湖北工业大学，李  草  教授 报告题目：基于MXene的纳米药物 西安交通大学，辛敏行  教授 报告题目：靶向赖氨酸的PI3Kδ共价抑制剂的研究 赣南医科大学，李  健  教授 报告题目：靶向新冠主酶的小分子抑制剂发现及分子机制研究 川北医学院，边煦霏  助理研究员 报告题目：基于长春西汀衍生的脂质纳米粒调控脑血流实现精准脑靶向 注：更多报告正在邀请中，欢迎您关注或者推荐自荐报告！ 五、报告宣讲申请： 本届会议面向药物设计及药学相关专业高校专家学者、行业研究人员等征集专题论坛报告，期待您带来精彩的学术成果分享！与会代表请将报告题目、内容简介及个人简介、照片发送至邮箱2391083207@qq.com或添加会务工作人员微信发送，截止时间2026年1月20日。 为促进学术交流，分享您的最新研究成果与前沿洞见，欢迎各位同仁自荐或者推荐高质量报告（嘉宾）。可提供正式报告邀请函和报告证书！ 本会议设有研究生论坛，欢迎在读硕/博研究生参与报名，组委会将为优秀报告者提供报告证书鼓励！ 六、墙报展示： 海报是学术会议中不可或缺的一部分，可以清晰地展示研究的背景、方法、结果和结论，不仅促进了学术交流，还为科研人员提供了展示自己工作的平台，增加了研究工作的可见度和影响力。 墙报(海报)建议尺寸高120厘米，宽90厘米，自行印制带到会场（要求图文并茂、文字简明扼要），会务组贴墙面或者提供场地展架展示。 七、会议时间地点与安排： 会议地点: 中国 三亚 报到时间：2026年2月1日（10:00-23:00） 会议时间：2026年2月2日-4日 报到地点：三亚亿源轩宇大酒店 酒店地址：三亚市吉阳区月川中路6号（凤凰路和迎宾路交界处） 住宿标准：标间400左右含双早、大床房400左右含双早 住宿提示： 1.如您住会议酒店可让会务组给您预留房间，也可以您自行通过网络预订其他酒店！ 2.组委会不提供拼房服务，如您需与他（她）人合住，请您自行联合或者协调，谢谢！ 八、会议费及报名： 1.会议采取邮件回执、微信报名登记，不接受现场参会报名。 2.会议费及标准： 2026年1月20日前缴费：1800元/人，研究生1300元/人 2026年1月21后及现场缴费：2000元/人，研究生1500元/人 备注说明：注册费标准以付费日期为准，不以报名日期为准。 会议费（含会议筹办、参会邀请、专家邀约、场地、会议期间用餐等）。住宿统一安排，费用自理。 腾讯会议线上听报告1000元/单位（有会议费发票）。  3.缴费方式： （1）提前缴费： 线上扫码付款（支持微信、支付宝），付款缴费后请及时告知会务人员并提供开票信息，以便及时反馈发票，谢谢！ （2）现场缴费：完成报名后，也可以现场刷公务卡（银行卡）或者微信支付。  4.发票领取：电子发票（普票，会后微信推送)。 组委会联系方式 负责事项：会务筹备、专家邀约、报告申请、参会咨询、住宿 联系人｜代 帅；手 机｜153-6755-8470（与微信同步）