Isomorphic Labs Limited

2025年11月26日，一个无法说话、全身肌肉萎缩的男人，用眼球控制电脑，在直播中平静宣布：“我只剩3到5年。”这不是哀叹，而是一份战报。蔡磊，这位曾执掌京东核心业务的前副总裁，自2019年确诊渐冻症以来，已失去行走、说话和自主呼吸的能力。但他没有停止工作——每天处理数十封邮件，指挥科研团队，推进AI药物筛选，推动患者互助。他不是在等死，而是在抢时间，为千万病友劈出一条生路。 蔡磊的奇迹，不只是个体生命的顽强，更是一场以科技为刃、向绝症宣战的系统性突围。他带领团队构建“渐冻症AI科研大脑”，系统分析近四万篇文献，筛选出137个潜在药物靶点，推动3款候选药进入临床试验。部分患者已出现肌力恢复迹象。这一速度，是传统科研模式的数十倍。他用行动证明：当患者成为科研主导者，当AI成为人类智慧的延伸，医学的边界可以被重新定义。 医学专家普遍认为，蔡磊团队的AI系统并非“魔法”，而是“加速器”。它能在三天内完成人类科学家一生都无法读完的文献梳理，精准预测TDP-43蛋白异常聚集路径，重建线粒体动态模型。这种能力，让原本分散、低效的罕见病研究实现了范式跃迁。诺奖级机构Isomorphic Labs主动寻求合作，中美药企罕见联手，皆因AI打破了信息孤岛。但专家也清醒指出：AI的预测必须经受生物学验证。目前最接近成功的药物对蔡磊本人无效——他的神经元已严重损毁。技术能缩短发现路径，却无法逆转个体不可逆的损伤。从实验室到临床，仍有“死亡之谷”横亘其间。 科技伦理学者则提出另一重警醒：当患者的生理数据成为AI训练的燃料，隐私与知情同意的边界在哪里？眼动轨迹、呼吸频率、微表情，这些数据不仅能训练看护系统，也可能被用于构建行为画像，甚至推断基因风险。晚期患者丧失表达能力，家属代签的同意书是否真正代表其意愿？北京大学等机构已探索“泛知情同意”机制，允许患者在尚有决策力时授权未来用途，并保留随时撤回的权利。伦理底线必须明确：技术服务于人，而非以人喂养技术。 更深层的挑战来自社会保障体系。尽管蔡磊推动建立中国最大渐冻症基因样本库，设立破冰奖学金与公益基金，但多数患者仍陷于“有药无保”的困境。首款靶向药托夫生注射液尚未纳入医保，年治疗费用超百万元，90%家庭靠自费支撑。更荒诞的是，我国长期护理保险普遍设60岁门槛，而渐冻症高发于40至60岁人群，大量失能者被排除在外。罕见病诊疗网覆盖419家医院，但基层诊断平均延误一年半，错过黄金干预期。政策碎片化、支付单一化、服务缺位化，构成系统性短板。 蔡磊清楚，自己可能等不到最终胜利。但他已点燃火种。他创立“渐愈互助之家”，链接上万名患者；推动科研范式从“医生主导”转向“患者驱动”；用AI将药物研发周期压缩十倍。他自喻为“斗战胜佛”，不是为个人续命，而是为群体“降妖除魔”。他的存在本身，就是对医学、科技与社会的一次深刻叩问：当一个人只剩五年，却为千万人争取未来，我们该如何回应这份托付？ 真正的进步，不只是技术突破，更是制度与伦理的同步进化。让AI在透明中运行，让数据在授权下流动，让药物在保障中可及，让照护在尊严中落地。蔡磊的倒计时，不应成为孤独的绝响，而应化作整个社会加速前行的号角。他不怕死，我们更不该麻木地活着。

深夜十一点，屏幕幽蓝的光映在蔡磊脸上。他靠在电动轮椅上，眼球微微右移——这是“确认”的指令。AI语音系统随即响起：“第137次科研协调会，开始。”房间安静得能听见设备运转的低鸣，而他的眼睛，像两束不肯熄灭的火。 2025年11月26日，蔡磊在直播中坦然宣告：自己仅剩3到5年生命。这位前京东副总裁，六年前被确诊为肌萎缩侧索硬化症（ALS），如今已无法说话、吞咽，肢体完全瘫痪，仅靠眼动仪控制世界。但他领导的团队正以AI为矛，向渐冻症发起前所未有的总攻。这不是一场为自救的挣扎，而是一场以生命倒计时为燃料的科学远征。 2019年确诊当天，医生说他可能活不过两年。蔡磊没有崩溃，反而冷静地问：“有没有可能，用我的经历推动点什么？”那时他刚卸任高管职务，本可退居幕后。但他选择了一条更难的路——把商业战场搬到生命科学前线。他卖掉房产，投入全部积蓄，成立公益基金，启动“渐愈互助之家”，将上万名患者连接成一张巨大的数据网络。一位曾与他共事的京东高管回忆：“他像在做一次战略重组，只不过这次，对手是死亡本身。” 真正的转折发生在2023年。面对堆积如山的科研文献和缓慢的药物研发进程，蔡磊意识到，人力已到极限。他带领技术团队开发“渐冻症AI科研大脑”，系统梳理近四万篇论文，自动筛选、分析、质疑、再检索，甚至实现多智能体辩论式研究。一位参与项目的工程师描述：“它不像工具，更像一个永不疲倦的科研战士。”如今，该系统每天7×24小时运行，已推动10条药物管线进入临床试验，其中针对SOD1和FUS基因型的疗法取得突破性进展。 这一路径并非没有争议。有学者质疑，AI筛选出的药物靶点是否经得起临床验证？北京大学医学部一位神经学教授匿名表示：“AI能加速发现，但生物学复杂性远超算法想象，过度依赖可能带来误判风险。”然而，现实正在给出回应。2024年，美国生物科技公司Isomorphic Labs——由诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis领导的DeepMind子公司——主动联系蔡磊团队，就AI驱动的蛋白质结构预测展开合作。对方在邮件中写道：“你们构建的数据闭环和患者生态，是全球罕见的科研资产。” 希望，正从数据中生长出来。在广州白云区人民医院的联合研究基地，25岁患者小荷在接受新型反义寡核苷酸药物治疗后，语言功能显著恢复。她曾在群里写道：“我以为这辈子再也不能完整说一句话了。”而另一位SOD1基因型患者用药后病情逆转，蔡磊得知消息时，用眼控打出四个字：“我羡慕你。”这句平静的话背后，是一个明知自己无法获救，却为他人得救而欣喜的灵魂。 “渐愈互助之家”不只是科研平台，更是情感共同体。患者家属代满君说，过去他们像在黑暗中独行，现在群里一声求助，立刻有人回应。“有人凌晨三点发消息说呼吸机报警，十分钟内就有七八个家庭打电话来指导。”上海光华医院医生温明轩也证实：“这些患者共享的数据，让我们第一次看清了中国ALS人群的真实病程图谱。”蔡磊曾说：“我不是英雄，我只是个想赢的普通人。”但正是这个普通人，用六年时间，把绝望变成了协作网络。 2025年5月，蔡磊被授予“全国自强模范”称号。授奖词称其“以个体之躯，撬动罕见病科研变革”。领奖视频里，他靠在轮椅上，微信头像仍是那只挥棒的孙悟空。他的团队计划在新年信中公布一批患者的“震撼疗效”数据，并启动全球多中心AI临床试验。尽管他知道，自己大概率等不到新药上市那天。 “不怕死亡，”他在直播中说，“最差的结果，是我为所有病人把路趟通了。”屏幕那头，无数双眼睛在看着他。那不是怜悯，而是被点燃的勇气。在这个被算法支配的时代，一个无法动弹的人，正用眼睛指挥着一场关于生命尊严的革命。而他的身影，越来越像那个踏碎凌霄、不甘命定的齐天大圣。

点击图片可查询会议详情↑↑↑ 最近几年，AI浪潮席卷全球，制药行业这场长达十年、耗资数十亿的研发马拉松，正被人工智能重新定义赛道。当传统药企的研发周期仍停留在平均10年，AI技术已将部分巨头的早期研发流程压缩至18个月。如今的制药江湖，有人真金白银砸出临床突破，有人则还在 PPT 上描绘 “AI 赋能” 的蓝图，分化已然显现。 全球制药业面临专利到期导致的巨大收入损失，AI被视为提升效率与创新的关键手段。真正的 AI 玩家早已跳出 “浅尝辄止” 的合作模式，通过高层布局、深度绑定 AI 企业、推进管线落地，构建起实实在在的竞争壁垒。 礼来：All in AI 的全能选手 2019年以来，礼来相续与Atomwise、Biolojic Design、Verge Genomics、Genesis Therapeutics、晶泰科技、Fauna Bio等多家AI制药公司合作，合作范围涵盖RNA靶向疗法、小分子药物开发和抗菌药物研发等领域。 2024 年任命 Thomas J. Fuchs 为首席AI官，标志着数字化转型进入深水区。其 AI 布局覆盖药物研发全链条，2024 年密集达成多项重磅合作：与 Isomorphic Labs 联手开发小分子疗法，预付款 4500 万美元且里程款高达 17 亿美元；与 Genetic Leap 合作推进 RNA 靶向药物，潜在交易总额超 4 亿美元；更与 Insitro 签署三项协议，聚焦代谢疾病新药研发。目前礼来 75% 的早期管线已转为 AI 主导，目标 2026 年前将 17 款 AI 设计药物推进至临床阶段，用管线进度证明 AI 价值。 默克与拜耳通过密集的外部合作取得高AI就绪度，超越其市值所体现水平。 在全球药企 AI 军备竞赛中，默克（Merck KGaA）与拜耳以非顶级市值的身份，分别凭借 70.7 分和 69.7 分跻身 CB Insights 全球药企 AI 成熟度指数前三甲。二者的核心破局之道，在于通过密集且精准的外部合作，快速整合全球 AI 创新资源，构建起覆盖研发全链条的智能生态，最终实现 AI 就绪度的跨越式提升。（3）行业内主要AI部署集中在三大领域：AI集成设施、大语言模型及药物发现平台。 默克与拜耳均以 “开放合作” 为 AI 战略核心，通过数量可观的外部联动，打破自身技术边界，实现资源高效互补。 合作规模领跑行业：拜耳以 21 项 AI 合作紧追罗氏，覆盖药物发现、临床开发等多个关键环节；默克不仅建立 21 家 AI 创新企业合作网络，更以 10 笔 AI 投资位居全球第二，投资与合作双轮驱动扩大创新版图。 靶点与技术双向聚焦：默克针对性布局高价值领域，与 Variational AI 围绕两款 “挑战性靶点” 展开小分子药物合作，潜在交易总额达 3.49 亿美元；同时联合 Evaxion 推进 AI 免疫疫苗研发，合作价值最高 5.92 亿美元。拜耳则聚焦 AI 技术在复杂疾病领域的应用，通过合作网络覆盖肿瘤、神经科学等多个治疗方向。 合作模式灵活多元：从技术授权、联合研发到平台共建，二者均采用 “按需定制” 的合作模式。默克与 Turbine 合作时，借助其 AI 驱动的细胞模拟技术挖掘耐药肿瘤的新靶点与联合疗法；与麦肯锡量子黑合作开发 LLM，将临床研究报告起草周期从 2-3 周压缩至 3-4 天。 制药企业加速本土AI基础设施建设 全球医药供应链的核心物料短缺、跨境数据监管收紧等不稳定因素，正倒逼制药企业重新审视发展逻辑。越来越多企业选择将 AI 基础设施建设 “回流” 本土，通过构建自主可控的技术与数据体系，强化研发自主性，从根本上抵御供应链波动风险，构筑长期竞争壁垒。 礼来与英伟达合作共建的 AI 超级工厂，由1000块 B300 GPU 构建超级计算机，成为制药行业首个自主运营的 AI 基础设施，计划年底完成建设并投入使用。这类本土部署的算力平台，能将模型训练时间从数周压缩至小时级，在蛋白质结构模拟等核心研发环节实现效率飞跃，同时避免了跨境算力服务的稳定性风险。 随着供应链不稳定成为常态，国内 AI 基础设施建设已从 “可选” 变为 “必选”，成为药企核心竞争力的重要组成部分。未来，行业将呈现两大趋势：一是头部企业加速 “算力 + 数据 + 工具” 的全栈自主布局，中小药企则通过联盟合作共享本土 AI 基建资源；二是政策将进一步支持医药 AI 基础设施的国产化替代，推动形成自主可控的产业生态。肿瘤学成 AI 制药创新与商用核心竞技场 在 AI 制药的全球合作版图中，肿瘤学领域以约三分之一的占比稳居第一，成为药企与 AI 技术公司布局的核心赛道。这一领域不仅集中了全球最密集的 AI 研发合作，更实现了从科研突破到商业化落地的完整闭环，成为检验 AI 制药技术价值与商业潜力的终极战场。 肿瘤学能成为 AI 制药的主战场，本质是其临床需求与技术特性的高度契合，形成了 “需求牵引技术，技术破解痛点” 的良性循环。 临床需求迫切且市场广阔：肿瘤疾病的高发病率、高死亡率带来巨大未满足需求，全球抗肿瘤药物市场规模超 2000 亿美元，为 AI 研发提供充足的商业回报空间。同时，肿瘤亚型繁多、异质性强，传统研发难以覆盖复杂场景，亟需 AI 的精准化解决方案。 AI 破解肿瘤研发核心痛点：肿瘤药物研发面临靶点难确定、耐药性复杂、临床试验周期长等难题。AI 通过多组学数据整合快速挖掘潜在靶点，借助生成式模型设计针对性分子，还能优化临床试验患者筛选，将研发周期缩短 30%-50%，大幅降低失败风险。 政策与数据双重支撑：全球监管机构对肿瘤创新药的审批通道更便捷，同时肿瘤领域积累了海量的基因组学、临床数据，为 AI 模型训练提供了高质量素材，推动技术快速迭代。 全球 800 余家知名药企均布局了肿瘤领域 AI 合作，既包括阿斯利康、强生等跨国巨头，也有恒瑞医药、复宏汉霖等本土领军企业。AI 技术公司中，晶泰科技、英矽智能、百图生科等凭借成熟的技术平台，成为药企合作的首选伙伴，仅晶泰科技就达成 17 次肿瘤相关 AI 合作，领跑行业。 国内AI制药产业情况 截至2025年10月，国内AI制药企业已超111家，主要集中在北京、长三角和大湾区，形成“三足鼎立”格局。北京、上海、深圳三地集聚效应显著，高校和科研机构的成果转化是重要推动力。 在国内，除了华兰股份以外，还有不少医药企业早已积极入局AI创新药研发赛道，既有晶泰科技、英矽智能这类以AI制药为核心业务的企业，也有恒瑞医药、药明康德等传统医药头部，还有泓博医药等在细分领域深耕的特色企业。例如，作为国内创新药头部，恒瑞医药搭建了自研的AIDD(人工智能药物发现)平台，该平台已生成超10万种新分子。借助AI技术，恒瑞医药将分子筛选周期缩短60%，研发成本降低近半。其与DeepSeek合作开发的GLP-1受体激动剂实现了不错的海外销售业绩，自研的JAK1抑制剂艾玛普替尼软膏的上市申请也已获受理，AI在其创新药研发全流程中发挥了关键作用。 2024年国内AI制药领域融资事件达37起，融资金额超37亿元。头部企业如英矽智能、晶泰科技等通过对外授权（License-out）与跨国药企合作，交易金额屡创新高。例如，华深智药与赛诺菲达成1.25亿美元预付款的合作。 *本微信公众号对所有原创、转载的内容、陈述、观点判断均保持中立，推送内容仅供公益性分享，部分转载作品、图片如有作者来源标记有误或涉及侵权，请原创者友情提醒并联系小编删除。 *责任编辑 | 木易 *转载开白 | 张老师 17551939537 (微信同号) *商务合作 | 刘老师 13262726197 (微信同号)