BIO / BIOLOGY20 SEP 2026
有意思的生物学进展 07｜AI 制药 · 做分子变便宜了，选对靶点没有
这几天读到两种对 AI 制药截然相反的说法。一种说，AI 已经能从零设计出抗体，几周就能做完过去几个月的活；另一种是 2014 年诺贝尔化学奖得主 Eric Betzig 在一档播客里说的：拿 AlphaFold 做药的公司五年内会倒闭，因为它们"根本不知道自己在做什么"。
AI 让"做出一个好分子"变便宜了，但新药失败的大头是"没疗效"，取决于靶点和病人选得对不对——这一段 AI 进展最慢。AI 没让新药整体变快，只是把瓶颈搬了家。
约16% 01 AI从零设计抗体的结合命中率（预印本） |
28.9% 02 二期通过率，漏斗里最大的一刀 |
2.6× 03 有遗传学证据的机制，临床成功率 |
两种说法都对了一半。把一款新药从想法到上市拆开来看，就知道它们各自说的是哪一半。
新药五段：找靶点、设计分子、临床前、临床、上市。AI 改变最大的是第二、三段；决定成败的是第一、四段，AI 在这两段进展最慢。
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一、AI 真正改变的那一段
设计分子这一段，近两年的进展是实在的：
—2025 年 Chai Discovery 公布，它的模型为 52 个此前没有已知抗体的靶点各设计不到 20 个抗体，实验测下来约 16% 的设计真的结合上了靶点，一半靶点至少拿到一个。这是预印本，没有经过同行评审；"结合上"离"能当药"还很远。—MIT 与 Recursion 发布的 Boltz-2 模型，预测小分子和靶点结合强度，精度接近传统物理计算，速度快约上千倍，而且免费开源。
意思是，"为一个已知靶点做出一个能结合的分子"，正在从靠人力和经验的手艺，变成一个模型的输出。
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二、决定成败的那一段，AI 几乎没碰到
先看漏斗。按 BIO 等机构对 2011–2020 年的统计，每 100 个进入一期临床的候选药，最终约 8 个获批；最大的一刀在二期，通过率只有 28.9%。
再看失败原因。2022 年一篇被广泛引用的综述（Sun 等，*Acta Pharmaceutica Sinica B*）给出的大致比例是：缺乏疗效 40–50%，无法控制的毒性约 30%，吸收代谢等药物性质问题 10–15%，商业原因约 10%。（这组比例在该文正文里，摘要没有列出，我没有逐字核对正文。）
AI 擅长改善的，是药物性质和一部分已知毒性。占失败一半的"没疗效"，取决于两件事：靶点选得对不对，病人选得对不对。 这需要的不是更好的分子模型，而是更好的生物学理解和更好的病人数据。
所以 Betzig 说对的那一半是：分子的静态结构只是活细胞里极小的一部分，结构不是最大的瓶颈。他说过头的那一半是："五年内倒闭"是口号；做得认真的公司从来不只靠结构，省下的早期时间和钱本身就有价值。
还要知道他的位置：他提出的出路——活细胞多维成像、斑马鱼全身测试平台——正是他自己在建的东西。他的原话我只看到中文转述，没能拿到播客字幕逐句核对。
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三、选对靶点，目前最有力的证据来自哪
不是 AI，是人类遗传学。
2024 年 Minikel 等人在 *Nature* 上的统计：有人类遗传学证据支持的药物机制，临床成功的概率是没有支持的 2.6 倍，而且对致病基因越有把握，优势越大。
道理很朴素：如果某个基因的天然变异确实让人更容易或更不容易得某种病，针对它做药，成功率就高得多。这依赖大规模、长期随访的人群数据。AI 可以帮着更快地从这些数据里找线索，但前提是数据存在。
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四、对投资的两个用法
—问靶点的来历。 一家 AI 制药公司的管线，靶点有没有人类遗传学证据？有，成功率基准可以往上调；只是"AI 设计的新分子打一个老靶点"或"打一个没有遗传证据的新靶点"，就别为"AI"两个字多付溢价——它解决的是便宜的那一段。—用对账表跟踪，不用口号。 中文作者涂哲（图灵健康）在原文里给了一张写明到期日和门槛的预测表，我摘三条最有用的：—2028 年 9 月前，至少一款 AI 从零设计的抗体进入人体试验（注册号可查）；没有，就说明"从结合到成药"比想象的远。—2028 年底前，有同行评审统计显示 AI 设计分子的二期成功率明显高于 40%（样本不少于 30）；做到了，"瓶颈搬家"这个判断就要推翻。—一期成功率高（AI 分子在一期表现好）不算数，二期才是那一刀。
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五、关于"中国最擅长的那一段"
原文作者还有一个推论：中国在设计分子和临床前外包上靠"人多、合成快"形成的速度优势，恰好是 AI 最先削平的那两段；中国真正的长处在临床入组快，而决定未来价值的找靶点，本来不是强项。这个判断有道理，但支撑它的业务数据只有一年，作者自己也承认不能说明趋势。先记下，等对账。
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六、三行，留着复习
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瓶颈搬了家 AI让"做出分子"变便宜；失败大头是没疗效（约一半），取决于靶点和病人选得对不对
选靶点看遗传 有人类遗传学证据的机制，临床成功率高2.6倍（Nature 2024）——比"AI设计"更该加分
二期才是那一刀 BIO数据二期通过率28.9%；AI分子一期好看不算数，看二期能否明显高于40%
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