当传统新药研发仍在“十年十亿”的漫长周期中艰难跋涉，人工智能与计算生物学正以前所未有的速度重塑这一格局。9月22日，作为我院科普宣传月系列活动之一，面向生物制药专业学生举办的“AI制药与计算生物学：新药研发的未来引擎”主题讲座顺利开讲。本次讲座由药学系教师林联君副教授主讲，带领学子走进药物发现从“经验试错”迈向“理性设计”的前沿现场。

讲座伊始，林老师指出，传统药物研发长期受困于“双十定律”——一款新药从靶点发现到上市平均耗时十年以上、投入超十亿美元，而临床阶段候选药物的成功率不足10%。这一困局的根源在于，药物发现本质上是一个在高维化学空间中搜索最优解的过程，传统手段犹如大海捞针。而AI的介入，正在从根本上改变这一搜索逻辑。

在阐释计算生物学如何赋能新药研发时，林老师从靶点发现、分子设计、成药性预测到临床试验优化，系统梳理了AI介入药物研发全链条的技术路径。近年来，基于生成式AI和大模型的药物设计方法、蛋白质结构预测工具的迭代，以及“干湿实验闭环”自动化实验室体系的兴起，正让“计算设计—实验验证—数据反馈”的迭代循环日益高效。

科普讲座不仅传递前沿进展，也坦诚剖析真实挑战。林老师指出高质量数据的稀缺与标准化仍是制约模型性能的关键瓶颈；AI生成的候选分子仍需湿实验的严格验证；从临床前到临床的转化成功率仍有待更多数据证明。

最后，林老师面向生物制药专业所学生表达了殷切期盼：“AI不会取代药物研发者，但懂得驾驭AI的研发者将取代不懂得驾驭的人。你们的优势在于理解生物学问题的本质，而AI是你们手中更强大的工具。”她建议同学们在夯实药学、生物学、化学基础的同时，主动接触数据科学、机器学习的基本概念，培养“计算思维”与“实验思维”并重的复合能力。

本次讲座是我院科普宣传月系列活动的重要组成部分，也是生物制药专业前沿系列讲座的重点内容，旨在帮助学生在专业学习阶段建立对行业技术变革的敏锐认知，同时以科普视角拉近前沿科技与青年学子的距离。