以DeepSeek为代表的AI，如何改写生物医药游戏规则？

新康界

1周前

合成生物学公司Amyris利用工程化酵母生产青蒿酸，使青蒿素生产成本降低40%；AI驱动的代谢工程平台可以将生物燃料的生产成本降低25%。...此外，AI辅助设计的环境修复微生物在降解塑料污染物方面展现了潜力。...图6.AI设计的微生物可以将塑料降解效率提高至98%。

一款国产AI大模型横空出世，让英伟达市值一夜蒸发6000亿美元；全球药企争相接入，中国创新药License-out交易额一年翻倍。DeepSeek，这个被称为“AI界拼多多”的算法怪兽，正以低成本、高效率的颠覆性技术，重塑生物医药行业的底层逻辑。

01

AI如何颠覆传统药物研发

靶点发现——从大海捞针到精准定位

AI 如同以智能导航取代纸质地图，能够快速扫描数万种蛋白质，锁定致病“元凶”，使药物靶点发现从大海捞针转变为精准定位。
DeepSeek-V3通过混合专家（MoE）架构，仅激活37亿参数即可实现媲美GPT-4的预测精度（图1）。在阿尔茨海默症新靶点发现中，将传统5年周期压缩至11个月，成功率提升至89%。英矽智能利用AI平台PandaOmics™，发现了肌萎缩侧索硬化症（ALS）的多个潜在新靶点，大幅缩短早期研究时间。
图1.DeepSeek-V3首页
传统药物研发需数万实验数据，而DeepSeek的零样本框架仅需30个活性分子即可构建靶点图谱，成本降低90%。

分子设计——从试错到智能生成

传统方法设计一个临床前候选化合物需2-5年，AI仅需18个月。
基于对生物分子结构和功能的理解，DeepSeek AI 运用深度学习等技术，设计具有特定活性和功能的药物分子，能够快速生成大量可能有效的药物分子结构，为药物研发提供更多的候选方案，加速药物发现进程。
DeepSeek-R1（图2）在分子结合能优化上实现40%效率提升，可同时生成数万种候选分子并预测毒性，淘汰率从99%降至70%。 
图2.DeepSeek-R1首页

临床试验——从“盲人摸象”到动态优化

在临床试验设计阶段，DeepSeek AI凭借强大的数据分析能力，为临床试验提供科学合理的样本量计算和患者分组方案。
在智云健康的慢病管理项目中，DeepSeek-R1模型通过分析超过10亿份电子病历，优化了临床决策支持系统，提升了诊断效率和用户体验（图3）。
图3.智云健康官微
此外，DeepSeek的数据训练成本显著低于其他大模型（如ChatGPT-o1），这使得中小型研究机构和医院能够以较低成本开展临床试验，从而降低临床试验成本。据公开信息报道，DeepSeek-R1的训练成本仅为传统大模型的一小部分，但其在儿科临床决策支持中的准确率仍达到87.0%，接近ChatGPT-o1的92.8%（图4）。
图4.DeepSeek在儿科临床决策支持中的准确率接近ChatGPT-o1

02

AI正在渗透多个医药领域
尽管DeepSeek在医药领域的实际应用尚处于探索阶段，但其底层技术已展现出改写医疗范式的巨大潜力。同类AI系统在基因治疗、合成生物学、中药现代化等领域的突破性进展，为DeepSeek提供了明确的技术参照系——通过海量医学数据的深度学习，这类模型正逐步突破从靶点发现到个性化诊疗的技术壁垒。

基因治疗

AI通过分析海量基因组数据，快速识别与疾病相关的基因靶点。DeepMind的AlphaFold通过预测蛋白质结构，加速了基因治疗靶点的发现。
AI也可以根据患者的基因组数据，设计个性化的基因治疗方案。例如，目前正处于临床研发阶段的个体化癌症疫苗mRNA-4157（图5），结合AI技术将最多34种新抗原用于mRNA疫苗的设计，显著提高了黑色素瘤的治疗效果，该产品预计最早于2027年获批上市。
图5.mRNA-4157
值得一提的是，AI通过分析患者数据，优化临床试验设计，提高试验效率和成功率。据统计，AI驱动的临床试验平台可以减少30%的试验时间和20%的成本。

合成生物学

AI辅助药物开发和生物制造，通过AI算法，可以快速生产复杂天然产物，优化微生物工厂的生产效率如青蒿素。合成生物学公司Amyris利用工程化酵母生产青蒿酸，使青蒿素生产成本降低40%；AI驱动的代谢工程平台可以将生物燃料的生产成本降低25%。
此外，AI辅助设计的环境修复微生物在降解塑料污染物方面展现了潜力。2024年的一项发表在nature communications上的研究表明（图6），AI设计的微生物可以将塑料降解效率提高至98%。
图6.AI设计的微生物可以将塑料降解效率提高至98%

中药现代化

AI通过数据挖掘和模式识别，加速中药活性成分的筛选和配方优化。北京大学陈语谦团队开发的TCMBank数据库包含9192种草药和61,966种化学成分（图7），利用AI技术显著提高了中药配方的设计效率。
图7.TCMBank数据库包含9192种草药和61,966种化学成分
AI通过分析复杂的中药配方，揭示其多靶点作用机制。AI辅助的网络药理学研究揭示了中药复方在治疗慢性疾病中的多靶点协同作用。AI模型（如3DGT-DDI和SA-DDI）可以预测中西药之间的不良反应，减少临床风险。天士力与华为云开发的“数智本草大模型”，能模拟中医诊疗逻辑，生成个性化脉象报告，并挖掘药材配伍规律，助力“老药新用”。

03

药企如何借力AI弯道超车
药企借助AI实现“弯道超车”，本质是通过技术革新突破传统研发和生产模式的瓶颈，以更低的成本、更快的速度开发创新药物，并优化全产业链效率。

AI CRO服务——低成本高效率的研发

传统的药物研发外包服务（CRO）通常很贵，但AI CRO服务成功实现“降本增效”。分子设计成本降低至传统方法的30%-50%，部分企业毛利率可达80%以上。这意味着药企可以用更少的钱，获得更高效的药物设计服务，尤其适合中小型药企。

AI与药企深度合作——联合开发分成

药企与AI公司合作开发新药，AI公司通过不断优化算法来提升药物研发的精度。这种模式让AI公司和药企共同承担风险，共享收益。自2021年以来，AI制药赛道合作频现，形式多样，各大药企纷纷布局。2023年11月，泓博医药与DeepSeek达成战略合作，共同开发面向医药行业的AI大模型，应用于药物研发。2024年10月，AI制药公司Insitro宣布与礼来签署三项战略协议，双方共同推进治疗代谢疾病的潜在新药研发。

药企研发数据授权——数据资产变现

药企积累了大量药物研发数据，这些数据可以通过授权给其他公司变现。这种模式让药企不仅能通过研发药物赚钱，还能通过数据授权获得额外收入。

AI延长过专利期药物市场独占期——出海新范式

一些药物已过专利期，面临大量仿制药竞争。通过AI进行改造，延长其市场独占期，显著提升药物的经济价值。据报道，新兴的AI设计方法有望将开发时间缩短4-5年，知识产权价值提升70%-80%。在30年周期内，AI设计的药物累计现金流可能达到40亿美元，是传统药物模式的4倍以上。
结语  
当传统药企还在为专利悬崖焦虑时，AI已悄然重写行业规则；当跨国巨头垄断尖端技术时，中国用“算法民主化”打开新赛道。DeepSeek启示录告诉我们：未来十年的医药巨头，必属于那些最早拥抱AI的觉醒者。

参考资料

1.Comparative Evaluation of Advanced AI Reasoning Models in Pediatric Clinical Decision Support: ChatGPT O1 vs. DeepSeek-R1.

2.Computational redesign of a hydrolase for nearly complete PET depolymerization at industrially relevant high-solids loading.

3.https://s29.q4cdn.com/435878511/files/doc_presentations/2024/Jun/03/asco-2024-adjuvant-melanoma.pdf

4.TCMBank: Bridges between the Largest Herbal Medicines, Chemical Ingredients, Target Proteins, and Associated Diseases with Intelligence Text Mining. 

5.智云健康官微、deep seek官网、各种公开资料

—END—

精彩回顾：

2025JPM大会刚开局，中国Biotech开启“卖身潮”

四代“药王”更迭史

国内减重赛道战局开启：礼来、诺和诺德、恒瑞、信达...

118亿！麻醉一哥“入编”央企

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4.本声明未涉及的问题参见国家有关法律法规，当本声明与国家法律法规冲突时，以国家法律法规为准。
合成生物学公司Amyris利用工程化酵母生产青蒿酸，使青蒿素生产成本降低40%；AI驱动的代谢工程平台可以将生物燃料的生产成本降低25%。...此外，AI辅助设计的环境修复微生物在降解塑料污染物方面展现了潜力。...图6.AI设计的微生物可以将塑料降解效率提高至98%。

一款国产AI大模型横空出世，让英伟达市值一夜蒸发6000亿美元；全球药企争相接入，中国创新药License-out交易额一年翻倍。DeepSeek，这个被称为“AI界拼多多”的算法怪兽，正以低成本、高效率的颠覆性技术，重塑生物医药行业的底层逻辑。

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AI如何颠覆传统药物研发

靶点发现——从大海捞针到精准定位

AI 如同以智能导航取代纸质地图，能够快速扫描数万种蛋白质，锁定致病“元凶”，使药物靶点发现从大海捞针转变为精准定位。
DeepSeek-V3通过混合专家（MoE）架构，仅激活37亿参数即可实现媲美GPT-4的预测精度（图1）。在阿尔茨海默症新靶点发现中，将传统5年周期压缩至11个月，成功率提升至89%。英矽智能利用AI平台PandaOmics™，发现了肌萎缩侧索硬化症（ALS）的多个潜在新靶点，大幅缩短早期研究时间。
图1.DeepSeek-V3首页
传统药物研发需数万实验数据，而DeepSeek的零样本框架仅需30个活性分子即可构建靶点图谱，成本降低90%。

分子设计——从试错到智能生成

传统方法设计一个临床前候选化合物需2-5年，AI仅需18个月。
基于对生物分子结构和功能的理解，DeepSeek AI 运用深度学习等技术，设计具有特定活性和功能的药物分子，能够快速生成大量可能有效的药物分子结构，为药物研发提供更多的候选方案，加速药物发现进程。
DeepSeek-R1（图2）在分子结合能优化上实现40%效率提升，可同时生成数万种候选分子并预测毒性，淘汰率从99%降至70%。 
图2.DeepSeek-R1首页

临床试验——从“盲人摸象”到动态优化

在临床试验设计阶段，DeepSeek AI凭借强大的数据分析能力，为临床试验提供科学合理的样本量计算和患者分组方案。
在智云健康的慢病管理项目中，DeepSeek-R1模型通过分析超过10亿份电子病历，优化了临床决策支持系统，提升了诊断效率和用户体验（图3）。
图3.智云健康官微
此外，DeepSeek的数据训练成本显著低于其他大模型（如ChatGPT-o1），这使得中小型研究机构和医院能够以较低成本开展临床试验，从而降低临床试验成本。据公开信息报道，DeepSeek-R1的训练成本仅为传统大模型的一小部分，但其在儿科临床决策支持中的准确率仍达到87.0%，接近ChatGPT-o1的92.8%（图4）。
图4.DeepSeek在儿科临床决策支持中的准确率接近ChatGPT-o1

02

AI正在渗透多个医药领域
尽管DeepSeek在医药领域的实际应用尚处于探索阶段，但其底层技术已展现出改写医疗范式的巨大潜力。同类AI系统在基因治疗、合成生物学、中药现代化等领域的突破性进展，为DeepSeek提供了明确的技术参照系——通过海量医学数据的深度学习，这类模型正逐步突破从靶点发现到个性化诊疗的技术壁垒。

基因治疗

AI通过分析海量基因组数据，快速识别与疾病相关的基因靶点。DeepMind的AlphaFold通过预测蛋白质结构，加速了基因治疗靶点的发现。
AI也可以根据患者的基因组数据，设计个性化的基因治疗方案。例如，目前正处于临床研发阶段的个体化癌症疫苗mRNA-4157（图5），结合AI技术将最多34种新抗原用于mRNA疫苗的设计，显著提高了黑色素瘤的治疗效果，该产品预计最早于2027年获批上市。
图5.mRNA-4157
值得一提的是，AI通过分析患者数据，优化临床试验设计，提高试验效率和成功率。据统计，AI驱动的临床试验平台可以减少30%的试验时间和20%的成本。

合成生物学

AI辅助药物开发和生物制造，通过AI算法，可以快速生产复杂天然产物，优化微生物工厂的生产效率如青蒿素。合成生物学公司Amyris利用工程化酵母生产青蒿酸，使青蒿素生产成本降低40%；AI驱动的代谢工程平台可以将生物燃料的生产成本降低25%。
此外，AI辅助设计的环境修复微生物在降解塑料污染物方面展现了潜力。2024年的一项发表在nature communications上的研究表明（图6），AI设计的微生物可以将塑料降解效率提高至98%。
图6.AI设计的微生物可以将塑料降解效率提高至98%

中药现代化

AI通过数据挖掘和模式识别，加速中药活性成分的筛选和配方优化。北京大学陈语谦团队开发的TCMBank数据库包含9192种草药和61,966种化学成分（图7），利用AI技术显著提高了中药配方的设计效率。
图7.TCMBank数据库包含9192种草药和61,966种化学成分
AI通过分析复杂的中药配方，揭示其多靶点作用机制。AI辅助的网络药理学研究揭示了中药复方在治疗慢性疾病中的多靶点协同作用。AI模型（如3DGT-DDI和SA-DDI）可以预测中西药之间的不良反应，减少临床风险。天士力与华为云开发的“数智本草大模型”，能模拟中医诊疗逻辑，生成个性化脉象报告，并挖掘药材配伍规律，助力“老药新用”。

03

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药企借助AI实现“弯道超车”，本质是通过技术革新突破传统研发和生产模式的瓶颈，以更低的成本、更快的速度开发创新药物，并优化全产业链效率。

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传统的药物研发外包服务（CRO）通常很贵，但AI CRO服务成功实现“降本增效”。分子设计成本降低至传统方法的30%-50%，部分企业毛利率可达80%以上。这意味着药企可以用更少的钱，获得更高效的药物设计服务，尤其适合中小型药企。

AI与药企深度合作——联合开发分成

药企与AI公司合作开发新药，AI公司通过不断优化算法来提升药物研发的精度。这种模式让AI公司和药企共同承担风险，共享收益。自2021年以来，AI制药赛道合作频现，形式多样，各大药企纷纷布局。2023年11月，泓博医药与DeepSeek达成战略合作，共同开发面向医药行业的AI大模型，应用于药物研发。2024年10月，AI制药公司Insitro宣布与礼来签署三项战略协议，双方共同推进治疗代谢疾病的潜在新药研发。

药企研发数据授权——数据资产变现

药企积累了大量药物研发数据，这些数据可以通过授权给其他公司变现。这种模式让药企不仅能通过研发药物赚钱，还能通过数据授权获得额外收入。

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一些药物已过专利期，面临大量仿制药竞争。通过AI进行改造，延长其市场独占期，显著提升药物的经济价值。据报道，新兴的AI设计方法有望将开发时间缩短4-5年，知识产权价值提升70%-80%。在30年周期内，AI设计的药物累计现金流可能达到40亿美元，是传统药物模式的4倍以上。
结语  
当传统药企还在为专利悬崖焦虑时，AI已悄然重写行业规则；当跨国巨头垄断尖端技术时，中国用“算法民主化”打开新赛道。DeepSeek启示录告诉我们：未来十年的医药巨头，必属于那些最早拥抱AI的觉醒者。

参考资料

1.Comparative Evaluation of Advanced AI Reasoning Models in Pediatric Clinical Decision Support: ChatGPT O1 vs. DeepSeek-R1.

2.Computational redesign of a hydrolase for nearly complete PET depolymerization at industrially relevant high-solids loading.

3.https://s29.q4cdn.com/435878511/files/doc_presentations/2024/Jun/03/asco-2024-adjuvant-melanoma.pdf

4.TCMBank: Bridges between the Largest Herbal Medicines, Chemical Ingredients, Target Proteins, and Associated Diseases with Intelligence Text Mining. 

5.智云健康官微、deep seek官网、各种公开资料

—END—

精彩回顾：

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四代“药王”更迭史

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