医药行业这片沃土承载着行业和社会的多重期待

随着人们健康生活水平的提高，新药研发的需求日益迫切。目前，由于新药物靶点和作用机制越来越少以及研发成本提升，医药公司研发新药难以克服“高成本、高风险、长周期”仍是国内外药物研发的沉疴，人们开始将新药研发的目光转向了人工智能。

单纯的劳动密集型结构调整，基本克服不了这三个痛点，专家将新药研发的目光转向了人工智能。利用机器学习技术学习海量医学资料，以数据驱动，不需要专业的医药背景，基本避免了人为失误。此外AI技术能建立高效的模型，智能预测高质量成分，大大减少劳动密集型的重复试错。

医疗健康行业正在经历由数据、计算能力和人工智能等智能技术驱动的转型，而这些技术背后所蕴藏着的巨大机遇，让诸多领域迎来了“东风”：生命科学就是一个关键领域。以阿斯利康为代表的制药巨头们，正在利用人工智能、机器学习、大数据、电子数据采集等技术和平台，加速药物研发的效率，缩短临床试验的进程，拉近与医生、患者之间的关系，全面革新制药业务的流程。

随着经济的发展，医疗水平的提高，中国患者的健康需求已经发生了转变，由“治好病”延伸到了全病程的管理。而阿斯利康顺着患者疾病流程研究患者需求时发现，随着物联网、大数据、人工智能和5G等技术的进步，患者需求被划分为了三部分：院前的健康预防、疾病筛查，院中的精准诊断和个性化治疗，以及院外的慢病康复与管理。

目前临床上仍有大量用药需求未被满足，许多新形态药物面临成药难的困境，尤其在制药初期，由于无法高效定位正确靶点，药物递送难等核心问题而被迫放弃开发。人体免疫系统十分复杂，与很多疾病的发生、发展与预后应答密切相关，传统技术难以从底层理解药物与靶点的协同作用。

AI尤其擅长分析大量数据并处理应用复杂的规则，发现大量数据中的潜在规律，并智能预测或者对新的数据进行分类，找出潜在的、被忽视的通路、蛋白和机制等，从而更容易提供新机制和新靶点。首先，机器学习必须是以大量有效数据作为基础，具体到新药研发上就要求提供海量的实验数据，这就要求新药研发公司在实验研究方面具备一定的实力，为机器学习提供真实有效的基础数据。

从传统药企转型为平台型企业，阿斯利康的数字化创新是和制药行业的数字化创新是高度契合的。无论是资本在“AI+药物发现”的热情表现、正处风口的药企数字化转型，还是迫在眉睫的“专利悬崖”、监管力度加大带来的商业模式复杂化，所有现象都表明：制药行业正在迎来转型的“浪潮”。

焕一生物作为国际领先的 AI + 系统免疫公司，在 AI 多组学领域具有强大的技术实力。公司创新开发了全球领先的AI+系统免疫技术平台，包括多组学实验平台以及生物计算平台，通过获取、生成、分析多组学数据，利用机制建模及 AI 绘制免疫图谱，可以从多维度全面分析复杂的人体免疫系统，加快生物标志物与靶点的发现速度，精准筛选治疗性靶点，显著提高药物研发效率与成功率，为老药表征型筛选及靶向药设计和研发提供坚实基础。

以创新中心、创新园区和产业基金为一体的创新生态圈，打造拥有地方政府、专家学者、头部医疗器械企业、创新企业、顶级投资机构、科研转化平台等强势资源叠加的创新合作平台，为患者提供更优质的医疗资源和服务，为企业在资源的深度和广度上赋予竞争优势，进而促进产业生态的深度融合和裂变。

医药行业这片沃土，承载着政府、行业和社会的多重期待，可能在未来几年面临更多未知的变化，同时也有望结出更多硕果。而阿斯利康接下来又会在医药行业掀起怎样的动作，值得我们期待。