2026年上半年,随着AI for Science概念的持续升温,一个相对"低调"但极其重要的技术领域正在从幕后走到台前:计算化学驱动的AI分子模拟。以薛定谔平台（Schrodinger）为代表的计算化学软件,原本是药物研发领域专业团队的"秘密武器",现在正借助AI大模型的能力全面升级。从传统的"辅助计算工具"转型为药物研发的"核心决策引擎"。一批由AI分子模拟技术辅助发现的候选药物已经进入临床阶段,这意味着AI4S在制药领域的商业化验证正在从"讲故事"变成"拿数据说话"。
计算化学在药物研发中的应用已有数十年的历史,传统的分子模拟依赖于基于物理原理的第一性原理计算。这种方法虽然精确,但在面对复杂生物系统时计算量呈指数级上升,一个中等规模的分子库虚拟筛选可能需要数月的计算时间。AI大模型的引入正在彻底改变这一格局。以薛定谔平台最新版本为例,其创新的"混合计算"架构将AI神经网络的快速近似能力与传统分子动力学的精确计算能力进行了有机结合。
具体来说,AI模型负责对数十亿级别的分子库进行快速预筛选,将候选化合物从数亿个缩小到数千个,这通常只需要几小时。随后,传统的高精度分子模拟引擎对AI筛选出的候选分子进行深入计算,评估其与靶点蛋白质的结合自由能和动力学稳定性。这种"AI粗筛+物理精筛"的混合架构,既兼顾了速度又保证了精度,将虚拟筛选的总体周期从数月压缩到了数天。薛定谔公司2026年第二季度的财报显示,其AI增强版分子模拟平台的企业客户数量同比增长了80%,制药巨头的续约率达到95%。
在技术层面,最新的AI分子模拟模型已经能够处理此前计算化学难以攻克的问题。例如,对蛋白质的柔性构象变化进行高效预测、准确计算水分子在蛋白质-配体结合中的热力学贡献、以及模拟细胞膜环境中的药物跨膜输运过程。这些能力在过去需要超级计算机集群才能勉强完成的计算任务,现在能够在普通的GPU工作站上运行,效率提升了数十倍。
2026年上半年,AI分子模拟的商业化落地呈现出加速态势。最直接的证据是一批由AI计算化学平台辅助发现的候选药物,已经从概念验证阶段推进到了临床开发阶段。据不完全统计,截至2026年第二季度末,全球有超过30个AI药物研发项目处于临床I期或II期试验阶段,其中约三分之二在研发过程中使用了AI分子模拟技术。虽然这些项目尚未达到最终的商业上市阶段,但临床前数据的积极表现已经让投资者和大型药企对AI制药的信心大幅提升。
从投资角度看,AI制药领域的资本热情不减。根据中研普华研究院2026年7月发布的行业报告,2026年上半年中国AI制药行业融资总额达到人民币47亿元,同比增长32%。投资人的关注焦点已经从早期的"概念验证"转向了"管线推进能力",即更看重AI制药公司是否拥有进入临床阶段的候选药物管线。薛定谔、英矽智能、晶泰科技等头部企业的估值持续走高,行业正在进入一个良性的"技术验证-资本支持-管线推进"循环。
值得注意的是,中国的AI制药行业在这一轮浪潮中展现了独特的竞争优势。与美国市场以大型制药公司为主导的格局不同,中国市场形成了"平台型AI制药公司+传统药企合作"的协作模式。深度原理（Deep Principle）、天鹜科技（Matwings）等国产AI4S平台在特定技术领域展现出了国际竞争力,特别是在抗体设计和蛋白质工程应用方面取得了令人瞩目的成果。
尽管AI分子模拟技术取得了显著进展,但其商业化落地仍面临多重挑战。首先是预测精度与实验验证之间的"最后一公里"问题。目前的AI分子模拟在预测相对结合亲和力方面表现优异,但绝对亲和力的预测精度仍然不够理想,这意味着AI筛选出的候选分子仍然需要大量的实验验证,未能完全取代实验室中的高通量筛选步骤。
其次是数据标准化和可重复性问题。不同AI平台使用的训练数据、评估标准和验证方法各不相同,导致研究结果难以横向比较。行业呼吁建立一套标准化的AI药物研发数据基准和评估框架,以提高结果的可信度和可重复性。一些学术机构已经开始着手制定相关标准,但距离行业共识的形成还需要时间。
第三是监管政策的滞后。目前全球主流药品监管机构（如FDA、NMPA和EMA）尚未出台针对AI制药的专门监管指南。AI筛选或AI设计产生的候选分子在申报临床试验时,需要额外提供大量的人工验证数据,这在一定程度上抵消了AI带来的效率优势。不过,好消息是FDA在2025年底开始研究AI辅助药物研发的监管框架征求意见稿预计将在2026年下半年发布,届时将有望为行业提供更加清晰的监管路径。
展望未来,AI分子模拟技术的下一个突破点在于"闭环自动化"。当AI分子模拟工作站能够直接连接自动化实验平台,实现"AI设计分子-自动合成-自动测试-数据回传AI优化"的全闭环运作时,药物研发的效率将迎来又一次质的飞跃。这一愿景的实现可能需要三到五年的时间,但其商业价值和社会意义都是难以估量的。
来源:中研普华AI制药行业报告、薛定谔公司财报、药智网