“‘手搓’疫苗中通过使用AlphaFold，预测蛋白质的3D静态结构，寻找靶向疫苗的‘零件图纸’。但生物体内的疾病机制远非静态结构能体现的，需要动态地、系统性研究。”赵宇说，临床上对于肿瘤的治疗逐步开启药物联用，就是动态系统性研究的一个印证。因此，针对一个靶点就能产生肿瘤缩小的效果，存在一定的偶然性。

　　第二问：“手搓”疫苗或药物能加快新药创制吗？

　　“AI现在已经将传统依赖实验和经验的过程，转变为大规模计算驱动的筛选与设计。”郭晋疆说，通过对测序数据的快速解析、蛋白结构预测以及抗原识别，AI在很短时间内缩小筛选范围，并优化mRNA序列。这些工作过去需要在“低通量”的生物实验中进行“试错”，而如今实现了计算的“高通量”筛选，时间能够从几年压缩到数月。

　　既然AI已经能大幅压缩开发时间，为什么精准针对疾病的新药还在路上？

　　“新药开发链条长，筛选分子周期是医药研发的环节之一，新药创制的核心是对疾病机制的破题。”赵宇说，如果靶点不精准或对疾病理解有偏差，仅用AI提升药物合成的效率，那可能会产生“南辕北辙”的效果。

　　“未来真正实现‘手搓’疫苗或药物，关键是要利用AI为复杂疾病找到正确的可干预‘网络’。”赵宇表示，优先完成“理解疾病”的科学研究，才能引领后续分子快速设计、新药源头创新，为精准药物设计提供可遵循的“图谱”，从而大大提高临床验证的成功率。而提高新药设计成功率，缩短验证周期正是让新药创制不断接近“手搓”的关键。

　　第三问：AI会对医药创新产生颠覆性变革吗？