PCC，即临床前候选化合物。一款药物真正进入临床试验之前，必须先锁定这个分子。关于AI在今天究竟能做什么，会场里出现了难得的一致——它做得到的是PCC之前那一段。

　　MegaStream TechBio首席执行官雷鸣把边界划得很干净：“现在在医药里面做得很成功、很成熟的AI技术，我觉得其实是在PCC以前的药物发现的过程里面做效率的优化和提速。传统的PCC流程可能要跑12个月到24个月一个PCC，现在可以做到9个月甚至6个月，甚至更短的时间。”

　　零氪科技创始人、CEO张天泽从成本一侧给出同样的判断：“AI For DD也就是drug discovery（药物发现）临床前的工作已经越来越多的依靠算力和干湿结合。”

　　英矽智能联席首席执行官兼首席科学官任峰举了一个可量化的例子：“整个项目从靶点一直到临床前候选化合物的确定就是PCC花了18个月的时间，花费了260万美元的研发投入，如果跟传统的方式相比做这样first-in-class的药物据文献报道需要花费4年半的时间，需要花费几千万到上亿美元的研发投入。”

　　这些数字来自不同公司、不同环节，指向的是同一个结果——在PCC阶段，AI的能力已经被反复验证。

　　那么PCC之后呢？IND，即新药临床试验申请。分子确定之后，要跨过这一道屏障才能真正进入人体。

　　在相关分享环节，雷鸣提到：“很多同行的情况看到做了几十个上百个PCC，但是很少能够推到IND，中间这个缺口是非常非常大的，怎么样用AI赋能，我也没有绝对的回答，这是包括我们公司在内的AI制药行业所有的人都应该继续努力的事情。”