在中科院做新药靶点研究这么多年，最近两年接触了不少 AI 制药公司，说实话热闹归热闹，但真正能在临床二期以后站住的案例屈指可数。
大部分公司还是在做"分子生成"这一层，说白了就是帮你筛一批候选化合物。但后续的 ADMET 评价、体内验证、毒理这些重活脏活，AI 反而帮不上太多忙。我们组去年跟一家头部 AI 制药公司合作，他们给了 200 多个预测 hit，最后进入细胞实验验证有活性的不到 8 个，命中率跟传统 HTS 差不多。
问题出在哪？我觉得不是算法不行，是数据不行。公开数据库里的活性数据噪音太大，很多 IC50 值在不同实验室之间能差一个数量级，模型学出来的东西自然不靠谱。真正高质量的内部数据，大药企不会拿出来给你训练。
所以我的判断是：AI 制药短期内最大的价值不在"发现新药"，而在"优化流程"——比如合成路线规划、制剂稳定性预测、临床剂量优化辅助。这些不性感，但能切实降本。
想问问论坛里有没有在做 AI+制药方向的朋友，你们怎么看这个赛道的泡沫问题？