有幸去参观学习了一家创新药企，特此把一些我关注的问题分享给大家。
1. 你们用AI参与创新药研发的哪些环节？
公司主要用AI参与小分子化学药的早期发现阶段。
2. 你们用的是通用大模型，还是别人训练好的垂直大模型呢？
公司用国外的一家通用大模型，不是ChatGPT。
3. 需要的数据库怎么来？
AI学习的数据库，根据公司而已，大部分市面上算法公司，会针对公开数据集，以及相关公开专利中提取有关训练的数据，来对小分子结合能力以及各种分子属性ADMET的预测，但是对于大的药企big pharma他们有自己的做的很多年的项目很多靶点得数据，那他们学习的数据库就更多独特数据，也就更罕见，这些就是小的算法公司拿不到的珍贵数据。所以从某种角度上，一旦人工智能AI算法比较公开化了，算法敏感性到了一个水平，真正关系预测准确性的就跟所能用来训练的数据相关。
4. AI加入的话，创新药研发会不会持续向巨头集中，创业公司的突破口在哪些方面？
AI的普及，一旦算法的普及上来说，不管大小公司能够根据现有的库和现有可供学习的资源上，能找到苗头的部分应该是大家水平都提高了。但是从hits到PCC，这种lead compound optimization就需要深度的修正，这种必然需要人的资历以及研究经验，那根据每个biotech的资深研究员的术业专攻上，不一定big pharm可以干过小biotech，主要是根据某个领域上是不是big pharma的专项。小的biotech可能就要自己选靶点选适合自己相关研究人员的强项进行点对点图片，不要指望大面积撒网。
5. 国内创新药销售方面的主要问题。
本质来说还是医保的钱太少，没有办法大比例让创新药进医保。能出海销售的创新药公司就比较好，原因也是欧美的医保报销创新药的意愿非常强，但有一个问题是都要直接把海外权益卖断，这样没有办法赚到应有的回报。目前国家已经注意到这些问题了，未来应该会慢慢变好。
6. 你们GLP-1类的药物是单靶点还是双靶点，目前研发进度如何？
长效双靶点，目前在申请IND。
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