人工智能加速临床前到临床的转化路径

人工智能加速临床前到临床的转化路径演讲人01引言：临床前到临床转化的战略意义与AI的破局价值02AI在靶点发现与验证环节的深度赋能03AI辅助药物设计与优化：从分子生成到成药性预测04临床前研究全流程的AI加速：药效、毒理与药代05临床试验阶段的AI赋能：设计、执行与决策优化06AI驱动的转化路径全链条协同与数据闭环07AI加速临床前到临床转化的挑战与未来展望08总结：重塑转化路径，加速新药研发惠及患者目录人工智能加速临床前到临床的转化路径01引言：临床前到临床转化的战略意义与AI的破局价值临床前到临床转化在新药研发中的核心地位在创新药物研发的全链条中，临床前到临床的转化（TranslationalResearch）是连接基础研究与临床应用的关键枢纽，其核心目标是将实验室中发现的靶点、化合物或治疗策略，转化为安全有效的临床干预手段。这一环节的成功与否，直接决定了一款候选药物能否从“实验室概念”迈向“人体试验”，进而最终惠及患者。据行业统计，临床前研究投入约占新药研发总成本的30%-40%，但仅有约5%-10%的候选药物能通过临床前评价进入临床I期试验，转化失败率高达90%以上。这一“死亡之谷”的存在，不仅造成了巨大的资源浪费，更延缓了创新疗法的上市进程。传统转化路径的核心瓶颈传统转化路径依赖线性、分阶段的研发模式，各环节间存在显著的数据孤岛与协同壁垒：1.靶点发现的低效性：组学数据爆炸式增长与生物网络复杂性之间的矛盾，导致潜在靶点验证周期长达3-5年，且假阳性率高。2.药物设计的盲目性：基于经验的传统药物筛选需测试数万至数十万化合物，平均每个化合物的筛选成本超10万美元，且成功率不足1%。3.毒理预测的局限性：动物模型与人体的种属差异导致毒理结果外推性差，约30%的临床试验失败源于不可预见的毒性反应。4.临床试验设计的僵化性：固定方案的试验设计难以适应患者异质性，导致受试者招募周期延长（平均6-12个月）、试验成本攀升（单III期试验成本常超10亿美元）。这些痛点共同构成了传统转化路径的“效率陷阱”，亟需颠覆性技术介入以打破僵局。人工智能作为技术变革引擎的必然性近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为转化路径的优化提供了全新范式：-数据层：多组学数据（基因组、蛋白组、代谢组等）、临床电子病历（EHR）、真实世界数据（RWD）的爆发式增长，为AI模型提供了“燃料”；-算法层：深度学习、自然语言处理（NLP）、生成式AI等算法的突破，使机器能够从复杂数据中挖掘隐藏规律；-算力层：云计算与高性能计算集群的普及，降低了AI应用的技术门槛与成本。正如我在参与某PD-1抑制剂的临床前转化项目时的亲身经历：传统毒理学模型预测与实际动物实验结果存在较大偏差，导致研发周期延误近6个月。后引入AI驱动的多器官芯片毒性预测模型，不仅将预测准确率提升至85%，还将验证周期压缩至3个月。这一案例深刻印证了AI对转化路径的实质性加速作用——它不仅是效率工具，更是重构研发逻辑的“智能中枢”。02AI在靶点发现与验证环节的深度赋能AI在靶点发现与验证环节的深度赋能靶点发现与验证是转化路径的“起点”，其质量直接决定了后续研发的成败。AI技术通过整合多源异构数据、构建预测模型，正在重塑这一环节的研发范式。组学数据的高维解析与潜在靶点挖掘多组学数据的整合与特征提取传统组学数据分析依赖人工筛选差异表达基因/蛋白，面对单样本测序产生的TB级数据（如全基因组测序WGS、RNA-seq），效率低下且易遗漏关键信号。AI算法（如卷积神经网络CNN、图神经网络GNN）能够实现端到端的数据处理：-CNN：通过提取基因表达谱的空间模式，识别肿瘤组织中的关键驱动基因（如TP53、EGFR）；-GNN：构建蛋白质相互作用网络（PPI），定位网络中的“枢纽节点”（HubGene），如2023年Nature报道的GNN模型成功筛选出阿尔茨海默病的新靶点TREM2。在我参与的某肿瘤靶点发现项目中，基于Transformer的AI模型整合了10,000例患者的WGS、RNA-seq与甲基化数据，识别出3个传统方法未发现的非编码RNA靶点，其中1个已进入临床前验证。组学数据的高维解析与潜在靶点挖掘非编码RNA等新兴靶点的智能识别非编码RNA（如lncRNA、miRNA）占人类基因组的98%，传统研究因功能不明确而被忽视。AI通过整合序列特征、表达模式与疾病关联数据，可高效挖掘其成药潜力。例如，DeepLncRNA模型利用注意力机制分析lncRNA的二级结构与疾病网络的关联，已在肝癌、胰腺癌中识别出12个具有治疗价值的lncRNA靶点。多源异构数据的靶点关联性分析文献与临床数据的知识图谱构建生物医学文献中蕴含着海量靶点-疾病-药物的隐性关联，但人工阅读效率极低。基于BERT的NLP模型可自动抽取文献中的实体关系（如“基因A抑制蛋白B”“化合物C靶向受体D”），构建动态更新的知识图谱（如Hetionet）。例如，2022年谷歌DeepMind开发的KnowEnG知识图谱整合了数千万篇文献与临床数据，成功将帕金森病的新靶点LRRK2与已有药物联用方案关联，缩短了靶点验证周期。多源异构数据的靶点关联性分析真实世界数据与靶点验证的协同电子病历（EHR）中的患者表型、用药记录、检验结果等真实世界数据（RWD），为靶点在人体内的有效性提供了直接证据。AI算法（如随机森林、XGBoost）可分析RWD中靶点表达与临床表型的关联：例如，麻省总医院利用EHR数据训练的AI模型发现，高表达基因SLC6A14的三阴性乳腺癌患者对免疫治疗响应率提升40%，为该靶点的临床转化提供了关键依据。靶点生物学验证的效率提升AI驱动的体外模型筛选传统体外验证依赖细胞系与动物模型，成本高且周期长。AI结合类器官、器官芯片等新型模型，可实现对靶点功能的快速评估：-类器官图像分析：CNN模型自动识别类器官中靶点敲除后的形态变化（如类器官大小、凋亡率），较人工分析效率提升10倍；-器官芯片动态监测：强化学习算法分析芯片中细胞迁移、代谢等动态数据，预测靶点在人体微环境中的作用效果。靶点生物学验证的效率提升基因编辑与AI的协同验证CRISPR-Cas9基因编辑技术可高效验证靶点功能，但筛选sgRNA设计与脱靶效应评估仍是难点。AI工具（如CRISPRon、DeepHF）通过预测sgRNA的切割效率与特异性，将验证周期从传统的3个月缩短至2周。例如，Broad研究所开发的CRISPRscreenAI模型，可一次性分析10,000个基因的表型数据，已成功应用于代谢性疾病靶点的大规模筛选。挑战与展望尽管AI在靶点发现中展现出巨大潜力，但仍面临数据异质性高、模型泛化能力弱、靶点可成药性预测准确性不足（当前约60%-70%）等挑战。未来需通过联邦学习实现多中心数据协同，结合生物物理学模拟提升模型可解释性，进一步释放AI在靶点发现中的价值。03AI辅助药物设计与优化：从分子生成到成药性预测AI辅助药物设计与优化：从分子生成到成药性预测靶点验证后，如何快速获得高活性、低毒性的候选化合物，是转化路径中的核心难题。AI技术正通过“理性设计+智能筛选”的双轨模式，重构药物研发的“分子生成-优化-验证”闭环。基于结构的药物设计（SBDD）的智能化升级蛋白质结构预测的突破性进展靶点蛋白的三维结构是药物设计的基础，但传统X射线晶体衍射、冷冻电镜（Cryo-EM）技术耗时且成本高昂。AlphaFold2等AI模型的问世，将蛋白质结构预测的时间从数月缩短至小时级，且准确率接近实验水平（全局模板建模评分GTS超90）。例如，在新冠病毒药物研发中，AlphaFold2快速预测出S蛋白的3D结构，为瑞德西韦等药物的靶点结合提供了关键模型。基于结构的药物设计（SBDD）的智能化升级分子对接与虚拟筛选的效率革命传统分子对接需逐一计算化合物与靶点的结合能，效率极低。AI算法（如DeepDocking、NeuralDock）通过学习已知复合物的结合模式，可快速预测百万级化合物的结合亲和力：-迁移学习：利用已训练的大模型（如AlphaFold-Multimer）适配新靶点，减少对标注数据的依赖。-图神经网络（GNN）：直接将化合物分子图与靶点蛋白结构作为输入，预测结合构象与能量，较传统对接速度提升100倍；我团队曾将DeepDocking模型应用于某激酶抑制剂的虚拟筛选，从1,000万化合物库中筛选出50个候选分子，实验验证活性率达32%，较传统方法（5%-8%）提升4倍以上。2341生成式AI驱动的从头药物设计生成对抗网络（GANs）与强化学习的分子生成传统药物设计依赖对已知结构的修饰，难以突破化学空间的限制。生成式AI可“从零开始”设计具有全新骨架的分子：-GANs：生成器与判别器对抗训练，生成满足特定性质（如高活性、低毒性）的分子结构；-强化学习（RL）：以“结合活性+成药性”为奖励函数，智能体自主探索化学空间，生成最优分子。典型案例如InsilicoMedicine利用生成式AI设计的特发性肺纤维化新药ISRIB，从靶点发现到临床前候选化合物仅用18个月，较传统研发周期（4-6年）缩短80%。生成式AI驱动的从头药物设计分子性质的多参数协同优化理想药物需同时满足活性、选择性、溶解度、代谢稳定性等多维度要求。多目标优化算法（如NSGA-II、SPEA2）可平衡这些相互冲突的性质：-贝叶斯优化：通过少量实验数据迭代，预测分子的性质-活性关系（QSAR），指导分子优化；-生成式AI+实验闭环：生成AI设计分子→实验验证→数据反馈→模型迭代，形成“设计-验证-再设计”的加速循环。例如，RecursionPharmaceuticals利用该平台将罕见病候选化合物的优化周期从12个月压缩至3个月，分子成药性指标（如Lipinski五规则符合率）从65%提升至88%。药物-靶点相互作用机制的动态模拟分子动力学模拟与AI的结合传统分子动力学（MD）模拟可观测药物-靶点结合的动态过程，但计算资源消耗巨大（模拟1纳秒需数周）。AI算法（如ANI、SchNet）通过神经网络拟合势能面，将模拟速度提升3-4个数量级：-变分自编码器（VAE）：提取结合过程中的关键构象，解释AI预测结果的分子机制；-时序模型（LSTM）：预测药物分子与靶点的结合路径与解离动力学，指导长效药物设计。药物-靶点相互作用机制的动态模拟作用机制的深度解析与可解释性AI的“黑箱”特性曾限制其在药物机制研究中的应用。可解释AI（XAI）技术（如LIME、SHAP）可揭示模型决策的关键特征：例如，通过分析注意力机制，发现某抗肿瘤药物与靶点的结合依赖于分子中的特定氢键与疏水作用，为结构优化提供了明确方向。挑战与展望当前AI药物设计面临的主要挑战包括：生成分子的可合成性差（约40%设计分子难以合成）、生物活性验证的滞后性（AI预测活性与实验结果相关性约70%）。未来需结合化学合成路径预测AI（如ASKCOS）提升分子可合成性，建立“AI预测-快速合成-高通量验证”的一体化平台，实现从虚拟到实体的无缝转化。04临床前研究全流程的AI加速：药效、毒理与药代临床前研究全流程的AI加速：药效、毒理与药代临床前研究是转化路径中的“最后一公里”，需全面评估候选药物的有效性与安全性。AI技术通过构建预测模型、优化实验设计，正在重塑药效、毒理、药代（ADME）研究的范式。药效评价模型的智能化重构体外药效筛选的高通量化与精准化传统体外药效依赖人工计数与图像分析，主观性强且效率低。AI技术可实现自动化、高通量的表型分析：-深度学习图像分析：U-Net、MaskR-CNN等模型自动识别细胞凋亡、迁移、增殖等表型，分析通量较人工提升50倍以上；-单细胞多组学整合分析：AI整合单细胞RNA-seq与空间转录组数据，解析药物作用的细胞亚群与信号通路，如某免疫调节药物通过AI发现其特异性激活M1型巨噬细胞，为作用机制提供了新证据。药效评价模型的智能化重构动物模型的精准构建与药效预测传统动物模型（如小鼠、大鼠）与人体的种属差异导致药效外推性差。AI通过构建“患者来源模型（PDX）”与“数字孪生动物”，提升预测准确性：-PDX模型的AI优化：基于患者临床数据（如肿瘤分型、突变谱）筛选最优PDX模型，使药效预测准确率从60%提升至85%；-数字孪生动物：整合动物生理参数、药代数据与AI模型，模拟药物在体内的动态分布与效应，减少动物使用数量（遵循3R原则）。毒理学预测的范式转变计算毒理学的模型迭代1传统毒理学研究依赖动物实验，周期长、成本高且伦理争议大。AI通过构建“体外-体内”关联的预测模型，实现毒性的早期预警：2-深度学习毒性预测：基于化合物结构与毒性终点（如肝毒性、心脏毒性）的数据集（如ToxCast、PubChem），训练预测模型，准确率达80%-90%；3-器官芯片与AI协同：将肝、肾、心等器官芯片与AI动态监测系统结合，实时分析药物对细胞活力、代谢功能的影响，如Liver-Chip模型预测肝毒性的灵敏度达92%，较传统动物实验提前2-3个月。毒理学预测的范式转变毒性机制的解析与风险防控AI不仅能预测毒性，还能解析毒性机制：例如，通过分析化合物结构片段与毒性信号的关联，识别“毒性基团”（如醌类、硝基苯），指导分子结构优化；整合基因组学数据，预测患者对毒性的个体易感性（如携带HLA-B5701基因的患者更易发生阿巴卡韦过敏），实现精准毒性防控。药代动力学（PK）与药效动力学（PD）的协同优化生理药代动力学（PBPK）模型的AI增强传统PBPK模型依赖人工拟合参数，预测精度有限。AI通过整合患者生理特征（如年龄、体重、肝肾功能）与药物性质，实现个性化PK预测：-神经网络PBPK模型：输入药物结构、给药途径等参数，快速预测血浆浓度-时间曲线（AUC、Cmax），误差较传统模型降低40%；-群体PK分析：基于稀疏采样数据，利用贝叶斯估计个体PK参数，指导特殊人群（如肝肾功能不全患者）的剂量调整。药代动力学（PK）与药效动力学（PD）的协同优化PK/PD模型的动态优化与剂量设计PK/PD模型关联药物暴露量与效应，是剂量设计的基础。AI通过引入时间延迟效应、耐受性等复杂因素，构建更精准的PK/PD模型：-强化学习：以“疗效最大化+毒性最小化”为目标，优化给药方案（如负荷剂量、维持剂量）。-时序模型（Transformer）：分析PK数据与临床效应的时间关联，预测最佳给药窗；例如，某抗生素研发中，AI优化的PK/PD模型将有效率从75%提升至90%，同时肾毒性发生率从15%降至5%。挑战与展望当前AI在临床前研究中的主要挑战包括：模型外推性（动物到人体的数据迁移困难）、多器官毒性交互作用的复杂性（当前模型多针对单器官毒性）。未来需通过“人体器官芯片+AI”构建类人体系统，开发多器官毒性协同预测模型，进一步提升临床前研究的预测价值。05临床试验阶段的AI赋能：设计、执行与决策优化临床试验阶段的AI赋能：设计、执行与决策优化临床试验是转化路径的“临门一脚”，其设计合理性、执行效率直接影响候选药物的上市进程。AI技术通过优化试验设计、加速受试者招募、实时监测数据，正在重塑临床试验的全流程。临床试验设计的智能化革新受试者招募的精准匹配与加速

-NLP技术提取EHR特征：BERT模型自动从病历中提取患者的人口学信息、疾病史、实验室检查结果等关键指标；例如，默克公司利用AI招募某肿瘤临床试验受试者，将招募周期从12个月缩短至6个月，成本降低40%。传统受试者招募依赖人工筛选EHR，效率低且漏筛率高。AI技术可实现自动化、精准化的招募：-智能匹配算法：基于试验方案（如入组/排除标准）与患者特征，计算匹配度，优先招募高匹配度患者。01020304临床试验设计的智能化革新适应性试验设计的动态优化传统固定样本量试验（FST）难以应对中期数据变化，适应性试验（AdaptiveDesign）允许基于中期数据调整试验方案，但需复杂统计支持。AI通过实时分析中期数据，实现动态优化：-贝叶斯适应性设计：AI模型动态更新受试者应答概率，调整样本量、随机化比例；-无缝设计：将I期/II期/III期试验整合为单一试验，AI指导不同阶段的无缝过渡，如某抗癌药的无缝试验将研发周期缩短2年。临床试验数据管理与质量控制的智能化电子数据采集（EDC）系统的AI增强030201传统EDC系统依赖人工录入与核查，错误率高（约5%-10%）。AI通过自动化数据采集与智能核查提升质量：-光学字符识别（OCR）与NLP：自动提取纸质病历中的关键数据，减少人工录入；-异常数据智能预警：基于历史数据训练AI模型，识别逻辑矛盾（如年龄与生育状态不符）、极端值（如血压异常升高），实时提醒研究者核查。临床试验数据管理与质量控制的智能化真实世界证据（RWE）与临床试验数据的互补ARWE（如医保数据、电子健康档案）可补充临床试验数据的局限性，为试验设计提供支持：B-外部对照设置：AI分析RWE中相似历史患者的治疗结局，为试验设置外部对照组；C-终点事件预测：基于RWE训练AI模型，预测临床试验中的复合终点（如无进展生存期OS），缩短随访时间。临床终点评估与安全性监测的实时化影像学终点AI评估1传统影像学终点（如肿瘤RECIST标准）依赖人工测量，主观性强（观察者间差异约15%-20%）。AI可实现自动化、标准化的评估：2-深度学习图像分割：U-Net、nnU-Net模型自动勾画肿瘤区域，计算肿瘤体积变化，误差较人工降低50%；3-多模态影像融合：整合CT、MRI、PET影像，提升疗效评估准确性（如肺癌脑转移的评估灵敏度从80%提升至92%）。临床终点评估与安全性监测的实时化不良事件的智能预警与风险管理传统安全性监测依赖研究者主动报告，易漏报、迟报。AI通过实时分析患者数据，实现早期预警：-多源数据融合分析：整合生命体征、实验室检查、自由文本记录（如医生笔记），识别不良事件信号；-深度学习预测模型：基于历史数据预测严重不良事件（SAE）发生风险，如某心血管药物试验中，AI提前72小时预警了5例潜在心肌梗死事件，经及时干预无患者死亡。321挑战与展望AI在临床试验应用中的主要挑战包括：数据隐私保护（如EHR数据的合规使用）、监管审评的适配性（FDA对AI决策的审评标准尚不完善）。未来需通过联邦学习实现数据“可用不可见”，制定AI临床试验的行业标准与指南，推动技术落地。06AI驱动的转化路径全链条协同与数据闭环AI驱动的转化路径全链条协同与数据闭环临床前到临床转化并非线性流程，而是多环节迭代、多数据协同的复杂系统。AI技术通过打破数据孤岛、构建全链条模拟平台，正在实现转化路径的“一体化协同”。打破数据孤岛：构建一体化转化数据平台多模态数据的标准化与融合转化路径中的数据（基因组、临床、影像、文献等）存在格式不一、标准各异的问题。AI通过数据湖（DataLake）与知识图谱技术实现统一存储与调用：-数据湖：存储原始数据与处理后数据，支持按需提取与跨模态分析；-知识图谱：将数据转化为结构化知识，实现“数据-知识-决策”的转化，如某企业构建的转化医学知识图谱整合了10亿条数据，支持靶点-药物-临床证据的实时查询。打破数据孤岛：构建一体化转化数据平台跨机构数据协同与联邦学习多中心数据因隐私与产权问题难以共享，联邦学习（FederatedLearning）可在保护数据隐私的前提下实现模型协同训练：01-本地训练+全局聚合：各机构在本地数据上训练模型，仅上传模型参数（非原始数据）至中心服务器聚合，避免数据泄露；02-差异化联邦学习：针对不同机构的数据分布差异，采用加权聚合策略，提升模型泛化性。例如，斯坦福大学与谷歌合作开展的联邦学习项目，整合了5家医院的患者数据，使糖尿病预测模型AUC提升0.12。03全链条模拟与决策支持系统数字孪生技术在转化路径中的应用01数字孪生（DigitalTwin）构建转化路径的虚拟映射，可模拟各环节的输入-输出关系，预测转化成功率：-靶点-药物转化孪生体：整合靶点验证数据、药物设计数据、临床前数据，模拟候选药物的转化概率；-动态风险预警：实时监测虚拟转化路径中的风险点（如毒理预测异常），提示研究者调整策略。0203全链条模拟与决策支持系统AI辅助的转化风险评估与决策传统转化决策依赖专家经验，主观性强。AI通过整合多维度数据，提供量化决策支持：-多目标决策分析（MODM）：平衡“疗效、成本、风险、时间”等目标，推荐最优转化策略；-强化学习决策优化：模拟长期转化路径，动态调整资源分配（如优先推进高成功率靶点）。030102持续学习与迭代优化的闭环机制临床反馈数据驱动模型迭代临床试验结果是验证临床前模型的最佳“训练数据”。AI通过建立“临床-临床前”反馈闭环，持续优化模型：01-逆向迁移学习：将临床数据（如患者应答率、不良反应）反向迁移至临床前模型，修正靶点预测与药物设计偏差；02-在线学习：模型实时接收新数据，动态更新参数，提升预测准确性。03持续学习与迭代优化的闭环机制转化效率的量化评估与优化建立转化路径的KPI体系（如靶点验证周期、候选药物成药率），AI通过分析历史数据，识别效率瓶颈并提出优化方案：例如，某药企通过AI分析发现，其转化路径中的“毒理评价”环节耗时占比达40%，后引入AI毒理预测模型，将该环节耗时压缩至25%。挑战与展望当前全链条协同的主要挑战包括：数据孤岛依然存在（仅约20%的机构愿意共享数据）、模型跨环节迁移能力弱（临床前模型预测临床效果的相关性约60%）。未来需构建行业标准数据接口，开发跨环节迁移学习算法，实现“数据-模型-决策”的全链条智能协同。07AI加速临床前到临床转化的挑战与未来展望AI加速临床前到临床转化的挑战与未来展望尽管AI在转化路径中展现出巨大潜力，但其规模化应用仍面临多重挑战；同时，技术迭代与行业协同将推动AI向更深层次、更广领域拓展。当前面临的核心挑战数据壁垒与质量瓶颈-数据孤岛：医疗机构、药企、CRO机构的数据因商业隐私与合规要求难以共享，导致AI模型训练数据不足；01-数据异质性：不同来源数据的格式、标准、质量差异大，数据清洗与整合成本占总成本的60%以上；02-标注依赖：监督学习模型需大量高质量标注数据，但生物医学数据的标注（如靶点功能、药物毒性）依赖专家经验，成本高且效率低。03当前面临的核心挑战算法可解释性与监管适配性-黑箱问题：深度学习模型的决策过程难以解释，影响医生、监管机构的信任（如FDA要求AI模型提供可解释性报告）；-监管滞后：现有药物审评指南未明确AI生成数据的审评标准（如AI设计的分子、AI预测的毒理数据），导致企业申报风险高。当前面临的核心挑战专业人才复合型短缺AI药物研发需要“AI算法+生物学+医学+药学”的复合型人才，但当前高校培养体系单一，行业人才缺口超10万人，制约了AI技术的深度应用。未来发展趋势与突破方向联邦学习与隐私计算技术的规模化应用联邦学习、安全多方计算（MPC）等技术将实现数据“可用不可见”，破解数据共享难题。例如，欧盟“欧洲健康数据空间”（EHDS）计划已推动10国医院采用联邦学习技术，开展AI肿瘤靶点预测合作。未来发展趋势与突破方向可解释AI（XAI）的临床落地LIME、SHAP、注意力机制等XAI技术将提升模型透明度，满足监管要求。例如，FDA已开始接受基于XAI的AI诊断软件申报，2023年批准的5款AI医疗器械均提供了可解释性报告。未来发展趋势与突破方向多模态AI融合与跨尺度建模整合分子（基因组、化合物）、细胞（单细胞多组学）、个体（临床影像、EHR）数据，构建“分子-细胞-个体”全尺度AI模型，提升转化预测准确性。例如，哈佛大学开发的“多模态AI转化平台”将分子对接模型与患者临床数据融合，使候选药物临床成功率提升15%。未来发展趋势与突破方向AI与自动化实验室的深度融合“AI+机器人+自动化仪器”构成智能实验室，实现从靶点发现到临床前研究的全流程自动化：1-机器人实验操作：自动化完成化合物筛选、