强生称AI将药物候选化合物生成时间缩短一半

美国食品药品监督管理局（FDA）和各大制药公司正在加速采用人工智能，以简化临床试验流程——涵盖数据提交、监管审查到药物候选化合物生成——尽管AI发现突破性新分子的愿景目前仍难以实现。

强生将潜在客户开发时间缩短一半

在周一于纽约举行的路透社Momentum AI大会上，首席信息官吉姆·斯旺森表示，公司已借助AI将新药研发的线索生成时间缩短了一半。斯旺森表示，虽然AI目前尚无法独立发现新产品并推向市场，但强生正在利用这一技术对化学化合物和生物制剂进行筛查，以评估其治疗潜力。

更为引人注目的是，斯旺森介绍道，AI已将临床试验报告的准备时间从传统的700小时压缩至约15分钟。"我们能够优化我们的流程，"斯旺森说道，并补充表示，AI的目的是增强员工的工作能力，而非取而代之。

强生并非孤例。据报道，在1月举行的摩根大通医疗健康大会上，七家大型制药公司和六家小型生物技术公司均表示，AI正在将临床试验招募和监管文件等劳动密集型工作缩短数周。葛兰素史克表示，其利用数字化和AI工具减少了临床试验中的人工数据收集工作，在一款哮喘药物的后期研究中节省了约800万英镑。波士顿科学则宣布计划部署Anthropic的Claude AI，以实现试验后数据分析及临床研究报告起草的自动化。路透社

FDA 自建 AI 基础设施

FDA 同步推进内部 AI 能力建设。2025 年中，该机构推出了基于大语言模型的工具 Elsa，据内部数据显示，目前已有超过 70% 的员工在使用。Elsa 能够加快临床方案审查速度、缩短科学评估周期，并识别高优先级的检查目标。到 2026 年 1 月，FDA 将 Elsa 升级为"智能体 AI"模式，使其具备处理多步骤工作流的能力，例如汇编事件报告和起草简报。

在监管层面，FDA 于 2025 年 6 月发布最终指南，为支持药品和生物制品申报所使用的 AI 模型制定了一套七步可信度评估框架。该框架要求申请方明确模型的预期用途、评估相关风险，并透明地报告验证结果——这表明尽管 AI 的应用受到鼓励，但必须符合严格的可靠性标准。

效率提升，而非科学捷径

据路透社援引麦肯锡的预测，智能体AI有望在五年内将临床开发效率提升35%至45%。然而，业界领袖警示，AI目前的影响主要集中于运营层面——如临床试验招募、文件准备和数据分析——而非药物研发的底层科学本身。"所有人都在期待一款由AI开发的药物，"安进公司研究主管杰伊·布拉德纳表示，并坦承这一里程碑目前仍遥不可及。路透社