近日，温州医科大学张康团队、李校堃团队以及四川大学杨胜勇团队，联合澳门科技大学、中山大学、广州实验室、北京生命科学研究所及斯坦福大学的研究人员，在国际顶尖期刊《Nature Medicine》上发表了题为《Artificial Intelligence in Drug Development》的综述文章。该文全面回顾了AI在药物研发全流程中的应用进展，从疾病靶点识别、药物发现、新药设计、合成规划、临床前研究到临床研究及上市后监测，系统阐述了AI赋能药物开发的最新成果，并深入探讨了未来研究方向。

1. 生长因子遇上AI，破解糖尿病难题子遇上AI破

李校堃团队基于30年研究积累，利用AI解析生长因子（FGFs）的生物学机制，构建了全球首个FGFs突变体基因库，精准预测蛋白质三维结构，设计出高效短肽药物。例如，开发的在动物实验中实现“一次给药控糖半年”效果，现已进入临床验证，有望革新传统糖尿病治疗模式.

2.全流程AI赋能：从靶点到临床

· 靶点发现：AI分析基因组数据，快速锁定糖尿病并发症、慢性创面等疾病的新靶点，效率提升百倍。

· 药物设计：AI结合自由能计算技术，仅用1天从10亿分子库中筛选出候选药物（传统需数年），成本降低千倍 。

· 临床试验：AI优化患者匹配方案，缩短FGF类药物的临床试验周期，失败率降低90% 。

 3. 中国原创力：从实验室到产业高地

李校堃团队将温州打造成全球“生长因子研发中心”，孵化的“中国基因药谷”吸引200多家企业入驻，推动生长因子药物在烧伤、糖尿病溃疡等领域的广泛应用。其成果发表于《Nature》《Cell》等顶刊，使我国在生长因子研究领域达到国际领先水平。

 4.挑战与未来

尽管前景光明，团队指出AI制药仍需突破数据壁垒（医疗数据分散、隐私限制）和算法黑箱（需提升决策透明度）。未来将通过多组学数据整合、政策支持（如中国AI辅助诊断入医保、FDA用AI替代动物试验）加速技术落地。