综述：人物角色驱动的生成式人工智能在制药领域的应用

《Drug Discovery Today》：Persona-driven generative AI in pharmaceuticals

本综述系统阐述了人物角色驱动生成式人工智能（GenAI）在制药领域的变革性应用（2023-2025年），涵盖靶点识别、临床开发、监管智能和患者沟通等环节。文章重点分析了AlphaFold 3、数字孪生（Digital Twin）等关键技术突破，指出该方法通过情境启动（Contextual Priming）和领域专业知识显著提升AI-人协作效率，可实现研发周期缩短60-70%。同时，综述也警示了幻觉（Hallucination）缓解、偏见管理和监管验证等关键挑战，为行业广泛应用提供了前瞻性指引。

　　

引言

制药行业正面临着药物研发效率和可持续性的空前危机。尽管科学不断进步，将一种新药推向市场平均需要投入10-15亿美元，耗时10-15年，而进入临床试验的化合物成功率仍低至约10%¹。行业面临着专利悬崖、研发成本上升以及应对传统方法已失效的复杂疾病的迫切需求等多重压力。生物系统固有的复杂性、预测药物-靶点相互作用的困难以及晚期临床失败带来的巨大成本，进一步加剧了这些挑战。

近年来，人工智能（AI）领域的技术突破已成为应对这些根本性挑战的潜在解决方案。预计到2025年，30%的新药将利用AI发现，该技术已证明能在临床前阶段将药物发现时间和成本降低25–50%²。尽管前景可观，但仍存在重大挑战，例如数据质量和标准化问题，因为制药数据集通常比其他AI应用中的数据更小、更复杂且标准化程度更低。

在此演进背景下，人物角色驱动的生成式人工智能（GenAI）已成为一种有前景的方法，它解决了制药研发、管理及营销中固有且复杂的人机交互挑战[3]–[8]。与不考虑上下文、提供通用输出的GenAI模型不同，人物角色驱动的系统和提示词经过精心设计，具备特定的合成个性、专业知识边界和行为模式。这种方法不仅改善了推理能力，还能实现与制药专业人士更具情境相关性的互动⁹。近期研究表明，经执业医护人员评估，AI聊天机器人的回复在共情能力和质量上被评定为显著优于医生的回复。这表明精心设计的人物角色驱动AI不仅能够匹配，甚至可能在某些特定沟通任务中超越人类表现¹⁰。

人物角色驱动方法的有效性源于其利用大型语言模型中情境启动（Contextual Priming）机制的能力¹¹。例如，通过采用特定的专业角色——如药物化学家、监管事务专家或临床研究员——这些GenAI系统能够激活相关的知识模式，提供更具针对性、领域特定的见解。这一概念开始在制药应用中获得关注，GenAI与数字孪生（Digital Twin）技术的结合，通过实现对生物系统的复杂模拟，有望彻底改变药物发现和临床试验设计¹²。

当前，GenAI及其人物角色驱动方法在制药领域的应用已覆盖整个药物开发流程，从靶点识别、化合物设计到监管申报和患者沟通。麦肯锡全球研究所估计，GenAI每年可为制药和医疗产品行业创造600亿至1100亿美元的经济价值，主要来源于化合物识别、开发加速和营销优化等方面的生产力提升¹³。这些应用在应对行业核心挑战方面尤其有价值：加速上市时间、降低开发成本，并通过在关键开发阶段做出更优决策来提高成功率。

近期应用

过去三年中，GenAI在制药行业的创新应用尤其令人瞩目。以下示例展示了采用GenAI人物角色如何增强从研发到患者沟通的制药产业链。

靶点识别与药物发现

GenAI在2024年至2025年间对制药靶点识别和药物发现产生了变革性影响，取得了突破性进展。例如，DeepMind开发的AlphaFold 3能够以前所未有的精度预测蛋白质结构、蛋白质-配体相互作用以及蛋白质与核酸的复合物，大大加速了早期药物发现阶段。人物角色驱动的GenAI系统，通过模拟资深药物化学家或生物信息学家的思维过程，能够分析海量多组学数据，识别与疾病通路相关的潜在新靶点，并提出具有理想特性的新分子实体。这些工具已显示出将靶点验证和先导化合物优化周期从数年缩短至数月的潜力。

临床开发与试验优化

在临床开发领域，人物角色驱动的GenAI正被用于优化试验设计、患者招募和数据分析。通过扮演临床试验经理或生物统计学家的人物角色，GenAI可以分析历史试验数据、识别合格标准中的模式，从而更精准地定位患者人群，提高招募效率。此外，GenAI驱动的数字孪生技术能够创建虚拟患者对照组，与接受实验性治疗的真实患者组进行比较。这种方法有可能减少所需的试验参与者数量，并更快速地获得有效性和安全性结果，从而显著降低临床试验的成本和时间。

监管智能与合规

监管事务领域正受益于专门针对监管指南和提交要求而定制的GenAI人物角色。这些系统可以持续监控全球监管机构（如美国FDA、欧洲EMA）的最新动态，分析指导文件，并就新药申请（NDA）或生物制剂许可申请（BLA）的复杂要求提供建议。通过模拟监管事务专家的角色，GenAI可以帮助准备更完整、合规的提交材料，减少因信息不全而导致的审批延迟。一些系统还能够预测监管机构可能提出的问题，使申办方能够提前准备充分的回应。

患者沟通与支持

在药物开发的患者端，人物角色驱动的GenAI被用于改善患者教育、用药依从性和支持。例如，具有“富有同情心的患者导航员”或“疾病教育专家”人物角色的AI聊天机器人，可以根据个体患者的健康状况、识字水平和偏好，提供个性化的用药说明、副作用管理和生活方式建议。研究表明，这类AI驱动的沟通在一致性和可及性方面可能优于传统方法，有助于改善健康结局。

实施挑战与局限性

幻觉（Hallucination）是人物角色驱动GenAI在制药应用中最关键的风险，其事实性错误可能直接影响患者安全和监管合规性。与通用AI应用不同，制药背景要求药物信息、剂量建议和安全资料的绝对准确。研究表明，即使在专业制药查询中，最先进的语言模型也表现出8–15%的幻觉率，这为关键决策带来了风险。

数据偏见和模型可解释性是另外两个主要挑战。如果训练数据不能代表不同人群，GenAI模型可能会延续或放大现有的健康差异。例如，在患者招募或治疗反应预测中产生有偏见的输出。此外，GenAI决策过程的“黑箱”性质使得监管机构和临床医生难以验证其建议的合理性，这在高度监管的制药行业是一个重大障碍。

监管验证和集成到现有工作流程中也构成了重大障碍。监管机构正在努力制定评估AI驱动工具作为医疗设备或药物开发辅助手段的框架。将GenAI系统无缝集成到制药公司已有的IT基础设施和标准操作程序中，需要大量的技术投入和组织变革管理。

最后是伦理考虑，特别是在患者数据和AI生成内容方面。确保数据隐私、安全以及透明地披露AI在交互中的作用至关重要。

未来方向

GenAI基础模型（Foundation Models）是人物角色驱动制药AI应用领域最具变革性的发展方向。与当前针对特定任务的模型不同，这些在多样化生物数据集上训练出来的庞大架构，有望在分子、细胞和系统水平上理解基本的生物学原理。早期结果表明，这些模型能够以前所未有的精度识别新的治疗靶点并预测药物反应，可能将药物发现过程重新定义为基于第一性原理的模拟。

多模态AI集成是另一个关键方向，它将结合基因组学、蛋白质组学、临床记录和真实世界证据（RWE）等多种数据类型。人物角色驱动的系统将能够处理这些不同的信息流，提供对疾病机制和治疗效果的更全面理解。

在可解释性AI（XAI）方面的进步对于获得监管认可和临床采纳至关重要。未来的人物角色驱动系统可能会内置解释功能，清晰地展示其推理链条和所依据的证据，从而建立信任。

最后，我们预计会出现高度专业化的、针对特定治疗领域（如肿瘤学、神经科学）或功能角色（如药物安全警戒、医疗事务）的AI人物角色。这些专业化角色将提供更深层次的专家级互动，进一步推动制药创新的边界。

作者贡献声明

Yun Wan:综述撰写 – 审阅与编辑，初稿撰写，调研，形式分析，概念化。 Makoto Nakayama:综述撰写 – 审阅与编辑，初稿撰写。 Cesar Floyd Aldana:综述撰写 – 审阅与编辑。 Frank Alvino Jarvis:综述撰写 – 审阅与编辑。

利益冲突声明

作者声明不存在与本手稿相关的利益冲突。