VIVA动态丨维亚生物亮相BIO CHINA：AI制药与投资孵化，两场对话里的行业新坐标

近日，BIO CHINA 2026在苏州国际博览中心举行，维亚生物出席本次大会并设立展台。维亚生物首席创新官兼维亚生物创新中心负责人戴晗博士受邀出席，分别作为圆桌嘉宾及主持人参与两大热门议题的深度对谈，展示了其在创新药研发领域的前瞻洞见。

（右一：戴晗博士）

在"AI破局：下一代创新药物的研发与应用"圆桌讨论中，戴博士就AI公司与传统Biotech在研发方式上的差异发表了深度见解。

AI目前是迭代迅速、极具潜力的工具，但其落脚点终究在于"制药"本身——一个分工复杂、周期漫长、风险极高的产业。在临床前及特定临床阶段，AI已能通过高效测试大量假说，在分子生成、靶点验证及医学证据搜寻等环节实现显著的降本增效。然而，AI能否真正提升制药整体成功率，目前仍有待验证，行业仍需拭目以待。

在工作范式上，他以"DMTA"（设计-合成-测试-分析）循环为例阐述AI制药与传统Biotech的核心差异所在。传统设计依赖专家经验与生物化学知识，引入AI算法后效率大幅跃升，可显著减少湿实验投入。但这一过程并非全由AI驱动，其中涉及大量科学家与AI的协同互动。

在探讨在制约AI制药发展的核心要素上，戴博士认为数据是当前最关键的壁垒。算力可通过硬件GPU/ TPU投入解决，算法领域目前也有多元化的创新与迭代，包括一些可商用的开源方案可供借鉴，而行业内私域数据形成的"数据孤岛"问题则难以回避。尤其是行业中大量的"负面数据"（negative data）——即实验失败的结果，往往无法在文献和公开数据集中获取，而这恰恰是具有极高价值的"数据暗物质"。

对此，他提出联邦学习与区块链技术作为潜在解决路径之一，并以其前司GSK早年参与发起的"Open Targets"项目为例，说明通过合理的生态共建机制，各方可在保护私域数据的前提下共同优化模型，并通过区块链记账实现贡献价值的合理分配，推动生态圈数据价值的最大化。

谈及成药性难题，他指出例如药物理化性质，体内DMPK特性等方面涉及复杂的多维相互作用， AI当前的预测能力还在不断突破。从动物模型到人体的转化医学目前是制药领域最难逾越的鸿沟。对此，他对器官芯片技术寄予厚望，直接采用患者样本进行药效评估可预测性更优。展望未来，他将AIDD类比为"加速的进化"——通过明确目标函数，适配算法与强大算力，将30多亿年的生物进化压缩在可操控的时间尺度内完成采样与优化。

（左一：戴晗博士）

戴博士还主持了"大药企'创新雷达'：如何扫描、投资与孵化未来"主题访谈，与来自拜耳，艾伯维，辉瑞，礼来和百济神州的多位嘉宾聚焦大型药企的投资布局与早期项目孵化，深度探讨产业资本如何精准捕捉前沿技术、赋能创新生态、布局未来赛道。

与此同时，维亚生物展台在大会期间吸引了大量业内人士前来交流探讨。围绕多肽、AIDD、TPD等行业热门赛道，维亚生物商务团队与来访嘉宾深入分享了丰富的研发生产案例和专业见解，全面展示了公司贯穿药物早期研发至商业化交付全流程的一站式综合服务能力，获得广泛关注与积极反响。