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央视董倩专访丨白晨:科技绘制AI新药研发新方向

2025.06.05

当传统制药困在 “高成本、长周期、低成功率” 的死循环里,当 AI 制药陷入 “数据错配” 的行业困局,晨伫杭州生物科技有限责任公司(下简称“晨伫科技”)正以 “诺奖级计算生物学 + 人工智能” 的融合双引擎,尝试为创新药研发劈开一条新路径。


今日,晨伫科技创始人、董事长白晨博士受邀参与录制的央视《信用中国》——“崛起的民族品牌”特别节目正式播出。

在节目中,白晨博士与知名主持人董倩展开深度对话,首次系统性分享了他在AI技术赋能的新药研发领域的前沿探索与实践经验。作为一档由央视专业团队打造、以记录"国家影像档案"为使命的高端访谈栏目,《信用中国》此次聚焦科技创新领域,通过白晨博士的精彩分享,向观众呈现了AI药物研发这一前沿科技领域的发展图景。

访谈中,白晨博士不仅深入剖析了当前AI技术在新药研发中所面临的关键挑战及突破路径,更首次公开分享了晨伫科技自主研发的新型药物设计方法论及最新研究成果。尤其引人关注的是,白晨博士和董倩老师就“科技工作者的时代使命与AI未来发展”这一议题进行了精彩的思维碰撞。

在AI技术快速迭代的大背景下,此次央视专访,不仅展现了晨伫科技在AI制药领域的技术实力,更彰显了企业以科技创新推动医药产业升级的坚定信念。目前,该节目已在中央电视台老故事频道黄金时段播出,并同步在凤凰网、中华网、搜狐网等主流网络平台上线。

[ 精彩速览 ]

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1

晨伫解决了什么问题?

让药物设计,从“随机盲盒”到“精准设计”

传统药物研发面临成本高、周期长、成功率低等难题,而AI的介入曾被寄予厚望。然而,多数AI制药企业因忽略靶标蛋白的“多维度耦合工作机理”,导致设计出的分子活性不足,难以成药。

晨伫科技的核心突破,在于将诺贝尔化学奖得主Arieh Warshel教授的计算生物方法学引入AI模型,首次将“蛋白工作过程”的物化动力学(Kinetic)信息,包括过渡态结构和能垒的动态数据纳入模型训练,让AI不仅能设计分子结构,更能预判药物对疾病靶点的作用机制。这种“高维数据+机理研究”的模式,提高了AI制药模型天花板,使晨伫的AI模型在药物活性、成功率上远超行业平均水平。



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2

新方法、新模式的“反馈”如何?

一年半速跑:用硬核成果定义 “AI 制药新速度”

白晨介绍,公司正式运营仅一年半,就已经在多条药研管线取得令人瞩目的进展。传统药物设计一般需 5-6 年的骨架创新周期,晨伫研发团队压缩至1 年左右,成本降至1/5,重新定义了 “AI 制药 = 降本增效” 的行业初心。

乳腺癌管线:设计出全新骨架“分子胶”药物,其细胞活性与药代动力学数据均达国际领先水平,即将进入临床申报阶段。

神经退行性疾病管线:利用自有AI挖掘模型,发现全新作用机制和靶点,阿尔兹海默症和帕金森症候选分子在动物实验中疗效优于现有一线药物并且几乎没有毒性,有望快速进入临床II期。

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3

“根正苗红”,未来明朗,为什么选择创业?

科研成果应该走向产业:一位科学家的创业初心

白晨的创业选择曾让同行惊讶:放弃高校的稳定教职,省级人才津贴,却毅然投身充满不确定性的创业赛道。谈及初衷,他表示:“在高校时,我看着行业大把资金投入‘错误方向’,深感痛心——不研究蛋白工作机理,AI 设计就是盲人摸象,空中楼阁,应当回归科学本质,用正确的理化数据解决AI质量问题。”

带着 “用技术推动变革” 的执念,他拉来导师 Warshel 教授担任联合创始人,从零搭建团队,只为证明:正确的数据+ AI,才能让AI创新药研发告别“玄学”。

谈及行业现状,白晨直言:“当行业经历资本退潮,反而是真正做事的机会。”晨伫的目标很清晰:用 3-5 年推动管线进入临床,证明 “机理研究驱动型 AI 制药” 的可行性。谈及AI技术的未来,白晨坚定地表示:“未来AI一定会被应用到各行各业,我能用这么多年所学的专业知识来推动这个行业的发展,只要有这样一种可能性,那么我就会非常热情地去做的。”这份执着,也正是晨伫科技在AI制药领域不断突破的源动力。

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结语

作为行业破局者,白晨带领晨伫科技以 “诺奖级技术积淀与系统性创新”开辟新赛道。正如他所言:“科学的浪漫,就在于把‘不可能’变成‘可能’。”

期待这场从实验室到产业化的技术突破,能够为AI制药领域带来无限可能。


央视频(中央新影-老故事频道)播出链接:

https://m.cctv5g.com/yctv/live?contId=5500074026&dataType=4&startTime=

首播时间:2025 年 06 月 05 日 星期四 09:47/17:47

重播时间:2025 年 06 月 06 日 星期五 06:47/13:47/21:47

专栏链接:

《信用中国》20250605期2|白晨:科技绘制AI新药研发新方向


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