摘要：前不久，在上海浦东香格里拉酒店举行的亚马逊云科技医疗及生命科学行业峰会上，英矽智能与亚马逊云科技联合举办的媒体沟通会成为焦点。作为全球领先的生成式AI药物研发公司与云计算巨头，双方此次展开的合作，其目的在于借助技术创新的强大力量，突破传统药物研发过程中所面临的
前不久，在上海浦东香格里拉酒店举行的亚马逊云科技医疗及生命科学行业峰会上，英矽智能与亚马逊云科技联合举办的媒体沟通会成为焦点。作为全球领先的生成式AI药物研发公司与云计算巨头，双方此次展开的合作，其目的在于借助技术创新的强大力量，突破传统药物研发过程中所面临的高成本以及长周期这两大瓶颈问题。对此，英矽智能IT负责人沙林及亚马逊云科技中国区医疗及生命科学行业负责人张湛，在此次行业峰会上共同揭示了AI与云计算如何重塑生命科学领域的未来。
英矽智能：从靶点发现到临床管线的AI全链条突破
沙林在分享中指出，英矽智能自2014年成立以来，一直都将生成式AI作为核心驱动力，全力构建一个涵盖靶点发现、分子设计以及临床试验预测等多个关键环节的端到端平台，即Pharma.AI。该平台在行业内具有重要的地位和影响力。其核心产品主要包括：
PandaOmics平台通过整合基因表达、代谢组学及文献挖掘等多源数据，依托20余种生物学模型与专属数据库构建靶点综合评估体系，对药物靶点进行量化评分与优先级排序；Chemistry42则集成30余种生成式AI算法，基于靶点结构特征或小分子理化性质智能生成候选分子，并通过奖励函数与成药性过滤机制双重优化分子设计；inClinico进一步利用Transformer深度解析18万项临床试验数据，精准预测II/III期转化成功率，形成从靶点筛选、分子设计到临床预测的全链条AI赋能体系。
在Pharma.AI平台的驱动下，英矽智能全球首款由生成式AI识别靶点并设计化合物的抗特发性肺纤维化候选药物Rentosertib仅耗时18个月、投入260万美元，就完成了从靶点发现到临床化合物提名的早期药物发现过程，相较于传统早期药物研发所需的2.5-4年耗时和数千万美金的投入，显著提升了研发的效率，降低了研发的成本，展现出AI在加速新药研发进程中的核心优势。
亚马逊云科技：基础设施赋能，释放AI创新潜力
张湛强调，亚马逊云科技正通过三重核心能力驱动生命科学行业数字化转型。在算力支撑层面，其构建的弹性计算体系以Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)与Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)为核心，可动态调配超大规模计算资源，确保像Chemistry42这类平台在处理高并发分子生成任务时获得即时算力供给；同时采用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)企业级存储解决方案，凭借99.999999999%（11个9）的持久性保障与Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)智能数据库管理，形成高效数据存储与处理的闭环。
Amazon S3工作原理
针对AI工具创新，亚马逊云科技提供专为生命科学优化的技术栈：Amazon SageMaker作为全托管机器学习平台，深度支持英矽智能等企业的模型开发全流程；而Amazon Bedrock则通过集成Claude、DeepSeek等前沿大模型，赋能科研文献深度解析、领域知识图谱构建及运营管理自动化，构建起智能化的研发中枢。
Amazon SageMaker机器学习模型
在全球化部署与合规建设方面，亚马逊云科技覆盖36个地理区域的云基础设施，为生命科学企业海外拓展提供了技术跳板。配合130余项HIPAA合规认证构建的数据安全护城河，既保障跨国研发协作中的数据隐私，也为企业构建符合国际标准的合规运营体系。
这三重能力形成有机协同——弹性算力打破资源瓶颈，行业AI工具加速科学发现，全球合规架构护航创新发展，共同构成生命科学数字化转型的完整技术支撑体系。
AI重塑行业：机遇、挑战与未来趋势
沙林认为，当前AI在药物研发领域已走出质疑期，正向规模化应用纵深发展。在研发价值链上，AI技术正深度渗透到靶点发现、分子生成及临床试验设计等核心环节，全球前二十大制药企业中超半数已引入英矽智能等平台作为研发新基建。然而，数据孤岛造成的异构性难题与算力成本攀升，仍构成技术落地的双重挑战。针对这一痛点，英矽智能通过构建自动化实验室与亚马逊云科技的弹性计算服务形成协同效应，在保障数据质量的前提下优化成本结构，为AI制药的产业化进程扫除关键障碍。
张湛系统描绘了生成式AI的三大发展方向：在数据维度，通过Amazon DataZone与HealthOmics等行业服务深度整合，构建跨源数据流通机制，破解科研数据孤岛难题；在工具创新层面，着力开发低代码交互界面，如蛋白质结构预测工作台，使生物学家和临床医生无需编程背景即可调用复杂AI模型，推动技术普惠化；在应用拓展维度，深度融合亚马逊云科技的生成式AI底层能力与英矽智能在医药领域的场景化经验，探索新材料研发、个性化医疗等跨界创新场景，开辟AI赋能产业的新边疆。
技术细节与行业洞察
在AI制药领域，英矽智能通过Chemistry42平台构建“生成-筛选”闭环体系，运用ADMET毒性预测模型与自由能计算对生成分子进行多层级过滤，并结合真实实验数据持续迭代奖励函数，保障候选药物分子兼具生物活性与临床开发价值。而亚马逊云科技则为生命科学行业提供全链路合规支持，其端到端框架涵盖数据加密传输、细粒度访问控制及审计追踪功能，如Amazon S3通过生命周期规则自动管理敏感数据归档，HealthImaging服务更针对医疗影像存储进行DICOM标准适配。
展望未来三年，AI技术有望深度重构临床试验范式，从智能化患者匹配到动态终点预测，甚至可能革新传统双盲试验设计，同时基于患者多组学数据开发的个性化治疗算法将成为精准医疗突破的重要方向。
结语：
英矽智能与亚马逊云科技的合作，正以AI与云计算的双重引擎，重构药物研发的“双十定律”（十年时间、十亿美元成本）。从靶点发现到临床管线，从数据治理到模型训练，双方通过技术创新与行业深耕，为攻克纤维化、肿瘤、自免、神经退行性疾病等未被满足的临床需求提供新范式。正如张湛所言：“患者还在等待，我们需要更快、更高效的解决方案。”而这场技术革命，才刚刚开始。
来源：科技视讯