诺华的AI制药革命：揭秘57亿美元合作背后的战略野心
来源：AI药闻 | 发布时间：2025-10-31
摘要：2025 年相关报道显示，诺华正通过 “外部合作 + 内部建设” 双轮驱动推进AI 制药革命：外部与Isomorphic Labs（AlphaFold3 技术）、Schrödinger（计算化学）、Generate:Biomedicines（生物制剂设计）、Monte Rosa Therapeutics（57 亿美元分子胶降解剂合作） 等顶尖 AI 公司建立战略合作，聚焦传统方法难攻克的靶点；内部构建 AI 团队（如招募 Generative AI 解决方案架构师）与 MELLODDY 平台（整合 1000 万小分子、10 亿 + 数据点），将 AI 赋能于靶点发现、分子设计、临床试验优化、安全性预测全流程，重点布局免疫治疗（分子胶降解剂）与心血管疾病领域；在中国市场，其 AI 战略从 “产品引入” 转向 “生态共建”，实现新药开发 100% 与全球同步，2025 年已有 9 款创新药 / 新适应症获批，同时推进浙江海盐放射性药品生产基地（2026 年底投产），目标成为全球最具价值的医药健康合作伙伴，2024 年其全球药物可及性指数登顶，惠及全球近 3 亿患者（中国约 8070 万）。
引言
人工智能正在彻底改变药物研发的传统路径。诺华公司生物医学研究总裁Fiona Marshall表示：“我们正在所有业务领域端到端地使用AI。” 从早期靶点发现到临床设计，再到数字化健康平台，诺华正通过AI赋能，试图重塑医药行业的效率公式。
01 战略合作
借力顶尖AI技术平台
诺华近年来与多家AI技术公司建立了战略合作关系，2024年与Isomorphic Labs的合作尤为引人注目。Isomorphic Labs作为DeepMind的衍生公司，其AlphaFold3技术能够预测蛋白质结构以及蛋白-配体、核酸与复合体层面的相互作用，已成为全球科研与早期发现的“事实标准入口”。诺华选择与AI企业合作的方式颇具战略眼光——专门针对那些传统方法难以攻克的目标。Marshall透露：“我们尝试选择那些我们真正难以应对的目标。在一些项目中，我们已经为这些目标找到了不同于传统方法的化学物质。”除了Isomorphic Labs，诺华还与多家AI公司建立了合作关系：1、与Schrödinger合作，利用其计算化学平台加速分子设计
2、与Generate:Biomedicines合作，将AI应用于生物制剂设计空间
3、与Monte Rosa Therapeutics合作，利用其AI/机器学习支持的平台“QuEEN”发现和开发分子胶降解剂
02 技术应用
AI赋能药物研发全流程
靶点发现与分子设计
诺华正利用AI技术解决药物研发中的两大核心挑战：寻找新的药物靶点并设计最佳分子结构。通过AI虚拟筛选，诺华能够探索传统实验室筛选无法触及的化学空间。Marshall解释了这一优势：“如果你运行一个百万化合物的筛选，那只是整个化学空间的极小一部分。而使用AI和虚拟筛选，你可以探索无限大的化学多样性空间。”
临床实验优化
在临床开发阶段，诺华利用AI优化试验设计。AI能帮助研究人员模拟不同试验参数对患者招募速度和数据收集的影响，从而设计出更高效、更具代表性的临床试验。AI系统可以整合数据，帮助预测更改年龄、合并症等参数将如何影响招募率。此外，AI还能确保试验人群的多样性，通过设定不同种族和性别的比例参数，确定最适合招募多样化人群的试验中心。
安全性预测
诺华与Deciphex公司合作，数字化历史安全数据，试图更早识别安全性信号。这一方法有望在研发早期识别潜在问题，及时终止有安全隐患的分子，将资源转向更有前景的候选药物。
03 内部能力
构建AI专业团队与平台诺华正在全球范围内积极招募AI人才。2025年9月，诺华发布了Generative AI解决方案架构师职位，工作地点位于印度海得拉巴。这一职位将负责设计和交付企业级GenAI解决方案，重点关注可扩展性、合规性和业务价值。该职位的要求反映了诺华对AI专业人才的高标准：需要12年以上企业IT/解决方案架构经验，包括4年以上AI/ML经验和2年以上GenAI经验，并优先考虑制药、生命科学或医疗保健行业背景。
Generative AI解决方案架构师诺华还参与了一个名为 MELLODDY的项目，该项目创建了一个AI平台，从多家制药公司提供的专有化合物分析数据（包含1000万个小分子的10亿多个数据点）中学习，同时通过基于区块链的加密保持机密性。这些模型学习了疾病相关性生物分析中化学亚结构和活性之间的相关性，并受益于“转移学习”等技术。
04 重点领域
免疫治疗与心血管疾病诺华在AI领域的投入特别集中在两个重点治疗领域：免疫治疗和心血管疾病。在免疫治疗领域，诺华与Monte Rosa Therapeutics的合作值得关注。2025年9月，诺华与Monte Rosa签署了一项高达57亿美元的授权协议，获得一个未公开的药物发现目标的独家授权权利，以及免疫学早期项目中两项项目的许可选项。这是双方在一年内的第二次大规模合作，体现了诺华在“分子胶降解剂”这一新兴机制上的战略性押注。分子胶降解剂是一类小分子药物，其作用机制不是单纯抑制蛋白活性，而是“粘合”目标蛋白与体内降解系统，使得难以用传统药物作用的蛋白被标记并降解掉。在心血管领域，诺华提出了“上海全市血脂管理与心血管预防的数字化蓝图”，建议上海市将高脂血症控制正式纳入基本公共卫生服务项目。该蓝图包含三大核心组成部分：
- 一体化数字健康平台：整合医院、社区卫生中心和个人健康设备数据
- AI驱动的风险分层与干预：利用人工智能预测模型识别高风险患者
- 数字化依从性工具：通过移动应用提供用药提醒和健康教育
05 中国战略
本土创新与生态共建诺华在中国市场的AI战略已经从“产品引入”转向“生态共建”。诺华中国区总裁李尧表示，诺华希望借助人工智能让更多人掌握自己的健康指标，通过及时治疗确保血脂达标，从而预防心血管事件的发生。
2025年10月，诺华董事会主席乔恩礼博士在第37次上海市市长国际企业家咨询会议上提出，希望助力上海打造数字公共卫生体系的全球标杆。这一提议基于诺华基金会发起的CARDIO4Cities项目的成功经验，该项目已在圣保罗、达喀尔和乌兰巴托三座城市运行多年。诺华在中国的新药开发已实现100%与全球同步。2025年以来，诺华有9款创新药和新适应症在中国获批；到2026年底，诺华投资6亿元在浙江海盐建设的中国首个放射性药品生产基地将具备生产能力。
06 挑战与未来方向
尽管诺华在AI领域取得了显著进展，但将AI全面整合到传统研发流程中仍面临挑战。改变科学家的传统工作方式是其中的关键一环。Marshall分享了她的方法：“科学家需要被数据说服。如果你能告诉他们‘看这个项目中AI支持的化合物如何更快地脱颖而出’，这是让人们接受并放弃旧方法的一种方式。”诺华正在系统性地收集数据，比较AI生成化合物与传统方法的性能差异，从而用证据说服团队转向AI辅助的工作流程。未来，诺华将继续扩大AI在以下领域的应用。1、AI驱动的靶点发现和验证2、生成式化学增强化合物设计3、预测毒理学和药代动力学特性4、临床结果预测和患者分层
结语
AI驱动的未来已来。2024年，诺华登顶全球药物可及性指数榜首，其创新疗法惠及全球近3亿患者，其中中国患者约8070万名。随着AI技术不断成熟，诺华有望进一步加速这一进程。诺华的目标十分明确——成为全球最具价值、最值得信赖的医药健康合作伙伴。在AI的赋能下，这家制药巨头正在一步步迈向这一目标，重新构想医学的未来。