2025年12月12日，深圳医学科学院粤港澳大湾区国际临床试验中心（以下简称BAY TRIAL）与粤港澳大湾区国际临床试验所（以下简称GBATCTI）联合承办的“2025年度河套创新论坛分论坛四——「河套AI新引擎：生命科学与技术」”，于河套科创中心成功举行。本次论坛作为“AI for Science Hub”系列活动的重要组成部分，聚焦人工智能驱动生命科学研发与临床转化的前沿实践。论坛由BAY TRIAL李镒冲主任与GBAICTI行政总裁张文勇教授共同主持，邀请来自知名高校、科研机构的嘉宾学者，共同探讨“AI for Science”在生物医药领域的落地路径与协同创新生态。
深圳湾实验室资深研究员周耀旗围绕“RNA结构与靶向小分子药开发”，系统介绍了靶向RNA开发的难点，如何利用人工智能技术来破解RNA三维结构预测的难题，并以此为基础推动靶向RNA的小分子药物研发。针对大多数RNA缺乏足够的高质量天然同源序列而难以用传统方法预测的难题，团队将RNA语言模型（如RNA-MSM）与湿实验技术MobiSeq深度融合，语言模型从序列中推测结构规律，指导实验设计；MobiSeq则通过实验筛选，产生经生物验证的高质量数据，用于校正和增强模型。这种互补循环极大提升了对RNA稳定三维结构的发现与预测能力，为靶向RNA的药物研发奠定了关键技术基础，也为靶向药物设计、小分子药物发现和高通量筛选和验证打开新局面。
周耀旗资深研究员
北京大学临床医学高等研究院卢萌研究员以“从神经元结构动力学到几何智能：AI for Science的统一框架”为题，提出一个跨越生物结构动力学、人工智能工具与智能几何本质的AI for Science 统一框架。在技术层面，团队通过石墨烯微电极阵列与4D超分辨成像构建跨尺度神经元结构—功能数据流，揭示神经系统中结构与动力学的耦合规律；同时，开发了可精准识别与量化内质网形态的人工智能工具ERnet，实现内质网及多种细胞器拓扑的精准识别与量化，为复杂生物结构提供系统化的表征方法。并构建了首个纯粹靠人脑信息训练出来的、能够解析基因间非线性关系的“数字大脑”模型，实现了从单细胞到全脑的多尺度疾病机制解析。理论层面，团队以黎曼几何为基础，将智能视为高维流形上的结构化动力过程，通过度量、测地线与曲率描述表征与思维流的演化。他的工作贯通了从实验观测、计算建模到理论构建的完整链条，生动体现了“AI for Science”在解析生命复杂系统方面的巨大潜力。
卢萌 研究员
香港大学医学院的张清鹏副教授介绍了“基于多组学的心血管疾病风险预测”模型。他的团队整合了UK Biobank数据库基因组、蛋白质组、代谢组、临床指标等多维度信息，结合机器学习与多任务学习等先进人工智能技术，构建了更全面且先进的心血管风险评估模型。在心力衰竭患者的风险分层研究中，其团队应用的多任务学习模型能同时预测新发房颤、中风和全因死亡率等多个相关结局，通过共享不同任务间的相关信息，即使在单个任务训练样本有限的情况下，也实现了比传统逻辑回归模型更优的预测性能。张清鹏副教授的研究显示出明确的临床转化方向。基于蛋白质组学的风险模型能更准确地识别出复发最高风险的患者，为个性化强化治疗提供依据，实现心血管疾病的精准防控。
张清鹏副教授
澳门科技大学朱依谆讲座教授以“AI赋能的创新药研究：基础到临床转化”为题，结合团队实践案例，介绍了人工智能在药物靶点发现、药物研发、临床及临床试验四个阶段的进展。他回顾了团队将硫酸益母草碱（SCM-198）从实验室推至Ⅱ期临床试验的过程，并介绍了团队在动脉粥样硬化新机制探索中的创新工作。他们发现氧化低密度脂蛋白（ox-LDL）更容易造成血管损伤和血管斑块，和动脉粥样硬化发病率呈正相关。朱教授指出，大模型在临床试验中展现出重要的应用潜力，一是能够通过对海量临床数据的高效分析，帮助研究团队更精准地聚焦最有治疗前景的适应症；二是可以基于对疾病机制和药物作用模式的深度理解，为规划与优化未来的适应症拓展方向提供数据驱动的决策支持。
朱依谆教授
本次分论坛的深度分享与交流，充分彰显了“AI for Science”在生命科学领域的强大赋能作用，特别是在药物研发、疾病机制解析与精准医疗等方面的突出表现。四位讲者所展示的前沿研究成果，不仅体现了人工智能作为核心工具与新型科研范式的价值，更揭示了一条从数据到科学发现、从算法到创新疗法、从实验室成果到临床转化的高效创新路径。
BAY TRIAL及GBAITI始终致力于构建连接前沿科研、临床实践与产业资本的协同创新平台。本次论坛的成功举办，正是我们推动大湾区科创资源融合、加速人工智能与生命健康产业深度融合的一次重要实践。我们期待更多“AI for Science”的原创性突破在河套孕育，更多创新成果通过大湾区走向全球临床，最终惠及全球患者。
文字丨项目开发与方法学部
机构服务及行政部
编辑丨机构服务及行政部
