“在AI飞速发展的今天核心配资知识网，需要用AI和上海生物医药传统优势有效结合起来，形成基因-表型-疾病-新药的研发新范式，是上海生物医药实现创新腾飞的破局路径。”在日前举行的“模式生物、表型数据与AI驱动的生物医药源头创新合作研讨会”上，南模生物董事长费俭表示。
该研讨会汇聚了复旦大学、广州国家实验室、上海实验动物研究中心、上海科技大学、上海南方模式生物科技股份有限公司（南模生物）等机构的数十位专家，围绕生物医药产业瓶颈突破、多组学数据共享、AI 技术应用等核心议题展开深度研讨，形成从技术攻关到产业落地的系统性解决方案。
数据在打破新药研发“双十定律（十年、十亿美金）”方面的作用已经引起全球科学家的关注。复旦计算生物学系曹志伟教授提出融合AI筛选技术的多组学数据解析及ADC靶点过滤算法核心配资知识网，通过分析食管癌、小细胞肺癌临床样本，成功发现了一批新型的预后标志物，并与南模生物合作开展筛选所得药靶的验证实验。
“AI技术可望将靶点筛选范围缩小一半以上。”费俭说。他还表示公司将以一万余种模型资源为基础，联合与会机构加速AI驱动的生物医药源头创新。
广州国家实验室李亦学教授也展示了通过大模型驱动实现多组学数据整合的IOSFCPC系统和生物学分析AI智能体Bio-OS。
如何把握这一波AI机遇？与会专家们在对上海生物医药资源“把脉”中形成共识，上海在人类表型组研究和基因修饰模式生物品系资源方面具有国际领先的优势，但是来自人类的正向遗传学数据与来自模式生物的反向遗传学研究的脱节使得这些优势没有得到发挥。
专家们还介绍了在大科学时代破局“数据孤岛”的一系列做法：复旦大学教授丁玉强介绍，复旦大学实验小鼠资源库获上亿元专项建设，已建立5万笼位动物设施与在线检索数据库，将推动模型资源全国共享；南模生物副总经理孙瑞林研究员介绍了南模生物研发的基因工程小鼠资源库和小鼠表型分析平台，并呼吁和人类表型组研究及临床病人的数据结合，加快药物靶点的发现和新药的研发；上海实验动物研究中心范春主任倡议建立“上海基因工程小鼠实验标准”，统一模型遗传背景与表型数据采集规范。
会议还决定借鉴人类表型组计划经验，适时启动基因工程小鼠疾病表型组项目，重点构建“潜在靶点基因 - 疾病表型”关联数据库。下一步核心配资知识网，各方有意组建 “模式生物与 AI 驱动药物研发”产业联盟。
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