2026年6月16日下午,上海新國際博覽中心,第二十四屆世界製藥原料中國展(CPHI & PMEC China 2026)正如火如荼地進行。這場亞洲規模最大的製藥行業盛會,以超25萬平方米的展出面積、3700餘家海內外參展企業、以及來自180餘個國家和地區的逾11萬人次專業觀眾的體量,再次印證了中國醫藥產業連結全球的強勁勢能。
展會同期舉辦的百餘場高規格會議活動中,E1館M13會議室的「智啟未來:AI加速藥物臨床試驗」論壇格外引人注目——這不僅是一場技術前沿的思想盛宴,更承載著一個連續多年的行業約定。過去數年間,廣州市藥學會秘書長楊曉棟都曾在此主持臨床試驗相關論壇,從大數據到人工智慧,從概念探討到落地實踐,這個講台見證了中國臨床研發數位化轉型的每一步腳印。今年的AI論壇匯聚的是一批具有前瞻性與實踐力的探路者。本次活動,主辦單位為,中國醫藥保健品進出口商會(CCCMHPIE)、上海博華國際展覽有限公司(Sinoexpo Informa Markets)、開元雲科技( Open Computing AI);支持單位為,中國生物醫藥產業鏈創新轉化聯合體(CBIITA)、國際藥物資訊協會數位健康社區(DIA DHC)、廣州市藥學會(GZPA)。
開幕致辭:在變局中打開新局 中國健康促進基金會基層健康管理專項辦公室副主任、CBIITA中國生物醫藥產業鏈創新轉化聯合體副秘書長兼青年專委會主委韋智峰為論壇致辭。他提出,中國生物醫藥產業正處在從「跟跑」向「並跑」乃至「領跑」跨越的關鍵階段,以人工智慧為代表的顛覆性技術正在深刻重構從概念驗證到規模應用的全鏈條。他特別強調,論壇的深層意義在於「以智啟藥、以數強醫、以實惠民」——讓前沿技術真正下沉到臨床轉化的第一線。 曾亞莉:全球創新趨勢——代謝革命站上舞台中央
科睿唯安生命科學與醫療健康中國區首席顧問曾亞莉帶來《風起雲湧:全球與中國生物醫藥創新趨勢與展望》的主題演講。她用一組數據勾勒出全球生物醫藥的創新圖景:未來五年,內分泌/代謝市場將以6.4%的年複合增長率引領全球增長,到2031年約19%的銷售額將來自當前在研管線。以GLP-1受體激動劑為代表的代謝治療革命正站上全球創新舞台中央,全球超40%的成年人及20%的青少年受其影響。但她也指出,胃腸道不良事件作為類效應、報銷挑戰與低藥物治療率仍是主要阻礙。在中國維度上,她觀察到三個積極信號:中國已成為全球第二大新分子實體首次上市國家(2024年佔全球18%)、東南亞-環太平洋地區干預性臨床試驗數量已超越歐美且中國是主要驅動力、以及TOP20創新企業的研發強度正逐步接近全球大型製藥企業20%的平均水平。 王鋒:數字T細胞——讓實體瘤免疫治療從「盲目試錯」走向「精準研發」
上海交通大學醫學院博士生導師、CBIITA U45王鋒的報告《數字T細胞賦能實體瘤精準免疫診療》從一個行業痛點切入——目前免疫治療在實體瘤中的有效率仍低於30%。他提出一個根本性問題:「如何能通過免疫系統治癒腫瘤?」答案指向兩個關鍵詞:精準識別與強力殺傷。他團隊開發的「人工智慧數字T細胞(AI-VTC)」基於免疫學AI大模型SI-LLM(特異性與免疫大語言模型),實現了基於腫瘤抗原特異性T細胞的實體瘤精準免疫力評估。這一數字細胞模型具備高準確性、可深入性與可擴展性三大特徵,能夠以數據驅動的方式預測響應並指導優化免疫治療方案。王鋒展望,T細胞免疫治療有望成為繼手術、化療放療、標靶治療之後的下一個醫學支柱。 曹晨龍:下一代臨床研發作業系統——從文檔流到決策流
勃林格殷格翰中國人用藥品醫學研發部曹晨龍以《從數位化數據流到試驗模擬構建下一代臨床研發作業系統》為題,提出了一個核心判斷:「臨床研發缺的不是更多孤立AI工具,而是一套新的決策基礎設施」。他系統闡述了從DDF(數位化數據流)到語義層再到試驗模擬的演進路徑:DDF讓臨床研發可計算,語義層讓計算擁有意義,試驗模擬讓決策擁有前瞻性。他以「增加一個生物標誌物評估」為例,展示了看似簡單的方案變化如何產生系統性的下游影響。他提出下一代臨床研發作業系統的六層架構——從數據基礎到人類決策界面,並強調:「AI轉型不是讓每個人都懂AI,而是讓每個領域專家通過自己的專業語言參與——定義意圖、審查假設、解釋權衡、批准決策、承擔責任」。 李高揚:AI為帆、DCT為船、RBQM為錨——2030新範式
北大醫學出版社出版教材《遠程智能臨床試驗》主編、DCT臨床試驗專家李高揚的報告《AI為帆,DCT為船,RBQM為錨,2030臨床研究新範式實踐探索》以一組數據開場:當前III期試驗平均數據採集量達360萬+,較20年前暴增7倍;每延誤一天的直接成本增加4萬美元,潛在銷售額損失50萬美元。他提出以「AI(帆)+ DCT(船)+ RBQM(錨)」三位一體的2030航海系統應對這一挑戰。在RBQM層面,他強調從ICH E6(R2)的「打勾式合規」向E6(R3)「質量源於設計」的範式躍遷。他展示了其創辦的羚研創新DCT平台的全流程實踐——從智能招募、多模態知情同意、遠程訪視到ePRO患者報告結局,以及基於QTL/KRI/CSM三層指標體系的風險監控閉環。他分享的案例數據顯示,DCT模式可以降低50%到80%運營成本,基於風險的中心化監查比傳統監查週期縮短40%,AI質控的關鍵指標異常檢出率提升300%。 圓桌討論和未來展望:新技術落地正當時
在廣州市藥學會楊曉棟秘書長主持的圓桌討論環節,演講嘉賓們與石藥集團首席醫學官項安波博士、知名臨床試驗專家、ARCOS中國區總經理楊明一同登台。討論從「新技術落地臨床試驗的真實見聞」展開。多位嘉賓形成共識:AI在臨床研發中的角色不是替代專家,而是保護專家的注意力——「把有限的人類判斷轉化為更高質量的研發決策」。 回望CPHI這個連續多年聚焦臨床試驗數智化轉型的講台,今年的討論已從「要不要用AI」徹底轉向「如何系統性地用好AI」。從曾亞莉的全球趨勢洞察、王鋒的數字T細胞突破、曹晨龍的下一代作業系統架構,到李高揚的2030新範式實踐——四位演講者從不同維度勾勒出同一個方向:臨床研發的未來,不是更多資訊,而是更好的決策。AI技術持續迭代的同時,中國生物醫藥產業正從「全球醫藥製造中心」轉向「本土創新策源地」,以更系統的方式,迎接全新时代的到來! 鄭重聲明:本論壇參會嘉賓發言僅代表個人言論,不代表既往、目前和今後供職單位。 |
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