尽管韩国制药和生物行业对引入人工智能（AI）的意愿很高，但专业人才短缺已成为AI新药开发推广的最大障碍。调查显示，约90%的受访者正在使用或考虑引入AI，而67.3%的受访者表示缺乏AI专业人才。
韩国制药生物协会的AI新药研究院于31日发布了一项调查结果，该调查旨在了解对AI新药开发的认知和教育需求。调查对象包括44家国内制药生物企业、AI专业公司、学术界和研究机构，共55名相关人员参与了调查。
使用AI的受访者所提到的应用领域（多选）中，候选物质识别和候选物质优化各有15人，化合物识别11人，作用机制9人，靶点识别与验证8人，前临床6人，临床4人，药物重定位4人。
希望未来开发的领域中，合成药物有27人（49.1%）选择，生物药物及抗体12人（21.8%），靶向蛋白降解（TPD）6人（10.9%），抗体-药物结合体（ADC）5人（9.1%），药物递送系统（DDS）3人（5.5%）。
然而，AI专业人才依然短缺。在新药开发部门中，37人（67.3%）表示没有AI专业人才，10人（18.2%）拥有4名以上，4人（7.3%）拥有1名，3人（5.5%）拥有2名，1人（1.7%）拥有3名。
缺乏AI专业人才的原因（多选）中，资金和资源不足以吸引人才的情况有26人，内部人员对AI技术理解不足19人，对AI新药开发必要性的认知不足11人。
受访者对政府和相关机构的支持需求中，AI专业人才培养（37人）最为迫切，其次是数据共享平台建设（25人）、投资和资金支持（23人）、提供实证和验证机会（22人）、制定许可指南（15人）、支持全球市场拓展（9人）。
对AI教育的需求也很高。91.0%的受访者（50人）认为需要AI新药开发的教育。具体的教育需求包括AI算法和建模编程（17人）、数据分析和可视化（16人）、生物信息学和化学信息学数据应用教育（13人）、软件和编程技术（5人）。
对自主实验室（SDL）的理解仍然较低。38%的受访者（21人）表示只听说过这个术语，36%（20人）表示完全不了解，24%（13人）表示理解这个概念。SDL是将AI与实验自动化机器人结合，使AI能够自动化完成从实验设计到执行、数据分析及后续实验的研究体系。
韩国制药生物协会会长罗延洪表示：“AI已成为新药开发的必备能力，但国内企业面临专业人才短缺的现实限制。如果产业界与政府能够系统性地支持AI专业人才培养、数据基础设施建设和实证环境的营造，我国的AI新药开发竞争力将会更进一步。”
此外，新药开发被认为是典型的高风险、高成本产业。平均开发周期为10至15年，投入巨额资金，但临床失败率高达90%。尤其是新药开发的费用大部分发生在后期临床阶段，因此在早期阶段筛选出成功可能性高的候选物质并减少试错尝试的努力仍在继续。
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
