斯坦福AI虚拟实验室炸场了！几天设计92种纳米抗体，90%以上实验可行，这才是真正的AI科学家！

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文章摘要

斯坦福大学和 Chan Zuckerberg Biohub 的科学家展示的 “虚拟实验室”，标志着 AI 科学家时代的到来，这一突破将重塑科研范式。

AI 驱动“虚拟实验室”成果显著：7 月 29 日发表于《自然》杂志的研究中，该团队开发的“虚拟实验室”由一组“AI 科学家”组成，能自主提出假设、设计分子并测试，超 90%的 AI 候选药物实验可行。相比传统药物研发 5%-10%的整体成功率，AI 设计分子在 I 期临床试验成功率高达 80%-90%。

虚拟实验室效率惊人：其运作模式类似现实实验室，但效率极高。人类科学家提出问题后，由人工智能首席研究员主导项目，生成多领域代理团队，还配备“评论家”代理减少 AI 幻觉。人类仅参与约 1%的对话，AI 智能体自行完成绝大多数讨论、决策和分析，且无需休息，能多线程并行工作，几分钟就能完成传统科学家数月的任务。

技术组合与纳米抗体优势明显：虚拟实验室整合 ESM、AlphaFold – Multimer、Rosetta 等工具，形成强大计算平台。在 COVID – 19 纳米抗体研发中，选择纳米抗体作为设计方向，它具有分子量小、尺寸小、稳定性高、穿透性强、免疫原性低等优势。

AI 制药速度远超传统方法：几天内，虚拟实验室就设计出 92 种新型纳米抗体，两种能与新冠病毒新突变株刺突蛋白结合。传统方法需 6 – 12 个月，AI 仅用几天。这些纳米抗体结构稳定，结合能力优于现有抗体，具备跨变种有效性。

国内专家看好 AI 潜力：中国科学院院士陈润生认为 AI 可能成为“另一个原始创新的中心”；陈凯先指出 AI 是实现中国新药研发跨越的关键变量之一，其应用前景在于构建“主动数据驱动的智能药物发现新范式”。

国内 AI 制药发展态势良好：截至 2025 年 7 月，中国 AI 制药公司达 108 家，还有“元生”虚拟疾病生物学家、“盘古药物分子大模型”等实践案例。

AI 不会取代科学家但将重塑科研：AI 不会取代科学家，但不会用 AI 的科学家可能被取代。未来，AI 制药将实现多模态数据整合、可解释模型、自动化实验平台以及跨学科人才培养，市场增长迅猛。“虚拟实验室”是科研范式的革命，AI 将成为研究过程的主要驱动力。