生物医药✿◈✿，尊龙凯时人生就是博官方✿◈✿。尊龙凯时官方网站✿◈✿，尊龙官方✿◈✿，打通生物医药科研到成果的转化之路✿◈✿，要越过什么障碍？过程中粤港澳大湾区如何协同发展？近期因诺奖公布掀起讨论的“AI for science”等话题✿◈✿，院士等大咖专家怎么看？
10月10日~11日✿◈✿，2024年BIOCHINA华南在广州举行✿◈✿。这个服务于中国生物医药企业的产业大会✿◈✿，汇聚中外院士✿◈✿、业界领袖和100多家参展企业✿◈✿，探讨话题从研发✿◈✿、临床✿◈✿、工艺生产延展至商业化✿◈✿，现场技术分享✿◈✿、项目合作WRITE AS 爸爸✿◈✿、供采对接覆盖抗体✿◈✿、ADC✿◈✿、核酸药物✿◈✿、细胞治疗✿◈✿、基因治疗等多个赛道✿◈✿，从广州尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿、从大湾区瞭望生物医药未来WRITE AS 爸爸✿◈✿。
大咖云集尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿，星光熠熠✿◈✿。在大会合作创新发展论坛上✿◈✿，中国科学院院士尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿、南方科技大学理学院化学系讲席教授马大为✿◈✿，欧洲科学与艺术院院士✿◈✿、澳门科技大学协理副校长朱依諄✿◈✿，香港城市大学高级副校长杨梦甦✿◈✿，惠正奇医药董事长兼CEO✿◈✿、广州医科大学呼吸疾病国家重点实验室产业教授回爱民等大咖展开对话✿◈✿。
学者们不约而同地关注“原始创新”话题尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿。“中国近年来取得了突飞猛进的发展✿◈✿，国内5个创新药获得美国FDA批准在美销售✿◈✿，这是过去从业者无法想象的✿◈✿。这表明我们的创新已达到与国际领先水平接近的程度✿◈✿。”马大为院士说✿◈✿，但依然要承认✿◈✿：一是国内的基础研究与国外还有一定距离✿◈✿；二是成果转化尚未完全打通✿◈✿。
“真正的原始创新要耐得住寂寞✿◈✿，要10年✿◈✿、8年慢慢熬出来✿◈✿。”澳门科技大学协理副校长朱依諄说尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿。他提及了PD-(L)1投资热✿◈✿。PD-(L)1药物被认为是现象级产品✿◈✿，它通过抑制肿瘤免疫逃逸机制颠覆传统肿瘤治疗范式✿◈✿，革新了肺癌✿◈✿、肝癌和胃癌等常见癌种的治疗手段✿◈✿，也填补了部分罕见瘤种的治疗空白✿◈✿，因此成为国内最热门的投资赛道之一✿◈✿。他直言✿◈✿，根据规律和统计数据✿◈✿，一款创新药若有10个以上的模仿药WRITE AS 爸爸✿◈✿，则将面临同质化问题✿◈✿，市场空间大大压缩✿◈✿。他呼吁✿◈✿，科学界✿◈✿、政府和投资机构要有更长远的目光和鼓励真正的原始创新✿◈✿，抓手或应从教育开始✿◈✿。
香港城市大学高级副校长杨梦甦从领域✿◈✿、地域✿◈✿、时间三个维度✿◈✿，分享了他对建立生物医药生态圈的见解✿◈✿。领域上✿◈✿，需要政产学研投医共同发力✿◈✿；地域上✿◈✿，粤港澳大湾区打开了面向全球的窗口✿◈✿，也链接广袤的中国腹地✿◈✿；时间上尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿，生物医药需要长周期研发✿◈✿，呼吁更多“耐心资本”WRITE AS 爸爸✿◈✿，建立从种子天使基金✿◈✿、风险投资到私募并购基金的投资全链条✿◈✿。
杨梦甦看到✿◈✿，广州是国内生物医药无论在研发还是在工业领域都具有重要地位的城市✿◈✿。例如✿◈✿，药品工业覆盖中成药✿◈✿、西药和生物药✿◈✿，拥有很好的工业基础✿◈✿，科研方面拥有国内顶尖的医学研究机构✿◈✿，这些都是生物医药产业发展的坚实基础尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿。
他透露✿◈✿，香港城市大学已与中山大学✿◈✿、南方医科大学联手开展基础医学和临床转化医学的研究合作✿◈✿，并积极探索与广州医药企业的合作机会WRITE AS 爸爸WRITE AS 爸爸✿◈✿。“现在是生物医药发展的黄金时期✿◈✿，在大湾区大有可为✿◈✿。”
2024年诺贝尔三大科学奖项近日已公布✿◈✿，人工智能无疑是最大的亮点✿◈✿：先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱——英国裔加拿大科学家欣顿（Geoffrey Hinton）和美国科学家霍普菲尔德（John Hopfield）✿◈✿；紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”——谷歌旗下“深层思维”公司的哈萨比斯（Demis Hassabis）和江珀（John M. Jumper）WRITE AS 爸爸✿◈✿，以表彰他们在前人研究基础上设计的人工智能模型RoseTTAFold和AlphaFold尊龙凯时-人生就是搏!✿◈✿，该模型可快速预测自然界几乎所有蛋白质的三维结构✿◈✿。
诺奖的颁布✿◈✿，对人工智能技术应用于生物医药研究带来哪些启示？中国科学院院士✿◈✿、南方科技大学理学院化学系讲席教授马大为认为✿◈✿，从未来趋势看✿◈✿，人工智能技术的应用将极大助力科学研究取得突破✿◈✿，关键在于找到恰当的切入点WRITE AS 爸爸✿◈✿。例如✿◈✿，在人工智能模型出现之前✿◈✿，许多结构生物学科学家已经开展了研究✿◈✿，找到从氨基酸序列预测蛋白质三维结构的规律✿◈✿。“对于有大量逻辑数据的科研领域✿◈✿，人工智能可通过大量计算和逻辑思考✿◈✿，实现科研突破✿◈✿；反之则效果不明显✿◈✿。”
