这一周，人工智能依然是社交网络的大热点，科技媒体已经被国内外各大 AI 巨头大模型的更新迭代的消息所占据，几乎每天都有新玩家、新产品。
在通用模型的喧嚣之下，一个更值得关注的变化，反而被大众和媒体忽略，大咪注意到，AI 正在快速深入到更垂直、更专业的领域，比如和咱们医药人密切相关的生命科学领域。
就在本周，两款面向药物发现的重磅大模型接连发布，从亚马逊到 OpenAI，巨头相继下场，AI 制药这条赛道，正在明显升温。
4 月 16 日，OpenAI 宣布推出 GPT-Rosalind，这是一款一款为加速科学研究与药物发现而专门打造的新模型。
这个模型是以英国著名化学家、X 射线晶体学先驱罗莎琳德·富兰克林（Rosalind Franklin）命名，她的研究为揭示 DNA 双螺旋结构提供了关键证据，并为现代分子生物学奠定了重要基础。
据 OpenAI 介绍，这一前沿推理模型，旨在支持生物学、药物发现以及转化医学领域的研究工作。该生命科学模型系列针对科学研究工作流进行了优化，在提升工具使用能力的同时，加强了在化学、蛋白质工程和基因组学等领域的理解深度。
而在本周早些时候，亚马逊也披露了其在 AI 驱动药物发现平台的进展，媒体将其相关能力统称为“Amazon Bio Discovery”，这一平台也是主要围绕靶点发现、分子设计以及早期研发流程加速展开，依托其云计算与数据基础设施，推动新药从发现走向临床的效率提升。
相比之下，OpenAI 推出的 GPT-Rosalind 更强调推理能力，聚焦于证据整合、假设生成和实验设计等科研决策环节。
据 OpenAI 介绍，平均来看，在美国，从靶点发现到新药获得监管批准通常需要约 10 到 15 年时间。在药物发现早期阶段取得的进展，会在后续环节不断放大，体现在更优的靶点选择、更有力的生物学假设以及更高质量的实验设计上。生命科学领域的进步，不仅受到基础科学本身难度的制约，也受到研究工作流复杂性的限制。科学家需要在海量文献、专业数据库、实验数据以及不断演进的假设之间开展工作，以生成并评估新的研究思路。这些工作流通常耗时较长、碎片化严重，且难以规模化推进。
OpenAI 认为，先进的 AI 系统可以帮助研究人员更快地推进这些工作流，不仅是让现有工作更高效，还能帮助科学家探索更多可能性，发现原本可能被忽视的关联，并更早形成更优的假设。通过支持证据整合、假设生成、实验规划等多步骤研究任务，该模型能够帮助研究人员加速发现早期阶段的进展。
这样，随着时间推移，这类系统有望帮助生命科学机构实现原本难以达成的突破，并显著提高成功率。
不过，不是所有人都能够使用，据介绍，目前，GPT-Rosalind 已作为研究预览版在 ChatGPT、Codex 以及 API 中向符合条件的客户开放，并通过 OpenAI 的可信访问计划提供服务。
除此之外，OpenAI 还推出了一款面向 Codex 的免费生命科学研究插件，帮助科学家将模型连接至 50 多种科学工具与数据来源。
OpenAI 透露，已经正在与安进（Amgen）、莫德纳（Moderna）、艾伦研究所（Allen Institute）、赛默飞世尔（Thermo Fisher Scientific）等医药企业合作，将 GPT-Rosalind 应用于加速研究与发现的各类工作流中。
多家跨国药企负责人对此表达了自己的态度。
诺和诺德（Novo Nordisk）首席执行官兼总裁杜麦克（Mike Doustdar）表示，“诺和诺德正在以企业级的整体战略推进 AI，因为真正有意义的转型，始于员工广泛的 AI 素养，以及一个在日常工作中可以信赖的安全平台。凭借在糖尿病领域逾百年的领导地位，以及在肥胖症领域持续增强的影响力，我们为全球数以百万计的患者提供服务，我们积累了无可比拟的数据与科学深度。与 OpenAI 的合作，将帮助我们把这一规模优势转化为更快速的研发推进和商业执行，同时持续保持患者和社会所期待的治理水平。”
安进 AI 与数据负责人肖恩·布鲁伊奇（Sean Bruich）表示：“生命科学领域的每一步都要求精准。这里的问题极其复杂，数据高度独特，而风险也极高。我们与 OpenAI 的独特合作，使我们能够以全新且富有创新性的方式应用其最先进的能力和工具，并有望加速我们将药物带给患者的进程。”