【AI与新药研发论坛 | BioCon2026】9月15日精彩演讲摘要|免疫|抗体|抗原|新药研发|演讲摘要|癌症疫苗|蛋白|靶点

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（来源：商图药讯）

9月15日，BioCon China Expo 2026 第十三届国际生物药技术年会在上海盛大启幕！六大高规格平行论坛重磅开启，百余项前沿议题深度研讨，汇聚 100 + 顶尖行业专家领衔开讲，覆盖创新药出海BD、双多/单抗、ADC/XDC、体内细胞治疗、核酸药物、iPSC干细胞、AI新药研发全赛道。3000 +行业精英齐聚一堂，35+优质展商同台亮相，全场座无虚席、热度拉满，共绘生物医药产业高质量发展新蓝图。

本篇AI与新药研发论坛报道，带您直击第十三届BioCon上海站首日不容错过的精彩内容！

现场权威演讲内容

BioCon2026 9月15日·上海

演讲话题：Al for Science 结构生物学中的计算问题：从算法到应用

演讲嘉宾：马剑鹏，复旦大学复杂体系多尺度研究院院长，上海人工智能实验室领军科学家

马院长围绕蛋白结构计算解析展开分享，指出 AlphaFold 系列仍存在侧链预测不准、对点突变不敏感等短板，不能完全满足药物设计需求。团队开发 OPUS 系列算法，蛋白折叠、侧链建模精度优于 AlphaFold2/3；PCST‑SBM 增强取样模拟算法性能超越 Anton 专用机。OPUS‑DSSD 可解决冷冻电镜结构异质性难题，解析柔性缺失区域；还布局 OPUS‑TOMO 面向冷冻电子断层数据。报告覆盖静态预测、实验解析、动态模拟三大方向，依靠算法弥补算力短板，为蛋白结构解析、大分子药物研发提供计算工具支撑。

演讲话题：AI赋能抗体智造

演讲嘉宾：邓凤，博士，金唯智中国研发负责人

邓博士分享 AI 驱动抗体全链条开发，将传统 DBTL 迭代升级为 LDBT 循环。AI 应用覆盖早期分子发现：理化、成药性、免疫原性、表位预测，支持单抗、双抗及 XDC 分子设计；在生产端赋能密码子优化、载体与宿主改造、上游培养、下游纯化、制剂开发全流程。介绍 AI 基因合成自动化工作流，借助机器学习优化 CHO 细胞培养基，预测抗体滴度、聚集体等关键质量属性。同时提出 AI 生成模型高度依赖真实实验数据，实验验证仍是当前抗体智造的关键瓶颈。

演讲话题：AI新基建驱动端到端药物研发

演讲嘉宾：柳向楠，杉泽生物，AI创新负责人

柳总提出 AI 制药竞争从算法转向基建竞赛。伴随算法开源，算力基座、专有数据资产、干湿实验闭环、合规能力成为新护城河。介绍算力、数据、模型平台、自主实验室四层 AI 新基建，依靠端到端 DMTA 循环压缩研发迭代周期。分析行业案例，指出 AI 仅优化分子，不能弥补生物学假设缺陷。结合国内外监管要求，强调可解释、可验证、可审计、可复现的合规要求，给出自建、共建、采购的建设决策思路，预判行业将依据基建密度完成重新分层。

演讲话题：全球药企推动AI技术在中国新药研发落地

演讲嘉宾：许思庆，诺华，产品组合战略和运营负责人药品开发部中国区

许总分享诺华 AI 落地实践，秉持以人为本、小步快跑理念，将 AI 落地分为个人、团队、企业三级。个人层普及工具与分级能力认证；团队层落地交互知识、自动化报表、情报订阅、智能文档等场景；企业层搭建中英翻译等平台，实现全球与中国双向赋能。强调 IT、业务、人事、财务多方协同，严守合规底线。AI 解放重复性工作，人员聚焦专业判断，中国本土创新实践同步反哺全球研发体系。

圆桌讨论：人工智能时代下的新药研发AI 战略———自研平台、生态投资与外部创新

演讲嘉宾：

主持人：孙凌皓，清松资本，合伙人

杨毅，博士，百奥赛图副总经理 / 首席科学家

张龙，胶联生物创始人/CEO

牛张明，德睿智药，创始人兼CEO

讨论方向：

1、AI 平台 —— 自建 vs 外购，决策边界

2、Biotech 视角：使用外部 AI 平台的落地痛点与评估标准

3、AI 平台服务商视角：供需认知鸿沟 & 数据壁垒解决方案

4、通用大模型 vs 垂直 AI 制药平台

5、未来 3–5 年药企 AI 战略演化方向

讨论嘉宾围绕以上主题方向展开了热烈且有深度的讨论，详情敬请关注后续专题文章。

演讲话题：AI 辅助蛋白定向进化与新蛋白设计 —— 在药物递送与靶点结合中的应用

演讲嘉宾：许锦波，分子之心创始人

许总介绍分子之心MoleculeOS平台，整合NewOrigin蛋白大模型与QuantaMind原子模拟引擎，兼顾AI定向进化与蛋白从头设计，构建干湿实验闭环。MMFold实现蛋白复合物高精度预测，QuantaMind实现原子级高速动态模拟。在GPCR靶点纳米抗体、PD‑L1环肽上获得AI设计分子，候选物表达、纯度与亲和力表现优异。通过AI设计pH/酶切响应遮蔽肽开发Pro‑TCE，大幅扩大治疗窗口。还可改造难表达融合蛋白，显著提升表达量与单体占比。指出蛋白药物需兼顾亲和力、递送、成药性多约束，AI推动研发从高通量筛选转向精准设计。

演讲话题：多组学赋能创新药研发：以基因组技术与 AI平台为底座，实现从靶点发现、CGT 质量表征到临床转化

演讲嘉宾：马策，诺禾致源，产品专家

以多组学结合 AIVC 虚拟细胞 AI 大模型，搭建药物全生命周期服务。靶点阶段依托基因组、单细胞、蛋白代谢组多维分析，AI 虚拟扰动完成靶点优先级筛选。CGT 临床前提供 CMC 合规检测，相较传统方法提升遗传稳定性、载体整合、脱靶检测分辨率。临床端开展临床试验测序、伴随诊断开发。配套类器官、病毒载体包装补齐验证闭环，形成 “组学挖掘‑扰动‑类器官验证‑机制解析” 研发闭环。具备 CAP、GCP 等合规资质，可支撑 IND 申报与上市后长期随访监测。

演讲话题：AI 算法驱动肿瘤新生抗原靶点挖掘与免疫疗效生物标志物构建

演讲嘉宾：陈枢青，杭州纽安津生物科技，创始人/董事长

围绕个体化肿瘤新抗原疫苗研发分享，新抗原是肿瘤免疫治疗关键靶点，传统筛选假阳性偏高。依托 AI 算法整合基因组、转录组、HLA 结合亲和力、抗原呈递、免疫原性多维度模型，精准筛选高潜力新抗原。分析突变、剪接变异等不同类型新抗原特征，优化表位筛选流程。结合临床样本数据，对比预测与真实免疫应答差异，改善算法模型。介绍新抗原疫苗的工艺、质控要点，探讨联合免疫检查点抑制剂的协同潜力，指出 AI 算法可有效降低研发试错成本，加速个体化肿瘤疫苗临床转化。

演讲话题：“AI + 变构” 攻克难成药靶点

演讲嘉宾：沈倩诚，宇道生物 CEO

沈总介绍变构药物是攻克 85% 难成药靶点的蓝海方向，具备克服耐药、开发激动剂与分子胶等优势。依托全球最大变构 AlloMatrix 数据库，搭建 AlloStar™AI + 物理混合计算平台，实现变构位点识别、全新分子生成。核心管线 NTS071 为 p53 Y220C 变构重激活剂，已获 FDA IND 批件，临床前活性、药代性质优于对标产品。NRF2 变构分子胶同样拿到 FDA IND。公司有多条 FIC/BIC 管线推进，依靠自研生成式 AI 技术，持续挖掘不可成药靶点的创新小分子药物。

演讲话题：虚拟细胞世界模型

演讲嘉宾：啜国晖，博士，同济大学数字生命智能体实验室青年研究员

啜博士介绍虚拟细胞 AI 计算模型，融合多组学、生物学先验知识，在计算机内重构细胞分子调控网络。可模拟靶点扰动后的细胞表型，用于靶点优先级排序、机制解析、耐药机制预判，降低早期筛选成本。对比传统实验，虚拟细胞能够快速完成大规模基因 / 药物扰动模拟，缩小候选靶点与化合物范围，指导体外类器官、体内动物实验设计。同时可辅助临床试验患者分层、生物标志物挖掘。该虚实结合模式打通 “计算预测‑实验验证” 闭环，赋能肿瘤、自身免疫病等创新药全流程研发。