作为深耕药物研发一线的猎药人，我们深知新药研发的艰辛：一款药物，从发现到上市，平均耗时10-15年，成本高达26亿美元，且临床试验阶段失败率超90%[1]。但今天，数智化技术正在重构这一格局——AlphaFold3.0能分钟级预测蛋白质与小分子结合构象，AI虚拟筛选可高效对接百万级化合物分子，其背后，电子实验记录本（ELN），让每一份实验数据都成为可复用的“数字资产”。

还有哪些软件工具和数据库可以加速药物研发？提高成功率？——本文系统解析小分子新药研发全流程的数智化方案，为研发负责人/首席学术官（CSO）、首席信息官（CIO）和核心科研人员提供从工具到战略的全景指南。

注：参考资料下方有81个常用医药研发数智化数据库/软件的介绍。

一、数智化：新药研发的必选项

医药研发数智化通过大数据、人工智能、云计算等技术，对研发全链条进行数据驱动的重构。其核心目标明确：让药物研发更高效（缩短周期）、更经济（降低成本）、更精准（提高成功率）。

为什么新药研发必然拥抱数智化？

1. 技术代差迫在眉睫

2018年以前，解析一个药物靶点蛋白的四级结构需要几十人团队耗时数年；而2025年的AlphaFold3.0，能在几分钟内预测各类靶点和药物结合体（DNA/RNA/蛋白质/小分子）的结构，准确率超90%，直接取代了80%的传统结构生物学实验室工作。这种效率跃迁意味着：药物研发“速度快”比“规模大”更关键，未转型企业将面临“技术代差级淘汰”。

在小分子领域，这一变革更具颠覆性。传统高通量筛选需投入无数人力、物力、财力筛选数万到数百万化合物，而AI虚拟筛选可以在数日内完成同样的工作，而且AI生成模型可“从头设计”符合成药性的分子——未来，候选药物可能主要来自计算而非实验筛选，数智化程度将直接决定企业生存权。

2. 数据一直是核心竞争力，威力将被AI放大

研发数据的价值正在获得更多的重视：实验记录、散落在各软件系统和实验设备的数据、临床报告……这些“沉睡的数据”若能通过数智化工具激活，将成为创新的第二源泉。

其中，电子实验记录本（ELN）是实验室科研数据的核心，是AI for Science的基石——替代纸质记录本，避免书写潦草不易辨识、不好查找、不易重现、不易及时了解实验进展，人员流动易导致经验流失；ELN促进了实验记录的电子化，让实验记录易搜索、易查看、易重复利用、易审核、易合规，提升数据质量，经验更易被继承，提升管理下属人员数量，人走经验带不走，对AI友好（AI Friendly），可用于AI训练，其中失败的数据对AI的训练尤其有价值，有望打造超级AI科学家。国内外知名品牌有鹰谷电子实验记录本（InELN）、Benchling、eNotebook等[2, 3]

3. 想要全球化，就得数智化

国际巨头已构建完整数智化体系：辉瑞通过“AI药物发现平台”将早期研发周期缩短40%；罗氏利用真实世界数据（RWD）平台加速临床试验入组；礼来推出基于联邦隐私计算（Federated Privacy Computing）及10亿美元价值数据的TuneLab AI共享型药物研发数智合作平台[4-7]。我国不少创新型企业已经拥抱数智化，如和记黄埔、和誉医药、益方生物；他们明白，若不加速转型，不仅难以抢占国际市场，甚至可能丢失国内份额——拒绝数智化的企业，就像过去几百年中拒绝使用电气的企业，99.9%会被淘汰[8-11]。

二、小分子新药研发，全流程数智化方案

小分子新药研发是一场接力赛，还是一场长跑，从靶点识别到上市后监测，每个环节都需要数智化工具精准赋能。以下结合实际研发场景，解析各阶段的核心数智化技术与落地路径。

（一）靶点识别：从“大海捞针”到“精准锁定”

传统选择靶点依赖人工查文献和湿实验，耗时12-36个月。数智化技术通过“多维度数据融合”实现突破：

•技术核心：利用自然语言处理（NLP）解析数百万篇文献构建知识图谱，结合多组学数据（基因组、蛋白组）和AI预测模型，锁定与疾病强关联的潜在靶点。例如，通过AlphaFold预测靶点蛋白的“活性口袋”，提前判断小分子结合可能性。

•数据支撑：内部数据以ELN（电子实验记录本）为核心，记录基因敲除实验、动物模型药效数据；外部整合UniProt（蛋白序列）、OMIM（疾病基因）、KEGG（代谢通路）等数据库，形成“靶点-疾病-通路”关联网络。

•效率提升：将靶点验证周期压缩至6-12个月。英矽智能利用该方案研究特发性肺纤维化靶点，仅用3个月就确认TNIK为关键靶点，较传统方法缩短数年[12]。

（二）Hit苗头化合物获取：三种路径的数智化升级

获取具有潜在活性的Hit化合物是研发的起点，数智化让三种传统路径效率倍增：

1. 专利规避设计（Patent Busting）

通过AI专利分析相关工具（如鹰谷InPaper、晶泰PatSight）解析现有专利化合物的核心结构，自动生成SAR（构效关系），可用于规避化合物的专利保护范围（如改变取代基位置、调整环结构），并通过虚拟筛选验证活性。

2. 计算机虚拟筛选

基于分子对接、药效团模型等技术，对ZINC、PubChem等数据库的数百万化合物进行“预筛选”。例如，利用AutoDock Vina结合GPU加速，1天内可完成10万化合物对接；通过商用的碳硅智慧Inno-ADMET或免费的SwissADME、admetSAR等计算工具预测成药性，排除90%不符合理化性质的分子[13, 14]。

3. 高通量筛选（HTS）

传统HTS需手动操作微孔板，数据记录易出错。数智化方案通过“黑灯实验室”实现全自动化：机器人完成移液、孵育、检测，数据直接传入ELN（电子实验记录本）并关联仪器原始文件（如HPLC图谱），贝叶斯优化算法（知名科研软件公司鹰谷信息已经发布贝叶斯优化智能体，结合DeepSeek，用户直接对话即可获得贝叶斯优化结果，不用学习贝叶斯优化如何使用）实时分析结果，动态调整后续筛选条件[15]。在Collaborations Pharmaceutical公司的案例中，数智化方案与2010年非数智化方案相比，筛选效率提升5倍，耗材成本降低40%[16, 17]。

（三）Hit-to-Lead：从“苗头分子”到“成药潜力股”

Hit化合物需通过结构优化（SAR研究），从而发现Lead先导化合物，传统依赖“试错法”，耗时12-24个月。数智化通过“数据驱动优化”实现精准迭代，节省50%-80%研发时间：

•核心工具：深度生成模型（如ChemBERTa）基于现有Hit结构“生成”衍生分子，强化学习算法自动评估分子的活性、选择性、代谢稳定性；PyMOL、Discovery Studio可视化分子与靶点结合模式，指导结构修饰。

•数据整合：ELN（电子实验记录本）和CMS（化合物注册管理系统）成为SAR研究的“数据枢纽”——记录每轮化合物的合成路线、IC50值、毒性数据，同时通过API接口调取ChEMBL（已知活性数据）、BindingDB（结合亲和力）等外部数据，构建“结构-活性”预测模型。以色列理工学院Radinsky团队利用该方案，将Lead优化周期压缩至6-12个月，成药性预测准确率高达75%[18]。

（四）Lead to PCC：向临床前候选化合物的“跨越”

Lead化合物需通过二次验证、体内外活性测试，一般在合成几百到几千个分子后，最终确定1-2个临床前候选化合物（PCC）。数智化技术在此阶段降低“实验室-临床产品”转化风险：

1. 二次验证与多参数优化

通过类器官芯片（替代部分动物实验）测试Lead化合物的组织特异性，结合AI模型预测脱靶效应（如激酶选择性）。ELN（电子实验记录本）记录每次验证的实验条件和结果（如细胞浓度、孵育时间、增殖速度），与CMS（化合物注册管理系统）继续联动构效关系，确保先导化合物优化基于科学数据，有数据可依。

2. 体内外活性与PD/PK研究

利用数字动物模型（如Simulations Plus的GastroPlus和ADMET Predictor）预测药物在体内的吸收、分布、代谢、排泄（ADME），减少30-80%的动物实验量；自动化药代分析系统（如Sciex LC-MS）生成的数据直接传入ELN，与体外活性数据关联，快速锁定“药效-药代”平衡的PCC[19]。

（五）CMC阶段：从实验室合成到工业化生产的“无缝衔接”

CMC（化学、制造和控制）是药物从实验室走向临床的关键，数智化在此阶段聚焦“工艺稳定性”与“成本可控”：

1. 原料药（API）工艺开发

通过机器学习优化合成路线：输入ELN记录的小试数据（如反应温度、催化剂用量、收率），算法自动推荐最优工艺参数（如连续流反应条件），将API合成收率从30%提升至70%，杂质控制精度达0.01%以下。诺华的连续制造技术正是通过该模式，将API生产周期缩短50%。

2. 制剂与晶型研究

AI晶型预测工具（如晶泰科技Xtalgazer和BIOVIA Materials Studio）筛选稳定性最优的晶型，减少60%的实验量；制剂开发中，利用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、DOE（实验设计）软件结合ELN的处方筛选数据，快速确定片剂、胶囊的最佳辅料比例。

3. 稳定性研究

通过加速稳定性预测模型（基于质量源于设计，即Quality by Design，QbD框架），结合实时监测传感器数据（如湿度、温度），记录不同条件下的药物降解速率，提前6-12个月预测有效期，避免传统“长期等待”的时间浪费[20]。

（六）临床前毒理学研究：用“智能模型”替代部分动物实验

传统毒理研究依赖大量动物实验，耗时6-12个月。经过数十年的摸索和总结，2022年美国通过了《FDA现代化2号法案（FDA Modernization Act 2.0）》，FDA在当年再次重申“减少、替代、优化”临床前动物试验，2023年FDA提出鼓励各种新方法学（new approach methodologies，NAMs），2025年提出逐步取消对单克隆抗体和其他药物研发中动物试验的要求，还发布了减少临床前安全性研究中动物试验的路线图[21-25]。数智化方案通过“替代模型+AI预测”，符合FDA趋势，实现新方法突破：

•3D器官芯片（如肝芯片、肾芯片）模拟药物对人体器官的毒性，数据实时传入ELN（电子实验记录本）并关联病理切片图像；

•利用Derek Nexus、ToxPrint、ToxGPS等工具，基于化合物结构预测遗传毒性、心脏毒性、皮肤-光学毒性等，准确率达70%以上[26]；

•ELN整合毒理数据与前期PD/PK结果，生成“安全性-有效性”综合评估报告，为IND申报提供支撑。

（七）临床试验：从“盲人摸象”到“精准把控”

临床试验是研发周期最长（3-8年）、成本最高、最怕失败的环节，数智化技术从“患者招募”到“数据管理”全流程优化：

•患者招募：利用AI工具分析电子病历（EMR）和真实世界数据，快速匹配符合入组标准的患者，将筛选时间缩短20-90%[27-29]或增加24-50%的可入组患者[30]；

•数据采集：电子数据采集系统（EDC）替代纸质CRF，与CTMS（临床项目管理系统）、检测实验室的ELN（电子实验记录本）、eTMF（文档管理）联动，实现“临床数据- 实验数据”实时比对；

•风险控制：中央随机系统（IWRS）动态分配受试者，临床药物警戒系统（CT-PV）实时监测不良事件，AI算法提前预警高风险人群（如肝肾功能异常患者）。

国内外多项临床试验通过数智化方案，显著缩短了入组时间，并提高了数据核查效率[31-34]。

（八）上市后Ⅳ期研究：真实世界数据的“持续挖掘”

药物上市后需通过Ⅳ期研究监测长期安全性与有效性，数智化在此阶段构建“全生命周期管理”闭环：

•整合医院HIS系统、医保数据库等真实世界数据（RWD），利用TriNetX等平台分析药物在大人群中的疗效差异；

•EDC系统临床数据，为说明书修订提供依据；

•新型信号检测工具（如ARISg + 社交媒体 + NLP），从广泛覆盖的多种信息来源，提前识别不良反应，及时发出风险预警[35, 36]。

三、数智化的“看得见的价值”：效率、成本与成功率的三重突破

经过多团队实践验证，数智化技术对小分子新药研发的改进已实现量化：

•周期缩短：从靶点到上市的全流程周期从10-15年可以压缩至5-10年，其中靶点识别、化合物筛选等早期阶段效率提升50%-80%；

•成本降低：AI虚拟筛选减少70%的实体化合物合成量，临床试验患者招募成本降低30%，全流程研发成本降至5-10亿美元；

•成功率提升：临床前候选化合物进入Ⅱ期临床的成功率从传统的30%提升至50%以上，核心得益于数智化对“成药性”的精准预测。

四、未来展望：从“工具赋能”到“智能创造”

数智化的终极目标，是让新药研发从“经验驱动”变为“数据驱动”，甚至“智能创造”：

•超级科学家数字员工：融合多学科知识的AI大模型，基于大量外部文献数据和内部ELN\EDC数据进行训练，可自主设计实验方案、分析数据并提出创新假设[37,38]；

•全链条数据联邦：通过联邦隐私计算技术（Federated Privacy Computing），实现跨机构数据共享（如医院、企业、高校），打破“数据孤岛”，让研发不再受限于单一团队的资源[39, 40]；

•动态优化的研发网络：从靶点到生产的每个环节都可通过实时数据反馈动态调整，例如临床试验中发现的不良反应可即时反馈给Lead优化团队，用于发现第二代新药分子[41-43]。

结语：记录是根，数智是翼

回望药物研发史，从青霉素的偶然发现到mRNA疫苗的快速上市，每一次突破都源于技术革新。今天，数智化的浪潮已至——电子实验记录本（ELN）和临床电子数据采集（EDC），作为药物研发实验室阶段和临床阶段的数据之“根”，承载着研发的每一份积累；AI、大数据作为“翼”，让创新突破时空限制。

对于医药科研人员而言，数智化不是遥不可及的概念，而是触手可及的工具：从明天的实验开始，用ELN、EDC规范记录每一个数据，用AI工具优化每一次筛选，我们终将让新药研发不再“九死一生”，让更多患者早日用上安全有效的好药。

注：参考资料下方有81个医药研发数智化代表性数据库/软件的介绍。

参考资料：

[1] Wong CH, Siah KW, Lo AW. Estimation of clinical trial success rates and related parameters. Biostatistics. (2019) 20:273–86. 

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6409418/

[2] 2025年最好用的15款电子实验记录本ELN.

https://blog.csdn.net/2401_85099221/article/details/139111655

[3] CIAPH报告：谁是国内电子实验记录本老大？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1906784041052661448

[4] Roche Digitalization Day, Virtual IR Event,

https://assets.roche.com/f/176343/x/e60b81765d/20231129_digi-day.pdf 

[5] 阿斯利康联手AI，全周期重塑癌症攻防格局. 健康凯歌微信公众号. 2025.7.14. 

https://mp.weixin.qq.com/s/I8olc_Ti8d78whxcsJA5Dg

[6] Lilly TuneLab: Our AI/ML models at your fingertips.

https://tunelab.lilly.com/

[7] 礼来重磅出手！公开10亿美金数据库，解决AI制药最大难题.

https://www.sohu.com/a/934166685_121421892

[8] Jia H, Dai G, Su W, et al. Discovery, optimization and evaluation of potent and highly selective PI3Kγ−PI3Kδ dual inhibitors. J Med Chem. 2019;62:4936‐4948. 

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31033293/

[9]“AI”制药兴起，药企能否实现“弯道超车”？凯莱英药闻, 2022年, https://www.phirda.com/artilce_29153.html 

[10] 益方生物的核心竞争力--人工智能筛选加快药品研发. https://caifuhao.eastmoney.com/news/1517059262

[11] Medidata与益方生物达成企业级合作，携手临床试验数字化前瞻性探索. 

https://m.ofweek.com/medical/2022-09/ART-8200-1111-30575138.html

[12] 首款AI药物得到概念验证，英矽智能ISM001-055研发历程详解. 

https://www.pharnexcloud.com/zixun/qy_21683

[13] Dhankhar P, Dalal V, Singh V, Tomar S, Kumar P. Computational guided identification of novel potent inhibitors of N-terminal domain of nucleocapsid protein of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. J Biomol Struct Dyn. 2022 Jun;40(9):4084-4099. 

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[14] Oliveira LPS, Lima LR, Silva LB, Cruz JN, Ramos RS, Lima LS, Cardoso FMN, Silva AV, Rodrigues DP, Rodrigues GS, Proietti-Junior AA, Dos Santos GB, Campos JM, Santos CBR. Hierarchical Virtual Screening of Potential New Antibiotics from Polyoxygenated Dibenzofurans against Staphylococcus aureus Strains. Pharmaceuticals (Basel). 2023 Oct 9;16(10):1430. 

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10610096/

[15] 减少实验次数！鹰谷贝叶斯优化智能体：小白都能用，告别学了就忘. 

https://mp.weixin.qq.com/s/v3qrM5GFxJF_zr298bYEVA

[16] Ekins S, Freundlich JS, Hobrath JV, Lucile White E, Reynolds RC. Combining computational methods for hit to lead optimization in Mycobacterium tuberculosis drug discovery. Pharm Res. 2014 Feb;31(2):414-35. doi: 10.1007/s11095-013-1172-7. 

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[18] CFOM: Lead Optimization For Drug Discovery With Limited Data. 

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[19] Deb S, Reeves AA. Simulation of Remdesivir Pharmacokinetics and Its Drug Interactions. J Pharm Pharm Sci. 2021;24:277-291.

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[21] FDA Modernization Act 2.0. September 29, 2022. 

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[22] Focus Area: Novel Technologies to Improve Predictivity of Non-clinical Studies and Replace, Reduce, and Refine Reliance on Animal Testing. FDA. 09/06/2022. 

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[23] Advancing Alternative Methods at FDA. 11/14/2023. 

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[24] FDA Announces Plan to Phase Out Animal Testing Requirement for Monoclonal Antibodies and Other Drugs. April 10, 2025. 

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[25] Roadmap to Reducing Animal Testing in Preclinical Safety Studies. FDA April 10, 2025. 

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[31] 降低50%研发成本，缩短30%试验时长，璞睿如何通过E2E引领临研创新？

https://bydrug.pharmcube.com/news/detail/efc49867d67b9c7b4847ef98d2a3d700

[32] 服务近20万名医学专家，惟同一辙数智化临床试验平台为什么受欢迎？

https://www.toutiao.com/article/7407384788291666472

[33] 安进、拜耳、诺华等巨头纷纷押注AI，临床试验3.0时代来了？

https://hub.baai.ac.cn/view/31057

[34] BMC：南方医院应用AI临床试验受试者筛选时间降低97.8%. 

https://www.huimei.com/news/1709274134044.html (Wang, K., Cui, H., Zhu, Y. et al. Evaluation of an artificial intelligence-based clinical trial matching system in Chinese patients with hepatocellular carcinoma: a retrospective study. BMC Cancer 24, 246 (2024). https://doi.org/10.1186/s12885-024-11959-7)

[35] 复星医药：2023年度ESG暨可持续发展报告. 

https://money.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletinDetail.php?stockid=600196&id=9901342

[36] Nikfarjam A, Ransohoff JD, Callahan A, Jones E, Loew B, Kwong BY, Sarin KY, Shah NH. Early Detection of Adverse Drug Reactions in Social Health Networks: A Natural Language Processing Pipeline for Signal Detection. JMIR Public Health Surveill. 2019 Jun 3;5(2):e11264. 

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31162134/

[37] 2021，医药数字化将往何方？--CIAPH-2021中国医药健康行业数字化调研报告_选型指南_CIO发展中心官网

http://www.ileader.com.cn/html/2021/1/26/72066.htm

[38]《CIAPH第九届医药健康行业信息化高峰论坛》在成都成功召开 - 墨天轮

https://www.modb.pro/db/47678

[39] 国家数据局综合司关于组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作的通知. 国家数据局. 2025年. 

https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202504/content_7017511.htm

[40] 人工智能赋能医疗可信数据空间，共绘智慧医疗新蓝图. 北京卫健委. 2025年. 

https://wjw.beijing.gov.cn/xwzx_20031/jcdt/202504/t20250416_4066298.html

[41] EFMC H2L最佳实践指南. 

https://www.efmc.info/hit-to-lead

[42] 《人工智能与药物设计》化学工业出版社. 李洪林、郑明月主编

[43] 《药物设计学》化学工业出版社. 唐赟主编

代表性软件及数据库简介

《医药研发企业CSO、CIO最想知道的数智化路径（/医药研发会用到哪些软件和数据库？/医药研发数智化整体方案）》，2025年发布。