让科学洞见走向实际获益：睿智医药Discovery Day 2026在波士顿举行
睿智医药Discovery Day 2026
美国当地时间2026年9月24日，睿智医药在美国马萨诸塞州沃特敦举办 Discovery Day 2026，并庆祝波士顿研发中心成立一周年。活动在Alexandria Hub Conference Center举行，以“From Intelligence to Impact: AI-Enabled Drug Discovery”为主题，汇聚百余位来自制药、生物科技、学术、投资及政府领域的代表人士。与会者围绕人工智能、新型治疗模态与赋能技术展开交流，共同探讨如何将科学洞见转化为患者的实际获益。
活动上午以周年庆典拉开序幕，下午进入科学议程；下午稍晚，嘉宾与睿智医药科学家及业务负责人相聚六大Discovery Lounges，并在同期举行的鸡尾酒会上继续对话交流。
睿智医药Discovery Day 2026活动现场
周年庆典
活动以波士顿研发中心成立一周年庆典拉开序幕。睿智医药董事长兼CEO胡瑞连致欢迎辞，并回顾公司在波士顿的发展、科学使命、合作伙伴关系与未来方向。
睿智医药董事长兼CEO胡瑞连致辞
马萨诸塞州参议员William N. Brownsberger肯定了睿智医药对马萨诸塞州生命科学生态系统的贡献。BioBay董事长Michael Yin介绍了BioBay与睿智医药的合作，并谈及双方共同致力于推动生物技术创新。
左：州参议员William N. Brownsberger；右：BioBay董事长Michael Yin
左：小提琴与大提琴二重奏表演；右：周年纪念蛋糕
波士顿研发中心成立一周年庆祝仪式
主旨分享
午间交流后，科学议程正式开始。哈佛医学院Paul C. Cabot遗传学教授Raju Kucherlapati博士以“AI in Cancer Precision Medicine”（AI在肿瘤精准医学中的应用）为题，发表主旨分享。
Raju Kucherlapati博士发表主旨分享
Kucherlapati博士探讨了如何将基因组、临床及病理数据与AI结合，以识别高风险人群、更早发现癌症，并为更加精准的治疗决策提供支持。他指出，以肿瘤遗传学信息为依据的治疗方案不断增加，但如何持续更新变异信息仍是一项重要挑战。下一阶段的进展，有赖于构建能够将患者特征与治疗结局关联起来的更大规模数据集，并进一步提高临床试验的可及性。
圆桌讨论
随后举行的高管圆桌以“AI in Drug Discovery: From Promise to Practical Impact”（药物发现中的AI：从愿景走向实际价值）为主题。来自学术界、制药企业的嘉宾代表，围绕AI正在创造的真实价值、建立可信输出所需的条件，以及AI将如何重塑药物研发企业与科研合作伙伴之间的关系展开讨论。
圆桌讨论
圆桌嘉宾
从左至右：Lucy Li博士、Huijuan Li博士
四点共识
1. AI有望同时改变药物研发的时间与成本。
Kucherlapati博士指出，药物研发面临两项突出挑战：一款药物从研发走向上市可能需要约15年，平均成本据估算超过25亿美元。AI有潜力同时改变时间与成本结构，而且不应只应用于某一个环节，而应覆盖整个医疗健康领域。如今，研发人员希望获得每个分子的更多数据，包括RNA测序、单细胞谱和代谢组学等。他举例称，某家公司制备了500个分子，并对每个分子测量80项参数；如此庞大的信息量，人们很难在没有AI辅助的情况下完成筛选和做出决策。
2. 数据联通比数据增量更重要。
Huijuan Li博士表示，真正的挑战并非数据量本身，而是数据采集、流转、分析与模型之间能否形成联通，并进一步将模型结果反馈为知识。结构更规范、口径更一致的数据能够训练出一致性更好的模型，但专家仍需审阅数据，并确认模型提出的假设是否成立。
3.竞争优势来自生物学与自有数据。
Lucy Li博士认为，AI已让更多企业能够使用许多相关工具。企业需要将内部数据与模型同业内最佳水平进行对标，并将资源投入真正能够形成差异化的环节。经过有意识清洗与组织的数据会成为长期资产。她预计，AI将承担更多药物工程与优化工作；但在研发起点判断并选择正确的疾病生物学方向，仍然是更困难、尚未得到充分衡量的问题。
4.验证AI，并持续学习。
Huijuan Li博士介绍，监管机构已经在接受预测模型和既有知识，例如利用早期稳定性数据预测商业化产品的货架期，但前提是申办方使用真实数据确认预测结果。Lucy Li博士提醒，AI工具往往倾向于给出共识性答案，而“科学从来不能建立在共识之上，而必须由真实数据来证明”；她也鼓励大家主动要求AI挑战既有假设。谈及未来十年AI对就业的影响，Kucherlapati博士持乐观态度，认为新技术历来会提升生产力并创造新的工作机会。Huijuan Li博士则给出了简洁建议：“学习、适应、应用。”
ChemPartner Spotlight I
睿智医药高级副总裁尹寅飞博士随后系统介绍了公司一体化药物发现与开发能力。
睿智医药高级副总裁尹寅飞博士
尹寅飞博士重点介绍了睿智医药抗体偶联药物（ADC）平台，其中包括公司专有连接子技术C2LP。该技术旨在提升稳定性、实现精准药物抗体比（DAR）控制，并支持多种载荷。同时，他介绍了睿智医药端到端ADC服务，覆盖抗体、连接子—载荷、偶联及评价等环节；并分享了公司AI药物发现平台XDrug.AI，该平台旨在加速靶点识别。将AI工具与湿实验能力结合，可构建“设计—制备—测试—分析”的闭环，帮助合作伙伴更快推进研发项目。
ChemPartner Spotlight II
哈佛医学院助理教授 Baochun Zhang博士以“Revolutionizing Cancer Immunotherapy with Multi-specific Cytotoxic CD4+T Cells”（以多特异性细胞毒性CD4+T细胞革新肿瘤免疫治疗）为题，分享了多特异性细胞毒性CD4+T细胞在肿瘤免疫治疗领域的新研究。
Baochun Zhang博士分享肿瘤免疫治疗研究
闭幕主题演讲
科学议程最后，哈佛大学David A. Weitz教授通过线上方式发表题为“Droplet Microfluidics for Ultra-High-Throughput Screening”（用于超高通量筛选的液滴微流控技术）主题演讲。
David A. Weitz教授
Weitz教授介绍，液滴微流控技术可将每个微小液滴转化为独立的微型反应器，从而支持单细胞分析与超高通量筛选。该方法在抗体发现和酶工程中的应用表明，它能够加快寻找有前景的候选物；若与AI驱动的药物发现相结合，还可帮助研究人员判断下一步应测试哪些候选物。
参会嘉宾踊跃互动
Discovery Lounges 与鸡尾酒会
在Discovery Lounges环节，与睿智医药科学家及业务负责人围绕AI与数据驱动的药物发现、肿瘤学与生物学、药物发现化学、DMPK与临床前开发、CMC与生物工艺开发以及战略合作等话题，进行面对面交流。同期举行的鸡尾酒会，让热烈的讨论延续至晚间。
Discovery Lounges
嘉宾面对面交流
From Intelligence to Impact
Discovery Day 2026为来自产业、学术、投资及政府领域的嘉宾提供了交流思想的平台，也见证了睿智医药波士顿研发中心成立以来取得成就。当天的讨论清晰表明：从AI赋能药物发现到新型治疗模态，让人工智能真正转化为研发实效，离不开科学、技术与合作的协同。
未来，睿智医药将继续深耕波士顿并持续强化AI药物发现、ADC及其它核心平台，与全球合作伙伴携手，推动新疗法更快惠及患者。
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