中文

工程化未来 R&D:面向 AI 驱动的集成生物技术生态系统之案

物理与社会 2025-10-07 v2

摘要

制药研发的成本不断攀升、周期延长且成功率低,迫切需要重新思考生物技术 R&D 基础设施。本章节介绍了 AI 集成生物技术枢纽的概念,这是一个面向未来的研究生态系统,整合住宅、商业、临床和研究设施,由一个中心 AI 驱动的操作系统统一管理。作为多边平台,该枢纽利用持续的多模态健康数据收集、先进的智能居住环境和联邦学习模型,实现安全、隐私保护的生物医学研究。通过整合房地产、生物技术设施、研究医院和社区服务,该模式最大化数据效用,加速药物发现,并提升居民福祉。透明度、问责制和伦理治理是治理的关键支柱,通过动态知情同意、数据信托和多方利益相关者监督来实施。该范式在城市和垂直建筑中均具可扩展性,为改善健康寿命、促进创新并重塑全球药开发经济学提供了可行、可持续的路径。

关键词

引用

@article{arxiv.2509.21390,
  title  = {Engineering the Future of R&D: The Case for AI-Driven, Integrated Biotechnology Ecosystems},
  author = {Alex Zhavoronkov and Chuen Yan Leung},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21390},
  year   = {2025}
}