諾貝爾獎加冕的AlphaFold掀開AI制藥新紀(jì)元，然波士頓大學(xué)與杜克大學(xué)學(xué)者于《Science》期刊揭示隱憂：在77組對照專利中，AI原生企業(yè)專利載明的動物實驗數(shù)量不足傳統(tǒng)藥企半數(shù)。當(dāng)算法以數(shù)字模擬替代生命驗證，專利庫會否成為未經(jīng)驗證分子的沉默墳?zāi)梗?/p>

一、專利簿上的實驗赤字

研究團(tuán)隊剖解154份專利文獻(xiàn)（含AI專利77份），發(fā)現(xiàn)顯著差異：

動物實驗缺席率：AI專利僅23%載明動物實驗，傳統(tǒng)專利達(dá)47%（P<0.01）

驗證深度落差：AI專利平均驗證0.8個化合物，傳統(tǒng)專利達(dá)3.1個（P<0.01）

臨床轉(zhuǎn)化準(zhǔn)備度：載明藥物配方的AI專利僅1%，傳統(tǒng)專利為14%

學(xué)者警示：此類專利如同"未夯實基石的建筑圖紙"，其分子僅在硅基世界中完成虛擬之旅。

二、專利洪流的創(chuàng)新悖論

研究揭示雙重困境：

專利的“凍結(jié)效應(yīng)”

依據(jù)專利法，任何公開分子結(jié)構(gòu)即構(gòu)成“現(xiàn)有技術(shù)”。當(dāng)AI批量生成海量分子并寫入專利，縱使未經(jīng)實質(zhì)驗證，亦可能阻斷他人深入研究——因無法再獲專利保護(hù)。

資本的“規(guī)避邏輯”

制藥業(yè)潛規(guī)則昭然：資本罕有投向無專利保護(hù)或高專利風(fēng)險的分子。即便某分子具突破性潛力，若其深陷“專利休眠”狀態(tài)（持有人不推進(jìn)研發(fā)），亦難逃被束之高閣的命運。

耐人尋味的是：AI專利平均披露276個分子，與傳統(tǒng)專利的242個并無量級之差（P>0.05）。算法宣稱的“分子宇宙爆發(fā)”，在專利實踐中尚未顯現(xiàn)。

三、重構(gòu)專利倫理的三維解方

學(xué)者提出理性路徑：

提升實證標(biāo)尺

要求專利申請人提交動物實驗或等效替代（如器官芯片）數(shù)據(jù)，建立分子可專利性的生命驗證門檻。

開辟“二次創(chuàng)新通路”

若原專利持有人未推進(jìn)研發(fā)，允許后續(xù)研究者通過實質(zhì)驗證重新申請專利，破除“專利籬墻困局”。

強(qiáng)化臨床激勵

延長成功上市新藥的監(jiān)管獨占期，使資源向?qū)嵶C創(chuàng)新者傾斜，而非專利策略博弈者。

當(dāng)AI公司宣稱其模型超越傳統(tǒng)方法時，專利文本卻對算法驗證過程諱莫如深——真正的科學(xué)精神，應(yīng)勇于接受陽光審視。

在AI重構(gòu)藥物發(fā)現(xiàn)范式的浪潮中，這項研究猶如一柄清醒的標(biāo)尺：當(dāng)算法在數(shù)字世界加速狂奔時，專利制度更需守護(hù)生命科學(xué)的實證根基。畢竟從比特到生命的距離，仍需穿過無數(shù)試錯的幽谷。

#AIDD #AI制藥

參考資料:https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw1972

       原文標(biāo)題 : AI制藥搶占專利之憂：當(dāng)算法超前叩響專利之門