日本AI制药公司Elix与生命科学合作组织LINC近日宣布，全球首次实现AI药物发现平台的商业化落地。这项突破性进展标志着AI技术在药物研发领域的应用进入全新阶段。通过整合多个AI模型并运用联邦学习技术，Elix在16家制药公司数据的支持下完成了平台部署。值得关注的是，其自主研发的联邦学习库kMoL早在2021年就已开源，为后续技术推广打下基础。

这项技术突破源于日本医学研究开发机构AMED主导的产学研项目DAIIA。首批数据来自参与项目的16家日本药企，包括卫材、小野制药等知名企业。随着数据池持续扩展，AI药物发现平台有望进一步提升研发效率。这种基于联邦学习的创新模式，不仅解决了数据隐私问题，还实现了跨机构数据共享，为药物研发带来全新可能性。

联邦大模型破解数据难题

AI药物发现的核心在于构建高质量且足够庞大的数据集。传统模式下，制药企业仅能利用自有数据和公共数据集，导致严重的数据短缺。联邦学习技术的引入，为这一挑战提供了突破性解决方案。这种分布式机器学习框架在保障数据隐私安全的前提下，实现了跨机构数据共享和模型共建。

联邦学习的本质是"数据不动，模型动"。通过仅共享模型参数而非原始数据，有效解决了医疗领域对数据隐私的高要求。Elix Discovery™平台正是基于这种技术搭建，利用16家药企提供的100多万种化合物数据进行训练。这种数据共享模式既避免了信息泄露风险，又显著提升了模型训练效果。

平台三大核心模块形成完整技术体系

Elix Predict（属性预测）模块通过AI模型分析化合物结构，可预测化合物的关键特性如靶点活性、物理化学性质等。这种预测能力为药物研发提供了重要参考。Elix Create（分子设计）模块则利用生成式AI技术，根据需求优化分子特性，兼顾靶点活性、合成难度等多重因素。

Elix Assist（主动学习）模块在数据稀缺情况下展现出独特优势。通过优化算法推荐实验数据，显著降低研发成本。该平台还计划整合ChemTS和DyRAMO等高级功能，提升多目标优化效率。与日本Kaken制药的合作，进一步增强了技术应用的实用性。

技术应用拓展至多个领域

联邦学习技术的影响力已超越药物研发领域。欧盟MELLODDY计划早在2020年就启动，联合10家制药公司构建共享模型。该计划利用超过2100万种小分子药物数据，为AI药物发现奠定基础。Owkin作为AI医疗独角兽，围绕药企和医院构建联邦研究生态，形成完整的数据共享体系。

华为云推出的FedAMP算法在个性化联邦学习方面表现突出。其通过检测各参与方模型权重，有效区分数据质量差异。学术界方面，赛诺菲、诺华等企业专家联合提出的FLuID框架，利用知识蒸馏技术实现跨机构数据共享。这项创新成果已在2025年3月的Nature Machine Intelligence期刊发表。

技术突破带来行业变革

联邦学习技术的成熟应用，正在重塑药物研发流程。传统研发周期平均需10-15年，而AI平台可将这一过程缩短至数月。这种效率提升不仅降低研发成本，也加速了创新药物的上市进程。数据共享模式的创新，使企业间形成协同效应，推动整个行业向智能化转型。

随着技术不断迭代，AI药物发现平台将覆盖更多应用场景。从靶点筛选到临床试验，从分子设计到药物优化，AI技术的深度参与正在改变传统研发模式。这种变革不仅提升研发效率，更催生出新的商业模式和产业生态。未来，随着数据池的持续扩大和技术的不断优化，AI药物发现将释放更大价值。