在创新药研发中，靶点选择是决定研发成败的“最初一公里”。随着研发环境日趋复杂、科研数据急剧增长，传统靶点研究模式的局限愈发明显。

在传统模式下，科研人员依赖人工方式，从海量文献、专利、临床数据与竞争情报中检索、比对与研判。这一过程不仅耗时费力，更易因信息过载形成认知盲区，导致大量潜力靶点在数据洪流中被埋没。如何突破效率与精准度的瓶颈，已成为医药研发升级的核心挑战。

神州问学企业级Agent中台，精准应对此类高复杂、高知识密度、高决策风险的业务流程。它并非简单的工具集合，而是一个具备“感知-判断-决策-进化”能力的智能协作中枢。我们与领先药企共同构建的“靶点智能发现系统”，便是这一理念的生动实践：系统深度融合海量文献、专利、临床及竞争情报数据，通过动态推理直接输出高潜力靶点列表与机制分析，将靶点筛选从传统的“人工狩猎”模式，推进至“智能决策”的新阶段。

从智能体矩阵到流程重构：
AI for Process 的实践路径

医药AI平台建设围绕两大核心场景展开：

• 员工助手智能体：作为集成企业私域知识库与通用AI能力的多功能助手，该智能体深度融合多部门内部数据，并系统化纳入了治理后的600+知识库内容，支持员工自助查询政策、流程、产品与服务信息。具备可配置的大模型接入与实时联网搜索能力，通过打通外部数据源、内部数据库与向量库，实现企业知识的深度治理，构建统一、可信的信息入口，赋能内部决策。

• 业务支撑智能体：围绕“AI for Process”理念，该智能体致力于为药物研发项目启动提供多维度竞争分析，并整合涵盖治疗领域、抗体/抗体偶联药物（ADCs）等全面药物及临床试验数据。系统不再局限于单点工具嵌入，而是将AI定位为研发流程中的“智能协作中枢”，实现从信息感知、综合判断到科学决策的端到端闭环支持。

多智能体协同作战，
打造靶点研究的“思维引擎”

在这一AI驱动的流程体系中，多个专业智能体各司其职、协同联动，共同构建起一个动态感知、实时判断、持续进化的靶点研究新生态：

• 竞争格局分析智能体通过融合全球药物管线、靶点矩阵与疾病领域数据，构建了立体化的研发全景视图。它不仅能快速识别“高潜力、低竞争”的立项机会，更通过靶点组合矩阵分析，为不同疾病领域的管线布局提供战略导航。值得一提的是，系统集成的竞争药物画像和临床试验深度分析功能，为科研团队提供了从宏观趋势到微观比较的完整研究入口。

• 竞品药物进展智能体则专注于研发动态的实时追踪与可视化。通过构建动态更新的药物研发图谱，它清晰地揭示了不同靶点领域的成熟度梯度与市场竞争格局，帮助研发团队在复杂的市场环境中找到最佳的切入时机与定位策略。

从“人找信息”到“智能推演”，
实现流程自进化

该系统实现了从“人找信息”到“智能推演”的根本性转变。它建立的“感知—判断—决策—验证”闭环，不仅显著压缩了靶点发现到立项评估的周期，更重要的是通过持续的学习进化机制——每一次决策结果都回流至中央知识库，驱动算法模型不断优化，使整个系统具备了持续进化的能力。

AI for Process：
不止于效率，更是研发范式的升维

在某药企的实践中，AI已从工具赋能走向流程重塑，成为靶点研究的“思维伙伴”。这标志着药物研发正从经验驱动迈向认知驱动的新范式——让研发流程本身具备理解知识、执行判断与持续进化的能力。

未来，双方将继续沿“点状创新—价值验证—场景拓展—深入核心—卓越运营”的路径推进，实现千人千面、人机协同、多智能体联动的研发新形态，完成从“业务流程接入”到“业务流程重塑”的跨越。

智能时代的药物研发正在经历一场静默而深刻的变革——让创新有迹可循、有据可依、有力可续。