“将以自动驾驶实验室夯实新药强国基础”
制药生物协会将于今年11月推进SDL教育项目
标准熙AI新药融合研究院副院长
“SDL将克服人力与资源不足问题”
制药与生物产业的范式正在迅速变化。随着人工智能（AI）和机器人进入新药开发与临床的核心环节，时间和成本的限制正被逐步突破。在此背景下，韩国制药生物协会的“SDL（Self-Driving Laboratory·自驾实验室）”教育项目有望成为推动韩国制药生物产业范式转型的一个重要起点。
韩国制药生物协会AI新药融合研究院副院长 Pyo Junhee 12日在首尔瑞草区芳荟韩国制药生物协会办公室接受采访时表示，“SDL就是‘会自己运转的实验室’”，“由AI负责设计实验，机器人执行实验，再对结果进行评估并反馈给AI，构成一个闭环系统”。他补充称：“AI通过反复学习，可以快速找到最优合成条件，将研究效率最大化。”
以往的AI教育多停留在数据分析和算法原理层面，而SDL的差异化之处在于将实物实验自动化相结合。随着实验数据不断生成与积累，模型将日益精细化，探索速度也将实现飞跃式提升。
AI新药融合研究院通过承接保健福祉部“利用人工智能（AI）的新药开发教育及宣传项目”，首次在国内引入SDL教育基础设施。目前正于协会内部建设教育场地，计划在今年11月左右启动教育。SDL教育的着力点不仅是构建一座实验室，更在于打造“教育生态”。Pyo副院长表示：“韩国尚未像全球大型制药企业那样建立起庞大的内部生态体系。要推动新技术的引进与扩散，企业研究人员和研究生必须能够亲身体验并理解AI和机器人技术。”
SDL有望成为帮助韩国产业界在新药开发领域突破既有局限的一项重要工具。要推动新药开发取得成功，必须持续进行验证和反复实验，因此在人力和资本有限的情况下，韩国制药生物产业难免处于劣势。但SDL可以实现24小时自动化实验和系统化数据积累。Pyo副院长表示：“SDL在弥补以人为中心的研究所存在的局限的同时，提高了研究的可重复性并缩短了探索时间，这最终将成为韩国在全球舞台上获得竞争力的必备要素。”
教育对象不仅包括在制药企业任职的研究人员，也包括研究生。他解释说：“学生一旦体验过SDL，就能在企业一线直接加以应用，企业也可以降低引进新技术的门槛。最终目标是降低整个产业对新技术引进的门槛。”
研究院为此也在推进全球合作。近期与加拿大多伦多大学等参与的“Acceleration Consortium（加速联盟）”签署了谅解备忘录（MOU），正筹备共同研究与教育项目。同时还在构想以云计算为基础的分布式研究协作体系。Pyo副院长预测称：“通过与海外研究者共享数据并共同开展教育，韩国企业和学生将能够更快融入全球发展潮流。”
SDL教育并非单纯的培训课程，而是培养统筹AI、自动化和数据战略的融合型思维的过程。要让韩国制药与生物产业在全球舞台上取得主导权，新的基础设施和人才至关重要。Pyo副院长表示：“SDL将成为提高新药开发成功率和效率的催化剂。体验过这一体系的研究者越多，我国产业的体质就会发生越大的变化。”
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