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去年 11 月，《快公司》与约翰斯·霍普金斯大学在华盛顿特区联合举办了首届“世界变革理念峰会”。这场盛会汇聚了商界与学术界的顶尖领袖，共同探讨如何以创新思维重塑未来。面对即将到来的 2026 年，各行各业无疑都将迎来新的挑战与机遇。主办方特别邀请了一批来自航天、医疗、人工智能及交叉领域的先锋演讲者，分享了他们对未来一年最关注议题的深度思考。
“我们正在与耐药性赛跑”
Pharebio 的创始人兼首席执行官阿基拉·科萨拉朱正在运用预测性与生成式人工智能驱动药物研发。这家 AI 制药初创公司计划在 2030 年前开发出 15 种新型抗生素，目标直指超越微生物产生耐药性的速度，以应对大肠杆菌、艰难梭菌等常见却日益难治的感染。对科萨拉朱而言，这场 AI 药物研发竞赛中最大的挑战就是时间。
“我们正在与耐药性赛跑。”她尖锐地指出，细菌对抗生素产生耐药性可能只需不到六年，而传统方法开发一款新药却可能长达 13 年——时间是前者的两倍有余。这种时间差正是全球公共卫生面临的严峻威胁。
“Pharebio 面临的最大挑战，是推动这些由 AI 发现的新型抗生素进入临床前研究，并最终完成临床开发、获得 FDA 批准。在整个 AI 药物发现领域，普遍存在一种强烈的紧迫感——人们迫切希望确认这些 AI 模型确实有效，并能早日让等待中的患者受益。”她解释道。
“因此，我们的团队不仅专注于构建最优的 AI 预测模型，更致力于将技术转化为切实加速药物研发进程的引擎，确保我们开发的新药比现有药物更具创新性、毒性更低且疗效更佳。”
“若无解决方案，美国太空存在将停滞”
Max Space 公司正与美国政府及 NASA 紧密合作，开发下一代商业空间站。其首席执行官萨利姆·米扬强调，拓展并维持国家在太空的存在，对于美国的创新活力与国家安全至关重要——尤其是在国际空间站（ISS）计划于 2030 年退役的紧迫背景下。
“这意味着，若无可行的商业解决方案接替，美国的太空存在将陷入停滞——这绝非我们乐见的结果。”米扬表示，“为此，Max Space 投入了大量时间、精力与投资者资本，一个重要目标就是让公众和政策制定者充分认识到维持持续太空存在的重要性。”
米扬进一步指出，当前正是太空领域发展的黄金时期：“全球各国政府都高度关注如何赢得新一轮太空竞赛。我们正竭尽全力确保美国保持领先。要实现这一目标，就必须持续推动包括 Max Space 在内的创新企业，将前沿理念从概念转化为实际可用的产品与服务，从而使美国在太空探索、科学研究乃至国防领域始终保持战略优势。”
“太空为创新敞开大门”
Redwire Space 的子公司 SpaceMD 的首席运营官莫莉·穆里根明确表达了她的理念：“SpaceMD 致力于传递‘太空为创新敞开大门’的信念。”这家成立于 2025 年 8 月的公司，专注于利用太空独特的微重力环境培育高质量的抗体蛋白质晶体，以加速地球上药物研发的关键步骤。
穆里根解释道：“SpaceMD 的核心目标，是将太空药物研发技术转化为地球上可商业化的医疗产品。”该公司的研发灵感直接来源于 Keytruda 的成功案例——这款由默克公司研发的划时代免疫治疗药物，其蛋白质晶体正是在国际空间站的微重力环境下培育而成，从而获得了更理想的结构用于分析；SpaceMD 的目标就是在近年成功复现并规模化这一过程。
“SpaceMD 立志成为推动后续生物药完成全流程研发的关键企业。目前，我们正致力于将太空晶体培育技术延伸至临床前研究阶段，并最终向 FDA 提交试验性新药申请。公司的首要目标，就是持续推动第二、第三乃至更多源于太空的新药问世，为全球患者提供可及且有效的日常治疗方案。”穆里根总结道。
“患者正在等待新药”
从谷歌 DeepMind 分拆成立的顶级人工智能制药公司 Isomorphic Labs，设定了利用 AI 攻克所有疾病的宏伟目标。实现该目标的核心引擎是其革命性的 AlphaFold AI 系统——该系统能以前所未有的精度预测复杂蛋白质的三维结构，并模拟其与 DNA 或潜在药物分子的相互作用机制。此项突破曾为谷歌 DeepMind 赢得 2024 年诺贝尔化学奖。今年 7 月，该公司宣布其 AI 驱动的管线已“非常接近”开展人体试验阶段。
Isomorphic Labs 首席医疗官本·沃尔夫充满使命感地表示：“步入新年之际，我们深知全球无数患者正在焦急地等待新药问世。”沃尔夫于今年 6 月加入公司，他的工作重点就是推动 Isomorphic Labs 建立“行业领先的临床研发管线”。据他透露，公司初期将聚焦于肿瘤学与免疫学这两个需求巨大且复杂的领域。
“挑战在于，许多疾病（如癌症）具有高度的异质性和进化顽固性，攻克难度极大。”沃尔夫指出，Isomorphic Labs 的发展关键在于将其强大的 AI 药物研发能力与精准医疗范式深度结合——即为特定基因型的患者群体量身定制治疗方案，而非采用传统的‘一刀切’式通用疗法。
“这种 AI 赋能的精准方法，最终将使我们能够为所有患者更快地开发出更安全、更有效的靶向药物。”沃尔夫对未来充满信心地总结道。
