近年来，数字孪生技术在医药领域的应用快速兴起。这一概念不再局限于工业场景中设备与产线的优化，而是逐步进入药物发现、临床开发和智能制造等关键环节，致力于将高成本、低效率、难重复的试错过程，尽可能前移至虚拟空间完成。

数字孪生并不是简单的虚拟模型或数字复制品。美国国家科学院对其明确定义，数字孪生应与真实对象持续对应、能够动态更新，并服务于预测与决策。具体到药物研发场景，这种真实对象既可以是患者，也可以是组织器官、疾病进程、临床试验人群，甚至是药品生产全流程。其核心价值并非把现实世界机械地搬进电脑，而是通过数据、机制和算法的耦合，建立一个可不断校正、可反复推演、可辅助决策的智能化研发系统。

从知识发现到系统机制推演

数字孪生之所以在药物研发中备受关注，一个重要原因在于，当今的新药研发早已不是单点技术突破，而是系统性知识发现的过程。过去，药物发现更多依赖高通量筛选、局部经验和线性验证；如今，研究者需面对基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、单细胞测序、结构生物学、临床表型、真实世界证据乃至文献与专利信息构成的海量异构数据。只有先把这些分散的信息组织成可计算、可追溯、可推理的科学知识体系，数字孪生才有可能具备真正的认知能力。

近两年来，“药物科学知识发现”已成为人工智能（AI）制药领域的核心议题。研究显示，知识图谱正在成为计算药物发现的重要基础设施，其能够把药物、疾病、靶点、通路、表型、不良反应等异构实体及其关系组织起来，在此基础上进行关系推断、假设生成和候选优选。同时，基础模型和多模态AI也在快速融入药物研发流程，推动对分子表征、生物网络、药靶相互作用及疾病机制的联合建模。简言之，知识发现解决“已知什么、缺什么、值得验证什么”的问题，而数字孪生则是回答“将知识置入动态系统后会发生什么”的问题。两者并非平行路线，而是前后衔接、彼此增强。

在药物发现阶段，数字孪生技术重构研发思路，使其不再局限于寻找哪个分子在实验中活性更好，而是进行更深入的探究：该靶点在疾病进程中处于什么位置？药物作用是否能触发补偿通路？不同遗传背景和微环境下的反应是否一致？哪类患者亚群最可能受益？这种从单分子筛选向系统机制推演的转变，正是数字孪生与知识发现结合后的直接体现。

数字孪生技术在药物发现端的价值主要体现在三个方面。一是帮助整合疾病网络、药物靶点和多组学证据，提升靶点识别和作用机制判断能力；二是结合器官芯片、类器官及高内涵实验数据，在更接近人体生理的条件下预判药物疗效与毒性；三是支持在虚拟环境中比较不同候选方案，从而把部分原本需要在湿实验中完成的试错环节前移。尤其是在肿瘤、免疫性疾病、罕见病等具有高度异质性的疾病领域，这种系统性推演能力更具吸引力。

此外，近期发表于权威期刊《npj Systems Biology and Applications》上的研究结果进一步证实，器官芯片与数字孪生技术的深度融合，正为药物开发构建一条从细胞级观测到器官乃至系统级人体推演的新型转化路径。器官芯片可提供更接近人体器官生理反应的实验信息，数字孪生则将这些信息吸收到更高层级的动态系统中，用于评估药物在复杂生理环境下的潜在表现。对研发团队而言，这意味着药物发现正在从“单纯观察实验结果”转向“深刻理解系统行为”。

虚拟患者赋能临床全周期决策

如果说药物发现阶段的核心是评估候选药物是否具备潜在疗效，那么进入临床开发阶段后，真正的难题则聚焦于明确适用人群、优化给药方案，以及更高效地开展临床验证。在此阶段，构建虚拟患者，成为数字孪生应用最受关注的方向之一。虚拟患者并非简单生成一批伪数据，而是基于疾病机制、生理参数、药代药效动力学关系及临床观测数据，构建具备生理合理性的模拟个体，用于预测药物治疗反应、优化临床试验设计并支撑临床剂量决策。

这条路线至关重要，因为传统的临床试验面临多重现实约束：入排标准过窄易导致受试者招募困难，标准放宽则会增大人群异质性；样本量受限会造成统计检验效能不足，而特定人群代表性欠缺又会影响结果外推。数字孪生在此提供的并非真实受试者的替代品，而是试验设计和结果解释的增强工具。通过在虚拟环境中先行测试不同入组策略、研究终点设置及给药剂量方案，再将最优或更稳健的设计方案应用于真实临床研究，可显著提升研发效率。特别是在罕见病、儿童用药、高风险治疗和强伦理约束场景下，虚拟队列还可能为合成对照、补充证据生成和结果解释提供新的支持框架。其深层意义在于，临床开发将不再单纯依赖真实试验的单次成败，而是逐步形成虚拟推演、真实验证与动态更新的闭环。

需要强调的是，虚拟患者的引入绝非弱化临床试验环节，更非规避临床验证要求。更务实的方向是，让数字孪生成为临床开发的新搭档，帮助研发团队更早发现方案薄弱环节，厘清疗效波动背后的机制，精准识别潜在获益或高风险人群。对药企而言，其核心价值不仅是降低成本，更重要的是减少决策失误、提高研发成功率。

数字孪生驱动制药工艺优化

长期以来，药物研发与药品制造往往被视作两个相对独立的阶段。但在复杂制剂及生物药等高技术要求领域，这种分散式进程已难以适应现代制药工业的发展需求。数字孪生的作用，正是将原本分散于处方、设备、工艺过程和质量环节的关键变量，纳入统一的动态模型框架，使制造不再是研发完成后的简单放大执行，而是成为贯穿药物开发全周期的系统性工程。

在此过程中，多智能体系统正逐步成为数字孪生落地为可执行研发基础设施的重要操作层。美国斯坦福大学James Zou团队提出的Virtual Lab已展现出AI智能体自主协作完成真实生物医学研究任务的能力，相关研究已成功应用于SARS-CoV-2纳米抗体设计；与此同时，斯坦福大学发布的Biomni也被定位为通用生物医学AI 智能体，其整合了大量专业工具、软件包与数据库，旨在自主执行跨领域、多步骤的复杂生物医学科研任务。在开源生态中，OpenClaw正在形成以技能、工作流和协作代理为核心的工程体系，ClawBio则进一步把这一框架延伸至以本地端侧推理为主、可复现的生物信息学应用场景。Tao-TCMSKD智能体以中医药古籍语义知识增强为核心，打通了从古籍证据挖掘、病机推演到现代靶点数据库验证的闭环计算溯源链路，并结合多库置信度评分，助力中药机制发现、靶点筛选与决策支持。

数字孪生技术在药物开发中的价值，同样延伸至生产制造环节。一款药物研发成功，并不意味着其能够实现稳定、持续、高质量的规模化生产。尤其在生物药、复杂制剂及连续制造场景下，原料波动、设备状态变化、工艺漂移及环境干扰等因素，均可能影响产品的关键质量属性。近年来多项研究结果表明，数字孪生技术已成为支撑连续制造、实时放行与智能工厂建设的核心技术之一，其关键价值在于将原本处于“黑箱”状态的生产过程，转化为可监测、可预测、可优化的透明化动态系统。

从更深层次看，制造端数字孪生技术还能对前端药物研发形成持续的知识反哺。例如，工艺偏差、参数调整等生产实践本身会不断产生新的过程知识，数字孪生为这类知识的沉淀与复用提供了可计算、可迭代的承载结构，使研发、制造与质控不再是简单线性衔接的职能环节，而是围绕统一动态模型持续交互信息、修正认知、更新策略的有机整体。由此，工艺开发不再只是把实验室方案推向工厂，也不再仅满足于“生产得出来”的基本目标，而是逐步演进为持续吸收现场反馈、不断优化设计边界、提升全流程稳健性的知识工程。数字孪生技术在制造端推动的正是制药工业从分段式优化向系统性进化的能力升级。

坚守科学边界与伦理底线

随着数字孪生技术不断向药物开发核心环节渗透，相关应用正加速进入监管与方法学建设层面。欧洲药品管理局（EMA）在2025年发布的概念文件《Concept paper on the development of a Guideline on assessment and reporting of mechanistic models used in the context of model informed drug development》 中明确指出，机制模型在药物开发中的应用日益增多，但其复杂性和参数不确定性也对评价与报告提出了更高要求，涵盖应用边界、模型结构、参数假设、虚拟人群构建、不确定性量化和验证策略等。美国食品药品管理局（FDA）亦表示，AI正贯穿药物全生命周期，从临床前研究、临床试验到生产制造、上市后监管，包含相关成分的申报资料与日俱增。

监管机构并未排斥数字孪生，相反正加速构建其融入审评体系所需的方法学框架。这意味着，未来能够真正嵌入主流药物开发流程的数字孪生技术，绝不是华而不实的算法演示，必须是可解释、可验证、可复现、可沟通的务实型研发工具。对企业而言，将模型输出转化为切实可用的开发决策，远比构建复杂模型本身更为关键。

需要注意的是，当前数字孪生技术距离实现大规模、标准化、普适化应用，仍存在显著差距。首先是数据壁垒。数字孪生高度依赖跨尺度、多模态、长周期数据，而现实中的医药数据往往分散在不同机构和系统，标准不统一、质量参差不齐、数据共享极度受限。其次是模型可信度挑战。模型在训练集上表现优异，并不意味着在真实场景中依然可靠，若缺乏严谨的外部验证和不确定性评估，盲目应用甚至可能放大决策失误。再次是伦理与治理难题，涵盖隐私保护、算法偏倚、责任界定，以及模型持续更新后的动态监管评价等。

此外，数字孪生本身并不等同于科学发现。如果前端知识体系存在缺失、数据偏差严重或机制理解肤浅，再庞大的孪生系统也只会输出包装精美的错误结论。因此，业界必须清醒认识到，数字孪生的本质不是替代传统科学研究，而是强化科学发现、机制推理与研发决策之间的桥梁。其终极价值不在于彻底省去临床前研究和临床试验，而是辅助研发团队更具策略地设计临床前研究、更精准地开展临床试验、更高效地组织生产。

总体而言，数字孪生在药物开发中的角色，正从前沿概念蜕变为新型研发基础设施。前端以知识图谱、多模态AI和机制建模为代表的科学发现体系，不断拓宽人类对疾病和药物认知的边界；后端以虚拟患者、模型引导开发和智能制造为核心的孪生体系，则持续提升行业在预判、优化和验证环节的综合能力。两者深度嵌合，正推动药物研发从传统的线性试错模式，跃升为由数据、机制与反馈共同驱动的动态闭环。

可以预见，未来几年药物开发领域的数字孪生竞争，将不再停留在模型复杂度比拼或概念炒作层面。真正的赢家，将是那些能围绕具体场景建立高可信度证据链、将知识发现切实转化为临床决策，在提升效率的同时显著提高研发成功率、减少无效试错并降低患者负担的企业。这场变革向整个制药产业宣告：药物开发正从依赖经验积累迈向依赖可信推演的新纪元，而数字孪生技术，无疑是引领这一轮研发范式重构的关键引擎。（作者单位：杨波、吴孙思，上海中医药大学附属龙华医院；倪锴、康砚澜，包头医哲未来人工智能研究院）

(责任编辑：刘思慧)