在全球生物医药创新格局加速重塑、中国创新力量快速崛起的背景下，打通基础科研与临床转化的壁垒、提升新药研发效率、构建全球协同创新生态，成为行业共识。5月14日，在2026 dia药物信息大会开幕式平行特别论坛之一——基础科研及临床研究中心助力全球新药创新论坛上，中外顶尖专家们畅聊着前沿进展、分享着各自的实战经验，在思辨中寻找共识，在交流中共探方向。 中国新型活性物质（nas）上市周期从9.5年大幅缩短至3.6年；新兴生物医药企业（以未商业为主）主导临床试验启动占比达68%，较2019年的56%显著提升；2025年完成94笔国际并购授权交易；本土新药发布264次…… 在iqvia艾昆纬日本及亚太地区高级副总裁、研发解决方案负责人leanne magné的介绍下，一组组强有力的数据印证了近些年中国创新势能的强劲。如今，中国基础科研与药物创新实力的持续跃升，已成为全球新药研发的核心增长极。 而这些数据的“底气”，源于中国扎实的基础研究积累与高效临床体系。“我认为，中国能快速推进临床研究，核心优势在于高效的执行力，这不仅能显著加快临床试验进程、提高成功率，更是基础科研迈向临床应用的关键支撑。”西达赛奈癌症中心教授ze'ev ronai直言，这种强调要从临床床边采集数据、快速反馈，像打乒乓球般往返验证，及时修正耐药、毒性等问题的方式非常值得学习。 内观自己，“基础+临床”的联动模式，让“中国基础研究已具备原创引领实力，可以依托本土科研积累，不断突破靶点瓶颈，为全球新药研发提供中国方案。”在上海交通大学医上海市免疫学研究所余㵑学者、特聘教授、科研副所长李斌表示。 “ai是一项技术而非产品，重要的是我们如何让它很好的融入到临床研究的过程中，而不是让它成为一个‘装饰品’。”中国医学科肿瘤医院副院长、中国医学科肿瘤医院廊坊院区院长李宁坦言：“要让ai解决真实科研痛点，让技术真正服务于临床需求才是ai存在在生物医药领域的根本。” 如今，面对研发周期长、靶点难寻、转化难等共性难题，ai正在通过数据整合与算法优化，逐步打通科研全链条的堵点。李斌教授结合实践谈到：“我们团队借助ai攻克了以往不可成药靶点，把原本不可能的原创靶点变成可落地的先导化合物。”而这种案例比比皆是，ai将传统依赖经验的靶点筛选，转变为数据驱动的精准预测，把肉眼看不到的靶点精准提取，大幅缩短研发周期、降低试错成本，为源头创新开辟新路径。 除了在科研阶段的赋能，ai也正在加速基础与临床的双向联动。“ai打通数据壁垒，把临床难题快速反馈到基础研究，又把基础发现精准对接临床场景，形成闭环，让创新更贴合患者真实需求。”复旦大学附属华山医院副院长赵重波表示，这种双向数据流动，推动基础研究不再脱离临床实际，临床需求也能快速反哺科研方向，实现产学研医深度融合。 “生物医药创新无国界”不能只是一句口号。协同不是简单合作，而是理念、标准、体系的深度融合。“全球协同需要理性整合新技术，平衡创新与本质，而不是零和博弈。”特邀嘉宾tufts大学医药物开发研究中心执行主任兼教授kenneth getz表示。 以澳洲为例，澳洲乔治全球健康研究院重症治疗主任bala venkatesh分享经验时表示，澳大利亚是全球临床研究优质高地，开放协作氛围浓厚、国际互认度高。乔治研究所深耕国际合作，积极联动亚太、对接中国创新模式，推进联合临床研究。venkatesh说：“我们认为只有开放共生攻克共同难题，才能真正做到让创新惠及全球患者。” 如今，中国有高效临床与财产生态，欧美有前沿理论，澳洲有成熟审批与患者资源，也许只有优势互补才能加速创新。各国资源禀赋与技术优势各有偏重，协同合作可实现1+1>2的创新效应，共同攻克单靠一国难以突破的研发难题。