诺和诺德与AWS共建AI智能体驱动的药物研发新范式

战略升级：从生成式AI到AI智能体驱动的研发闭环

诺和诺德与亚马逊云科技（AWS）近日宣布深化AI战略合作，将AI智能体（agentic AI）系统性引入药物发现核心环节——包括靶点识别、疗法设计及跨学科研究工作流。根据协议，AWS正式成为诺和诺德首选云服务提供商及战略AI合作伙伴。双方将在诺和诺德位于伦敦的现有设施内共建联合创新中心，派驻AWS工程师、AI专家、应用科学家及专业服务团队，与诺和诺德研发人员共同基于企业真实科研数据与洞见开展协同开发。

该中心的核心目标是减少计算分析与实验室研究之间的交接断点，加速从靶点识别到首次人体给药（first-in-human dose）的转化路径。诺和诺德企业IT与质量执行副总裁Thilde Hummel Bøgebjerg指出：“AI有望重塑药物研发全周期，但真正价值在于将前沿技术与深厚的科学专长、明确的患者需求紧密结合。”

已落地的生成式AI基础与新阶段跃迁

诺和诺德此前已在内部广泛部署AWS生成式AI能力。据AWS案例研究，超2.5万名员工使用基于Amazon Bedrock构建的企业级生成式AI平台，覆盖逾2500个非监管类应用场景，包括信息检索与文档草拟。其中一项规模化应用整合约14万份文档，月均处理提示超2.6万个；另一项临床研究文档生成系统集成Anthropic Claude 3.5模型，将原本需40–50人耗时15周的工作压缩至3人几分钟完成——生成内容仍由医学专业人员审核把关。

本次合作标志着AI应用从支持性办公场景向核心科研流程纵深拓展。新阶段重点依托Amazon Bio Discovery平台，该平台集成40余种生物AI模型，支持研究人员通过AI智能体自主选择、编排并协调不同模型执行任务，并可将AWS托管模型与企业自有专有模型融合于多步骤工作流中。

智能体赋能端到端药物研发工作流

诺和诺德计划利用Bio Discovery开展靶点识别、疗法设计及生物信息解析，并在虚拟阶段生成、排序潜在候选药物分子；优选分子进入实验室合成与测试后，实验结果将实时回传至计算工作流，用于模型迭代优化——实现“干实验”与“湿实验”的动态闭环。此外，公司还将基于Amazon Bedrock构建跨临床、基因组与医学影像数据的应用，打通早期科研发现与临床试验设计之间的数据壁垒。

另一关键组件是Amazon Bedrock AgentCore——AWS面向企业级AI智能体部署与运维的基础设施。AgentCore支持智能体接入企业全域数据、对接既有系统，并执行复杂多步任务。诺和诺德虽未披露具体应用场景细节，但明确表示将把该技术部署于科研与运营双线流程。AWS医疗与生命科学事业部副总裁Dan Sheeran强调：“此次合作聚焦于用AI智能体实际消除药物发现中的瓶颈，而非仅停留在问题分析层面。”

AWS首席执行官Matt Garman表示，双方将共同致力于缩短药物研发周期，推动从靶点到临床的全链条提速。