编辑丨王多鱼
排版丨水成文
2025 年 9 月 9 日，国际医药巨头礼来（Eli Lilly）宣布，向早期生物技术公司开放其价值超 10 亿美金的AI 药物研发平台——Lilly TuneLab。该平台旨在破解中小企业“巧妇难为无米之炊”的数据困境，利用创新的“联邦学习”（Federated Learning，一种在没有任何人看到或接触数据的情况下训练AI模型的方法）技术，让使用者无需共享核心数据即可共享 AI 的能力。
1、核心价值：共享 AI，不共享数据
礼来推出的 Lilly TuneLab 是一个机器学习平台，其核心是礼来多年积累的、价值连城的药物研发模型。这些模型基于礼来“多年的研究数据”训练而成，涵盖药物处置、安全性和临床前数据，礼来估计这些数据的成本总和超过 10 亿美元，堪称“行业最有价值的数据集之一”。
该平台的最大亮点在于其采用的“联邦学习”（Federated Learning）技术。平台由第三方托管，参与合作的生物技术公司（例如已公布参与的 Circle Pharma、insitro）可以在不直接共享自身核心专有数据给礼来，也无需获取礼来原始数据的前提下，利用礼来的 AI 模型进行药物发现。数据如同锁在各自的“保险箱”里，模型却能从中学习并共同进化。
2、合作模式：共建生态，共享成果
作为使用平台的“回报”，生物技术公司需要贡献自己的“训练数据”。但这并非简单的交换，而是为了“推动平台持续改进，最终惠及整个生态系统和患者”。礼来首席科学官Daniel Skovronsky博士强调，TuneLab 旨在成为“平衡器”，让中小 Biotech 公司也能获得礼来科学家日常使用的强大 AI 能力。
该平台是礼来 Catalyze360 计划的最新成果，该计划还包括其风险投资部门 Lilly Ventures 和孵化器部门 Gateway Labs，旨在全方位支持创新。
3、直击痛点：解决中小 Biotech 的“数据荒”
礼来 Catalyze360 负责人Nisha Nanda博士一针见血地指出行业现状：尽管 AI/ML（人工智能/机器学习）在药物发现中的潜力被广泛讨论，但大多数小型 Biotech 公司面临一个根本性障碍——缺乏大规模、高质量的数据来训练真正有效的模型，影响关键决策。而 Lilly TuneLab 不仅仅是分享资源，而是在将数十年的学习成果压缩成即时可用的智能。
4、未来规划
礼来计划在未来版本的 TuneLab 中增加体内小分子预测模型等功能，持续扩展平台能力。
礼来开放其 AI 药物研发平台，是制药巨头利用自身数据优势和技术能力重塑行业生态、加速创新的积极尝试，为数据匮乏的中小型 Biotech 公司打开了一扇拥抱 AI 的新大门。TuneLab 能否真正成为中小型 Biotech 公司的“AI神器”？我们也将持续关注。
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