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近年來(lái)，人工智能（AI）技術(shù)與生命科學(xué)的深度融合，為化妝品行業(yè)注入了強(qiáng)勁的創(chuàng)新動(dòng)力。2024年，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予了利用AI在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面作出貢獻(xiàn)的科學(xué)家。這不僅標(biāo)志著生命科學(xué)應(yīng)用AI技術(shù)的價(jià)值得到了全球?qū)W術(shù)界的廣泛認(rèn)可，也為化妝品研發(fā)創(chuàng)新提供了寶貴的借鑒路徑和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，預(yù)示著AI技術(shù)和生命科學(xué)雙輪驅(qū)動(dòng)將開啟化妝品領(lǐng)域的新一輪創(chuàng)新熱潮。

值得注意的是，在化妝品領(lǐng)域應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)，會(huì)面臨該領(lǐng)域獨(dú)特場(chǎng)景和限制帶來(lái)的挑戰(zhàn)。當(dāng)前，眾多美妝品牌正借助AI技術(shù)加速向科技型企業(yè)轉(zhuǎn)型，特別是在原料、配方和產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)，AI已成為推動(dòng)創(chuàng)新的重要?jiǎng)恿?。我?guó)美妝品牌應(yīng)精準(zhǔn)把握AI技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，依托科技賦能，實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展與跨越式突破。

“AI+藥物研發(fā)”提供了可借鑒經(jīng)驗(yàn)

相較于化妝品領(lǐng)域，AI技術(shù)在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用更為成熟，發(fā)展已有十余年。AI憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和訓(xùn)練學(xué)習(xí)能力，可將高維度特征、規(guī)律總結(jié)成算法，并通過(guò)推理能力將這些算法應(yīng)用到新藥研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)。這能夠大幅降低藥物研發(fā)成本、縮短研發(fā)時(shí)間、提高研發(fā)效率，尤其在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究等方面，相比傳統(tǒng)生物實(shí)驗(yàn)展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢(shì)。

目前，AI在疾病相關(guān)治療靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)和確認(rèn)、先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化、藥代動(dòng)力學(xué)、毒理安全、劑型開發(fā)等方面，均實(shí)現(xiàn)了有價(jià)值的應(yīng)用。例如，在藥物發(fā)現(xiàn)方面，AI能夠?qū)W習(xí)序列、結(jié)構(gòu)、多組學(xué)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)專利、臨床記錄等大規(guī)模、異質(zhì)性、多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)信號(hào)通路、蛋白質(zhì)相互作用、知識(shí)圖譜等找到與疾病相關(guān)的候選靶點(diǎn)，再利用虛擬篩選和分子對(duì)接技術(shù)，從數(shù)百萬(wàn)分子庫(kù)中篩選出高活性、成藥性好的先導(dǎo)化合物，并通過(guò)分子動(dòng)力學(xué)模擬和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，優(yōu)化先導(dǎo)化合物的結(jié)構(gòu)，改善結(jié)合親和力、藥代動(dòng)力學(xué)性質(zhì)安全性，最終生成優(yōu)化分子。整個(gè)藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程相比傳統(tǒng)方法可節(jié)省數(shù)年時(shí)間。

AI在合成新分子設(shè)計(jì)方面也開啟了新的技術(shù)范式，不再局限于從給定的候選分子庫(kù)中篩選，而是基于生成式AI模型，從零開始生成全新分子結(jié)構(gòu)。具體而言，AI通過(guò)學(xué)習(xí)物理、化學(xué)的隱含規(guī)律，結(jié)合目標(biāo)靶點(diǎn)的生物結(jié)構(gòu)信息和功能需求，設(shè)計(jì)出具有特定生物活性和理化性質(zhì)的創(chuàng)新分子。

總結(jié)而言，AI在藥物研發(fā)中的方法論遵循以下核心邏輯：一是分子特征化，將分子信息轉(zhuǎn)化為特征向量，實(shí)現(xiàn)機(jī)器可解析；二是高維模式識(shí)別，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析挖掘隱含規(guī)律；三是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化、多元化的數(shù)據(jù)（如公開的PubMed、UniProt數(shù)據(jù)庫(kù)，以及私有的試驗(yàn)數(shù)據(jù)）越多，模型的預(yù)測(cè)效果越理想。

AI在化妝品研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，在目標(biāo)設(shè)定、方法論運(yùn)用和數(shù)據(jù)需求方面與藥物研發(fā)領(lǐng)域具有高度相似性。當(dāng)下，化妝品行業(yè)步入“功效”時(shí)代，皮膚生理學(xué)和生命科學(xué)日益成為化妝品研發(fā)的基礎(chǔ)。核心功效原料不僅要有實(shí)際的功效數(shù)據(jù)作為支撐，還需要從分子生物學(xué)通路和靶點(diǎn)、生理學(xué)功能等方面證明其作用機(jī)制。這與基于生命科學(xué)和循證醫(yī)學(xué)的藥物研發(fā)的科學(xué)本質(zhì)不謀而合。此外，AI所采用的分子特征化、高維模式識(shí)別和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)算法，AlphaFold2、Rosetta等科學(xué)工具，以及人體基因、蛋白質(zhì)、多組學(xué)數(shù)據(jù)等，均可以直接用于化妝品研發(fā)?？梢哉f(shuō)，藥物研發(fā)的技術(shù)框架為化妝品原料創(chuàng)新提供了可借鑒的范式。

AI輔助化妝品研發(fā)具有自身特點(diǎn)

從AI輔助藥物研發(fā)的成功經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，AI在化妝品研發(fā)領(lǐng)域應(yīng)用具有廣闊潛力。不過(guò)，也需同時(shí)關(guān)注，AI在化妝品領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，會(huì)面臨該領(lǐng)域獨(dú)特場(chǎng)景和限制帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

應(yīng)用AI技術(shù)賦能化妝品研發(fā)時(shí)，要特別注意與藥物研發(fā)的差異性及化妝品行業(yè)內(nèi)生的獨(dú)特性挑戰(zhàn)。例如，在功效要求方面，化妝品更注重安全性和溫和性，其功效要與治療藥物的活性形成差異，在毒理預(yù)測(cè)時(shí)需特別關(guān)注皮膚刺激性和過(guò)敏性；在數(shù)據(jù)特性方面，化妝品研發(fā)依賴皮膚相關(guān)數(shù)據(jù)和消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)維度更側(cè)重于功效和感官體驗(yàn)；在商業(yè)化路徑方面，化妝品研發(fā)注重差異化和市場(chǎng)響應(yīng)，研發(fā)周期較短，且更注重效率和成本控制。

除此之外，AI技術(shù)在化妝品研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用還面臨其他挑戰(zhàn)。第一，AI模型訓(xùn)練需要依賴海量數(shù)據(jù)，但核心研發(fā)數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密，消費(fèi)者數(shù)據(jù)則涉及隱私保護(hù)，這使得數(shù)據(jù)獲取與使用受到嚴(yán)格限制。第二，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集缺乏成為瓶頸，由于歷史試驗(yàn)數(shù)據(jù)沉淀不足、算法性能受限、用戶體驗(yàn)不佳等，目前AI技術(shù)在化妝品領(lǐng)域難以形成“飛輪效應(yīng)”。第三，AI在化妝品領(lǐng)域的商業(yè)價(jià)值尚未完全顯現(xiàn)，導(dǎo)致AI領(lǐng)域?qū)I(yè)人才稀缺，制約了技術(shù)在行業(yè)場(chǎng)景中的落地。第四，盡管當(dāng)前監(jiān)管法規(guī)對(duì)AI應(yīng)用的限制較少，但如何在技術(shù)創(chuàng)新與倫理規(guī)范之間取得平衡，將AI技術(shù)合規(guī)高效應(yīng)用于化妝品研發(fā)領(lǐng)域，仍需更多的探索、實(shí)踐。

基于以上挑戰(zhàn)，建議化妝品行業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)，要注重高質(zhì)量數(shù)據(jù)的規(guī)模化沉淀，以覆蓋皮膚特異性數(shù)據(jù)、感官體驗(yàn)數(shù)據(jù)（如香味、膚感、情緒反應(yīng)等）、產(chǎn)品穩(wěn)定性數(shù)據(jù)、安全性數(shù)據(jù)等；同時(shí)，構(gòu)建和優(yōu)化皮膚感受、功效、穩(wěn)定性、安全性等重點(diǎn)算法模型，并確保模型符合化妝品法規(guī)要求，讓AI技術(shù)充分適應(yīng)化妝品研發(fā)的獨(dú)特場(chǎng)景和要求。

AI應(yīng)用于化妝品研發(fā)正初步實(shí)踐

當(dāng)前，化妝品行業(yè)正在積極擁抱AI技術(shù)，將其逐步滲透到化妝品研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)。這不僅帶來(lái)了研發(fā)效率的提升，還有望借助生成式AI的創(chuàng)造性能力，實(shí)現(xiàn)研發(fā)方法、研發(fā)流程的顛覆式創(chuàng)新。

在活性功效原料發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，AI顯著縮短了創(chuàng)新原料的發(fā)現(xiàn)周期。AI通過(guò)構(gòu)建高維特征空間，整合多源數(shù)據(jù)（如肽序列、原料庫(kù)、組學(xué)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)等），運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法篩選潛在活性物質(zhì)，并預(yù)測(cè)相關(guān)概率，進(jìn)而得到候選創(chuàng)新原料的排序。與傳統(tǒng)高通量“濕實(shí)驗(yàn)”篩選相比，AI“干實(shí)驗(yàn)”不僅避免了構(gòu)建實(shí)體原料庫(kù)的長(zhǎng)周期和高成本，還將驗(yàn)證規(guī)模壓縮至千分之一，極大地降低了成本，縮短了研發(fā)周期。例如，美國(guó)Nuritas的AI技術(shù)平臺(tái)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)百萬(wàn)植物源肽，生成包含數(shù)百萬(wàn)個(gè)肽的數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)NLP從文獻(xiàn)提取活性數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)PeptiYouth和PeptiStrong兩種新成分；清華長(zhǎng)三角研究院的KEPLER 90i平臺(tái)從人體自我修護(hù)功能的細(xì)胞中挖掘到一個(gè)全新的抗衰小肽，并成功獲得了立體肽EQ9的創(chuàng)新原料；瑞德林生物的創(chuàng)新原料膠原三肽則是通過(guò)自建虛擬肽庫(kù)，鎖定與膠原蛋白高度相關(guān)的肽段。

在功效靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，AI不僅可以通過(guò)生物網(wǎng)絡(luò)和信號(hào)通路挖掘新靶點(diǎn)，也可以基于現(xiàn)有靶點(diǎn)庫(kù)分析和鎖定功效原料的作用機(jī)制。在新靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)方面，AI能利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）分析蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵信號(hào)通路以及調(diào)控相關(guān)的多組學(xué)數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組）等，以識(shí)別與皮膚功效相關(guān)的潛在靶點(diǎn)。南昌大學(xué)的研究人員通過(guò)與皮膚衰老相關(guān)的GO注釋和KEGG通路的富集研究，發(fā)現(xiàn)脂肪酸代謝、能量生成、炎癥調(diào)控相關(guān)基因的高度相關(guān)性；未名拾光構(gòu)建的百億級(jí)生物多肽數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合Transformer模型和NLP技術(shù)，能快速查詢活性物基因編碼，挖掘光老化相關(guān)通路靶點(diǎn)，提升靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)效率。

在配方設(shè)計(jì)領(lǐng)域，化妝品企業(yè)正在嘗試使用AI技術(shù)優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，縮短產(chǎn)品配方和產(chǎn)品原型研發(fā)周期。AI可以將配方數(shù)據(jù)向量化，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)成分協(xié)同效應(yīng)；同時(shí)，AI可快速分析社交媒體中的消費(fèi)者情緒數(shù)據(jù)，進(jìn)而預(yù)測(cè)創(chuàng)新配方在穩(wěn)定性、安全性、功效性及用戶感受等方面的表現(xiàn)。例如，美國(guó)的Potion AI不僅可以搜索和管理原料及供應(yīng)商，還可以通過(guò)AI分析功效化妝品的配方成分并預(yù)測(cè)其含量，生成創(chuàng)新配方，再結(jié)合全球各地的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，提升配方的合規(guī)性。

在化妝品研發(fā)的其他領(lǐng)域，如穩(wěn)定性評(píng)估、安全與毒理預(yù)測(cè)、包材相容性評(píng)估、合規(guī)性評(píng)估等方面，也已開始探索AI應(yīng)用的可能性。事實(shí)上，AI在藥物研發(fā)中的毒性預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出色，某些模型在特定任務(wù)中的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率很高，顯示出與傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法相當(dāng)?shù)目煽啃?。美?guó)食品藥品管理局（FDA）近期也表示將在單克隆抗體等藥物開發(fā)中逐步減少、優(yōu)化或替代現(xiàn)有的動(dòng)物試驗(yàn)要求，并稱目前有更有效且與人類相關(guān)的藥物測(cè)試方法，其中包括AI計(jì)算模型?？梢灶A(yù)見，在不久的將來(lái)，AI將在化妝品研發(fā)的各個(gè)領(lǐng)域得到更深入的應(yīng)用，涌現(xiàn)出更多成功的創(chuàng)新案例。

AI為我國(guó)化妝品行業(yè)發(fā)展提供機(jī)遇

AI在化妝品研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用在全球范圍內(nèi)尚處于早期探索階段。這為我國(guó)化妝品企業(yè)提供了歷史性機(jī)遇，使其有望通過(guò)率先應(yīng)用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展，進(jìn)而趕超國(guó)際頭部品牌。

傳統(tǒng)化妝品創(chuàng)新研發(fā)周期長(zhǎng)、投入大，需要從原料到配方、產(chǎn)品的全鏈條研發(fā)和驗(yàn)證能力，只有少數(shù)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)才具備這樣的能力。而隨著算法不斷迭代、算力持續(xù)提升以及數(shù)據(jù)加速積累，AI技術(shù)有望助力構(gòu)建起更契合現(xiàn)代消費(fèi)需求節(jié)奏的新型研發(fā)模式。在這一模式下，能夠?qū)崿F(xiàn)從消費(fèi)者需求洞察到研發(fā)創(chuàng)新，再到產(chǎn)品落地這一過(guò)程的創(chuàng)新周期大幅縮短，進(jìn)而形成“飛輪效應(yīng)”，推動(dòng)化妝品創(chuàng)新。

我國(guó)化妝品品牌在AI應(yīng)用方面具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

首先，我國(guó)擁有龐大的消費(fèi)者市場(chǎng)和豐富的用戶數(shù)據(jù)資源，為AI模型訓(xùn)練提供了得天獨(dú)厚的條件。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，AI模型能夠更準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者偏好，從而為企業(yè)研發(fā)出更符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品提供有力支持。

其次，我國(guó)化妝品企業(yè)在皮膚多組學(xué)研究和功效原料創(chuàng)新方面已積累一定的AI技術(shù)應(yīng)用能力，展現(xiàn)出了在全球化妝品行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在皮膚多組學(xué)研究中，AI技術(shù)可以幫助科研人員更高效地分析皮膚基因、蛋白質(zhì)等生物信息，揭示皮膚問(wèn)題的本質(zhì)和發(fā)生機(jī)制；在功效原料創(chuàng)新方面，AI能夠通過(guò)對(duì)大量化合物數(shù)據(jù)的篩選和分析，快速找到具有潛在功效的原料，并進(jìn)行優(yōu)化組合。

最后，國(guó)家政策對(duì)科技創(chuàng)新支持力度不斷加大，完善的產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)加快形成，化妝品企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)、高校等緊密合作，形成了“產(chǎn)-學(xué)-研”一體化創(chuàng)新良好格局，為AI技術(shù)應(yīng)用落地提供了良好的環(huán)境，加速了AI技術(shù)在化妝品行業(yè)的推廣和應(yīng)用。

面對(duì)技術(shù)發(fā)展與全球市場(chǎng)的雙重機(jī)遇，我國(guó)化妝品企業(yè)和從業(yè)者需加快擁抱AI，推動(dòng)其與生命科學(xué)、皮膚科學(xué)、生物合成、材料科學(xué)等技術(shù)領(lǐng)域緊密融合，構(gòu)建高質(zhì)量專業(yè)大數(shù)據(jù)庫(kù)，突破化妝品領(lǐng)域行業(yè)專業(yè)AI算法，深入探索科技美容的新藍(lán)海，引領(lǐng)全球行業(yè)發(fā)展的新方向。

（作者單位：深圳瑞德林生物技術(shù)有限公司）

(責(zé)任編輯：劉鶴)