| 在药大，理学如何为医药创新埋下种子？——一位理学人的前沿手记
药学圈子里有个流传很久的说法：新药研发的底层逻辑，一半在分子结构里，另一半在数学模型中。这话听着玄，可这些年我在中国药科大学理学院待下来，越来越觉得它是句大实话。很多人以为药学就是瓶瓶罐罐、试管烧杯，实际上，真正驱动“中国新药”从0到1的，往往是那些在实验室里推导微分方程、在计算机上跑分子动力学模拟的理学人。今天，我想借这篇文字，聊聊我们怎么用理学的根，去触碰医药创新的前沿。
从“分子”到“成药”，理学人的浪漫与严谨
有些朋友会问我：理学院的学生，整天跟化学、物理、数学打交道，跟“医药”隔着一层吧？其实刚好相反。2026年最新发布的Nature Index数据里，中国药科大学在化学、药理学与毒理学领域的科研产出，已经连续三年稳居全球前30。这个成绩背后，理学板块贡献了超过四成的原始创新——不是简单的重复实验，而是从底层逻辑去理解药物为什么有效、为什么失效。
举个切身的例子。我们有一个药物晶体工程团队，几年前在探究一种抗肿瘤化合物的多晶型问题时，发现传统溶剂结晶法得到的晶型稳定性差，导致生物利用度波动大。团队成员没有急着换溶剂配方，而是先构建了一套基于分子间作用力的热力学预测模型，用数学方法筛选出最稳定的晶型组合。成果转化后，这款药物的上市时间缩短了将近两年，企业负责人后来在项目会上说：“你们理学院省下的不光是时间，是几千万的试错成本。”这类故事在药大理学院并不少——从量子化学计算辅助药物设计，到统计学习模型预测药代动力学参数，理学人始终占据着新药研发的“第一性原理”位置。
那些年在实验室熬的夜，换来了一味“中国新药”
如果非要说理学育人最动人的地方，我觉得不是那些冷冰冰的论文和专利，而是你会亲眼看着一个个愣头青，从面对数学公式发怵，到能独立设计出解决临床痛点的方案。
记得2024级一位本科生，大二时跟着导师做“ADC药物连接子稳定性”的课题。那孩子进实验室第一天就问：“老师，我们做这个药，病人能用上吗？”导师没直接回答，而是递给他一篇关于pH响应的可裂解连接子的论文，旁边是一百多页的动力学数据。后来整整三个月，他每天对着Python脚本跑蒙特卡洛模拟，把连接子的水解速率从粗粒度模型优化到了原子级精度。今年年初，这个课题的研究成果被一家生物科技公司看中，进入到了临床前的转化阶段。这孩子现在读研二了，前几天在组会上说：“我当初以为理学就是解题，现在才明白，每一行代码、每一个方程，都可能变成病人手里的救命药。”
2026年校招季，我们做了一次毕业生去向统计，理学院超过六成的硕博毕业生进入了创新药企的早期研发部门，其中不乏百济神州、信达生物这样的头部企业。他们带去的不仅仅是技术，更是一种思维方式——遇到问题先拆解底层机理，再找耦合方案。这种“从根源出发”的习惯，正是理学训练给他们的终身财富。
走出药大，他们去了哪里？——理学人的星辰大海
偶尔会有高中生发私信问我：“学理学是不是只能做科研？”每次看到这种问题，我都想拉着他们看看我们院系墙上的成果展板。那上面贴着从2021年到2026年的优秀毕业论文选题，从“基于深度学习的蛋白-配体结合自由能预测”到“晶型药物的太赫兹光谱快速鉴别技术”，跨度大到让人眼花。
前两天整理数据时，我翻到2026届一位硕士生的毕业去向表。这个女孩本科读的是信息与计算科学，硕士跨到了计算化学方向，毕业后面试了一家AI制药公司。面试官问她：“你既不是纯化学背景，也不是纯计算机背景，凭什么觉得自己能胜任？”她的回答很漂亮：“药物研发的瓶颈从来不是数据量不够，而是不知道哪些数据值得被关注。我的理学训练就是教会我怎么筛选关键参数，怎么用数学语言把生物学问题翻译成算法问题。”她拿到了offer，带的第一个项目就是针对难溶性药物的晶型预测平台开发。
其实想想，医药创新的前沿从来不是单一学科的独角戏。理学在这个舞台上扮演的，更像是一个“翻译者”——把化学的语言翻译给数学听，把生物的规律刻画成物理模型，再把所有成果变成可以落地的处方。中国药科大学理学院的育人哲学，说到底就是一句话：给每一个有欲的年轻人备好最硬核的思维工具，然后放手让他们去拆解那些“不可能”的难题。至于未来他们会在哪里发光，你只要看看那些从实验室走出来、奔向药企研发中心、医院精准医学部门、甚至跨国药企数据科学团队的背影，就会明白——理学人的星辰大海，藏在每一个被优化过的分子结构里，藏在每一个被缩短的研发周期中，藏在每一味真正惠及患者的“中国新药”背后。 |
