人工智慧（AI）正在藥物開發領域掀起一場革命，而 Insilico Medicine 的創辦人兼執行長 Alex Zhavoronkov 博士，無疑是這場變革中的領軍人物。在接受 STAT 的專訪中，Zhavoronkov 博士分享了他對 AI 如何最佳地應用於藥物開發的深刻見解，以及 Insilico Medicine 在此領域的實踐經驗。
AI 的三大關鍵應用領域
Zhavoronkov 博士認為，AI 在藥物開發中可以發揮關鍵作用的三個主要領域分別是：
1. 靶點發現 (Target Discovery): 傳統的藥物開發往往耗時耗力，因為科學家需要花費大量時間來尋找合適的藥物靶點。AI 可以通過分析大量的生物數據，包括基因組學、蛋白質組學和轉錄組學數據，快速識別出與疾病相關的新靶點。Insilico Medicine 利用其 AI 平台 Pharma.AI，已經成功地發現了多個具有潛力的藥物靶點，並將其推進到臨床前和臨床開發階段。例如，他們利用 AI 發現了一個全新的靶點，用於治療特發性肺纖維化（IPF），並迅速開發出了一款針對該靶點的小分子抑制劑，目前已進入臨床 II 期試驗。
2. 分子設計 (Molecule Design): 一旦確定了藥物靶點，接下來的挑戰就是設計出能夠有效結合並調節該靶點活性的分子。AI 可以通過生成對抗網路（GANs）等技術，快速生成大量的潛在藥物分子，並預測它們的活性、選擇性和安全性。Insilico Medicine 的 Chemistry42 平台，正是利用 AI 來設計具有特定性質的藥物分子。他們聲稱，利用 AI 設計的分子，可以顯著縮短藥物開發的時間和成本，並提高藥物成功的機率。
3. 臨床試驗設計與優化 (Clinical Trial Design and Optimization): 臨床試驗是藥物開發中最昂貴、耗時的階段。AI 可以通過分析臨床數據，預測患者對藥物的反應，並優化臨床試驗的設計，例如選擇合適的患者人群、確定最佳的劑量和給藥方案。這不僅可以提高臨床試驗的效率，還可以降低試驗的失敗率。
數據品質至關重要
Zhavoronkov 博士強調，AI 的能力取決於其所訓練的數據品質。如果數據不完整、不準確或存在偏差，那麼 AI 的預測結果也會受到影響。因此，建立高質量的數據集是 AI 成功應用於藥物開發的關鍵。Insilico Medicine 非常重視數據的收集和整理，他們與多家醫院和研究機構合作，獲取了大量的臨床數據和生物數據，並建立了完善的數據庫。
AI 並非萬能，需要人類智慧的輔助
儘管 AI 在藥物開發中具有巨大的潛力，但 Zhavoronkov 博士也指出，AI 並非萬能，它需要人類智慧的輔助。AI 可以幫助科學家快速篩選出潛在的藥物候選物，但最終的決策仍然需要由人類專家來做出。例如，在選擇臨床試驗的患者人群時，AI 可以提供一些建議，但醫生需要根據自己的臨床經驗和判斷，做出最終的決定。
總結與研判
AI 在藥物開發領域的應用正在加速發展，並展現出巨大的潛力。Insilico Medicine 作為該領域的領先者，通過其 Pharma.AI 平台，在靶點發現、分子設計和臨床試驗設計等方面取得了顯著的進展。然而，AI 的成功應用取決於數據的品質和人類智慧的輔助。未來，隨著 AI 技術的不斷發展和數據集的日益完善，我們有理由相信，AI 將在藥物開發中發揮越來越重要的作用，並為人類帶來更多的創新藥物。AI 的應用並非取代傳統藥物開發流程，而是優化並加速其進程，最終目標是更有效率地開發出安全有效的藥物，解決未被滿足的醫療需求。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: April 1, 2026