人工智慧（AI）在藥物開發領域的應用日益廣泛，但如何有效地利用 AI 加速新藥研發，仍然是業界關注的焦點。Insilico Medicine 執行長 Alex Zhavoronkov 近期接受 STAT 專訪，分享了他對於 AI 在藥物開發中最佳應用方式的見解，為業界提供了寶貴的參考。
AI 在藥物開發中的應用現況
Zhavoronkov 指出，AI 在藥物開發的應用已涵蓋多個階段，從標靶發現、先導化合物優化到臨床試驗設計，皆可見其身影。傳統藥物開發流程耗時且成本高昂，平均需要 10 年以上的時間和數十億美元的投入。而 AI 的導入，有望大幅縮短開發時程，降低研發成本，並提高成功率。
Insilico Medicine 自身便是 AI 藥物開發的領先者，其利用 AI 平台 Pharma.AI，成功開發多個候選藥物，並已進入臨床試驗階段。其中，針對特發性肺纖維化（IPF）的候選藥物 ISM001，已完成一期臨床試驗，展現出良好的安全性和初步療效。
如何最佳化 AI 在藥物開發中的應用
Zhavoronkov 強調，要充分發揮 AI 在藥物開發中的潛力，需要注意以下幾個關鍵點：
數據品質至關重要：
AI 模型的訓練需要大量的數據，而數據的品質直接影響模型的準確性和預測能力。因此，藥廠需要建立完善的數據管理系統，確保數據的完整性、準確性和一致性。
選擇合適的 AI 模型：
不同的 AI 模型適用於不同的任務。例如，生成式 AI 模型可用於設計新的候選藥物，而機器學習模型可用於預測藥物的活性和毒性。藥廠需要根據具體的需求，選擇最適合的 AI 模型。
跨領域合作：
AI 藥物開發需要生物學家、化學家、數據科學家和臨床醫生的共同努力。跨領域的合作可以促進知識的交流和整合，提高研發效率。
驗證 AI 模型的預測：
AI 模型的預測結果需要經過實驗驗證，才能確保其可靠性。藥廠需要建立完善的驗證流程，包括體外實驗和動物實驗，以評估 AI 模型的預測準確性。
關注倫理問題：
AI 在藥物開發中的應用也帶來了一些倫理問題，例如數據隱私、算法偏見和決策透明度。藥廠需要關注這些倫理問題，並採取相應的措施，確保 AI 的應用符合倫理規範。
AI 藥物開發的未來展望
Zhavoronkov 認為，AI 將在未來藥物開發中扮演越來越重要的角色。隨著 AI 技術的不斷發展和數據量的持續增加，AI 將能夠更準確地預測藥物的活性和毒性，更有效地設計新的候選藥物，並更精準地選擇患者進行臨床試驗。
然而，他也強調，AI 並不能完全取代傳統的藥物開發方法。AI 只是工具，需要人類的智慧和經驗來指導和驗證。只有將 AI 與傳統方法相結合，才能真正加速新藥研發，造福患者。
總結與研判
AI 在藥物開發領域的應用前景廣闊，但要充分發揮其潛力，需要關注數據品質、模型選擇、跨領域合作、驗證流程和倫理問題等多個方面。Insilico Medicine 的經驗表明，AI 可以有效地縮短藥物開發時程，降低研發成本，並提高成功率。隨著技術的不斷進步，AI 將在未來藥物開發中扮演更重要的角色，但仍需與傳統方法相結合，才能實現最佳效果。AI 的導入並非萬靈丹，而是輔助科學家們更有效率地進行研究，最終目標是開發出更安全、更有效的藥物，改善人類健康。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: April 1, 2026