人工智慧（AI）正在藥物開發領域掀起一場革命，但如何有效利用這項技術仍然是業界關注的焦點。Insilico Medicine 是一家專注於 AI 藥物開發的公司，其創始人兼 CEO Alex Zhavoronkov 近期接受 STAT 專訪，分享了他對 AI 在藥物開發中最佳應用方式的見解。
AI 的價值：加速與降低成本
Zhavoronkov 強調，AI 的核心價值在於加速藥物開發進程並降低成本。傳統藥物開發耗時長、成本高，平均需要 10 年以上時間和數十億美元的投入才能將一種新藥推向市場。AI 能夠在多個階段提供助力，包括：
靶點發現 (Target Discovery): AI 可以分析大量的生物數據，例如基因組、蛋白質組和代謝組數據，以識別潛在的藥物靶點。相較於傳統方法，AI 能夠更快速、更有效地找到有希望的靶點，從而縮短藥物開發的起始階段。Insilico Medicine 利用 AI 平台 Pharma.AI，已成功識別多個創新藥物靶點，並推進多個候選藥物進入臨床試驗階段。
分子設計 (Molecule Design): AI 能夠根據特定的靶點特性，設計具有特定活性和安全性的候選藥物分子。通過生成式 AI 模型，可以創造出全新的分子結構，突破傳統藥物設計的限制。Insilico Medicine 的 Chemistry42 平台就是一個例子，它能夠根據用戶定義的參數，快速生成數百萬個潛在的藥物分子。
臨床試驗優化 (Clinical Trial Optimization): AI 可以分析臨床試驗數據，預測患者對藥物的反應，並優化試驗設計，提高試驗效率。例如，AI 可以幫助識別適合特定藥物的患者群體，從而提高臨床試驗的成功率。
數據品質至關重要
Zhavoronkov 認為，AI 的成功應用取決於數據的品質。如果輸入 AI 模型的數據不準確或不完整，那麼 AI 的預測結果也會受到影響。因此，建立高質量、標準化的生物數據庫至關重要。此外，數據的可訪問性和共享性也是關鍵。只有當研究人員能夠更容易地訪問和共享數據時，AI 才能夠充分發揮其潛力。
人機協作：AI 不是萬能的
儘管 AI 在藥物開發中具有巨大的潛力，但 Zhavoronkov 強調，AI 並不是萬能的。AI 仍然需要人類專家的指導和監督。AI 能夠處理大量的數據，並提供有價值的見解，但最終的決策仍然需要由人類專家做出。因此，人機協作是 AI 在藥物開發中取得成功的關鍵。
監管挑戰與未來展望
AI 藥物開發也面臨著一些監管挑戰。監管機構需要制定新的標準和指南，以評估 AI 開發的藥物的安全性和有效性。Zhavoronkov 認為，監管機構應該採取靈活的態度，鼓勵創新，同時確保患者的安全。
展望未來，Zhavoronkov 相信 AI 將在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增加，AI 將能夠更快速、更有效地開發出新的藥物，從而改善人類健康。他預期，未來幾年內，將會有更多由 AI 開發的藥物進入市場，為患者帶來新的治療選擇。
總結與研判
Insilico Medicine CEO Alex Zhavoronkov 的觀點強調了 AI 在加速藥物開發、降低成本方面的巨大潛力，並強調了數據品質、人機協作以及監管適應的重要性。儘管 AI 在藥物開發領域的應用仍處於早期階段，但其前景廣闊。隨著技術的成熟和數據的積累，AI 有望徹底改變藥物開發的模式，為患者帶來更有效、更安全的治療方案。然而，AI 的成功應用需要業界、學術界和監管機構的共同努力，以確保 AI 技術的合理應用和患者的權益。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: April 1, 2026