2025年9月9日，禮來公司（Eli Lilly and Company）正式推出 Lilly TuneLab ，這是一個開創性的AI和機器學習平台，旨在徹底改變藥物研發領域。TuneLab 平台的核心價值在於其開放性：它向生技公司免費提供由禮來公司累積數十年、耗資超過十億美元所建立的AI藥物研發模型。這些模型經過大量專有研究數據的訓練，涵蓋藥物配置、安全性以及臨床前科學等關鍵領域。此舉不僅體現了禮來公司致力於推動行業創新的承諾，更為資源相對有限的小型生物技術公司提供了與大型藥企同場競技的機會。

本報告將深入探討Lilly TuneLab平台的運作機制、其對生物技術行業的潛在影響，以及禮來公司推動此項計劃背後的戰略考量。透過分析TuneLab平台的數據共享模式、合作夥伴關係以及未來的發展規劃，本報告旨在闡明這一AI平台如何賦能生物技術公司，加速突破性藥物的研發進程，最終造福全球患者。

Lilly TuneLab : An Overview and Key Features

Lilly TuneLab 是一個由 Eli Lilly and Company 開發的人工智慧與機器學習 (AI/ML) 平台，旨在為生物科技公司提供藥物發現模型，這些模型經過多年 Lilly 研究數據的訓練。此平台代表著製藥產業中，將價值數十億美元的數據集用於訓練 AI 系統並開放給生物科技公司使用的先驅案例之一。TuneLab 的核心目標是促進藥物發現的創新，並加速開發突破性藥物，特別是針對資源有限的早期生物科技公司。

平台功能與數據集

Lilly TuneLab 的核心功能是提供經過大量數據訓練的預測模型。這些模型基於 Lilly 龐大的藥物處置、安全性以及臨床前數據集，涵蓋數十萬種獨特分子的實驗數據。據估計，首發版本 AI 模型包含的專有數據取得成本超過 10 億美元，這代表著業界用於訓練 AI 系統可供生物科技公司使用的最有價值數據集之一。平台最初專注於小分子藥物發現，並計劃在未來擴展功能，例如加入體內小分子預測模型，這些模型將會是 Lilly TuneLab 的獨家功能。

聯邦學習與數據隱私

TuneLab 平台採用聯邦學習技術，這是一種注重隱私的機器學習方法。聯邦學習允許生物科技公司利用 Lilly 的 AI 模型，而無需直接公開其專有數據或 Lilly 的數據。透過第三方託管平台，各參與方可以在本地訓練模型，並僅分享模型更新，而非原始數據。這種方法有效地保護了所有參與者的知識產權，同時促進了模型的共同改進。選定的生物科技合作夥伴在使用平台的同時，也貢獻訓練數據，這有助於持續改進模型，使整個生態系統中的其他參與者和最終的病患受益。

Lilly Catalyze360 生態系統的整合

Lilly TuneLab 是 Lilly Catalyze360 計劃的最新成員，該計劃為 Lilly 的生物科技合作夥伴提供一系列服務，包括透過 Lilly Ventures 提供的戰略資金、Lilly Gateway Labs 提供的先進實驗室設施，以及透過 Lilly ExploR&D 提供的藥物開發專業知識。TuneLab 的加入進一步完善了 Lilly Catalyze360 生態系統，為生物科技公司提供更全面的支持，涵蓋從早期研究到後期開發的各個階段。這也體現了 Lilly 致力於培育生物科技創新，並促進合作以加速藥物開發的承諾。

平台的潛在影響與優勢

Lilly TuneLab 的推出有望對藥物發現領域產生深遠的影響。對於早期生物科技公司而言，TuneLab 提供了前所未有的機會，讓他們能夠利用大型、高品質的數據集和先進的 AI 模型，這些資源通常是他們無法負擔或取得的。這有助於他們更早地做出明智的開發決策，提高研發成功率，並最終加速突破性藥物的開發。對於 Lilly 而言，TuneLab 不僅能促進外部創新，也能透過合作夥伴貢獻的數據不斷改進自身的 AI 模型，形成良性循環。

平台的合作模式與未來發展

Lilly TuneLab 透過選擇性的合作夥伴關係運作，生物科技公司可以申請加入平台並探索合作機會。Lilly 計劃在未來持續擴展平台的功能和容量，並納入更多類型的預測模型，以涵蓋更廣泛的藥物發現需求。透過與全球領先的技術供應商和 AI/ML 專家的合作，Lilly TuneLab 不斷精進其技術，並致力於成為生物科技公司在藥物研發旅程中的重要合作夥伴。這項合作模式不僅能促進整個產業的創新，更能最終造福全球病患。透過 TuneLab，Lilly 不僅分享資源，更將數十年累積的知識轉化為即時可用的智慧，賦能生物科技合作夥伴，解鎖新的科學見解，並提升藥物開發的效率和成功率。

Lilly TuneLab 的數據交換模型及其互惠效益

Lilly TuneLab 平台的核心價值在於其獨特的數據交換模型，它允許小型生物技術公司利用 Lilly 龐大的專有數據集，同時保護所有參與者的知識產權。這種模式基於聯邦學習，創造了一個互惠互利的生態系統，促進了整個產業的創新。

聯邦學習：保護隱私的協作學習

TuneLab 採用聯邦學習 (Federated Learning) 技術，這是一種分散式機器學習方法，允許參與者在不共享原始數據的情況下共同訓練模型。在 TuneLab 的架構中，Lilly 的 AI 模型被部署在一個由第三方託管的安全平台上。合作夥伴可以使用自己的數據在本地訓練這些模型，然後將更新後的模型參數（而非原始數據）上傳到平台。這些更新會被聚合以改進全局模型，所有參與者都能受益於這個更強大的模型，而無需分享敏感的專有數據 (Eli Lilly and Company, 2025)。

這種方法有效地解決了數據共享的隱私和競爭問題。小型生物技術公司可以利用 Lilly 價值超過十億美元的研究數據訓練的模型，而無需擔心洩露自己的知識產權。同時，Lilly 也能從合作夥伴貢獻的數據中學習，不斷改進其 AI 模型，形成良性循環。

數據貢獻與模型改進的良性循環

TuneLab 的數據交換模型建立了一個持續改進的良性循環。合作夥伴貢獻的數據越多樣化，全局模型的預測能力就越強大。這反過來又會吸引更多合作夥伴加入平台，貢獻更多數據，進一步提升模型的性能。這種協作學習的模式不僅加速了個別公司的藥物研發進程，也推動了整個生物技術產業的創新 (European Medical Journal, 2025)。

具體來說，合作夥伴貢獻的數據可以幫助 Lilly 的 AI 模型更好地理解藥物在不同人群、不同疾病背景下的作用機制，提高模型的泛化能力和預測準確性。例如，一個專注於罕見疾病研究的小型生物技術公司可以貢獻其在特定疾病領域的數據，幫助改進模型在該領域的預測性能，而其他合作夥伴也能從中受益。

Lilly 的收益：擴大數據集和產業影響力

對於 Lilly 而言，TuneLab 平台不僅僅是一個數據共享平台，更是一個戰略性的投資。通過 TuneLab，Lilly 可以接觸到更多樣化的數據，擴展其現有數據集，並進一步提升其 AI 模型的性能。這有助於 Lilly 發現和開發更多具有突破性的藥物，鞏固其在製藥行業的領先地位。

此外，TuneLab 也提升了 Lilly 在生物技術領域的影響力。通過提供這個平台，Lilly 成為了一個創新賦能者，而非僅僅是一個競爭者。這有助於 Lilly 建立更廣泛的合作夥伴關係，發現和投資有潛力的早期生物技術公司，並獲得更多授權和合作機會 (Stocktitan, 2025)。

小型生物技術公司的收益：降低研發成本和時間

對於小型生物技術公司而言，TuneLab 平台提供了一個前所未有的機會。這些公司通常缺乏資源來構建和訓練自己的 AI 模型，而 TuneLab 讓他們能夠以較低的成本獲得與大型製藥公司同等水平的 AI 能力。這有助於他們降低研發成本，縮短藥物開發週期，並提高研發成功率。

通過使用 TuneLab 平台，小型生物技術公司可以避免許多實驗上的死胡同，更有效地利用資源，專注於最有希望的藥物研發方向。這不僅加速了他們的研發進程，也提高了他們吸引投資和合作的機會。

平台的未來發展：擴展功能和應用領域

Lilly 計劃在未來不斷擴展 TuneLab 平台的功能和應用領域。例如，未來版本將包含體內小分子預測模型，這將進一步提高藥物研發的效率和準確性。此外，Lilly 也在探索將 TuneLab 平台應用於其他領域，例如臨床試驗設計和患者招募，以最大限度地發揮其潛力。

隨著更多合作夥伴的加入和更多數據的貢獻，TuneLab 平台將不斷進化，成為一個更加強大、更加全面的藥物研發工具，造福於整個生物技術產業和廣大患者。

Lilly TuneLab 的未來擴展與產業影響

Lilly TuneLab 平台的推出標誌著製藥產業邁向 AI 驅動研發的新時代。平台的未來發展方向和對產業的潛在影響，值得深入探討。

模型擴展與功能強化

TuneLab 的初始版本主要聚焦於小分子特性預測和抗體開發潛力評估。未來，Lilly 計劃擴展平台的功能，納入更多預測模型，例如涵蓋體內動物研究數據的模型，以及針對其他藥物類別（例如細胞和基因療法）的模型。此外，平台也可能整合更多數據類型，例如基因組數據、蛋白質組數據和臨床數據，以提升模型的預測準確性和應用範圍。透過持續的模型訓練和數據整合，TuneLab 將能提供更全面的藥物研發洞見，涵蓋從早期發現到臨床試驗的各個階段。

平台的開放性與合作夥伴的拓展

目前，TuneLab 主要開放給 Lilly 的合作夥伴使用。未來，平台的開放性可能會進一步提升，例如開放給學術機構或其他製藥公司使用。這將有助於建立更廣泛的合作網絡，加速藥物研發的進程，並促進整個產業的創新。同時，Lilly 也鼓勵合作夥伴貢獻數據，以持續優化平台的模型。這種合作模式將形成數據共享和模型改進的良性循環，使所有參與者都能受益。

對藥物研發效率和成本的影響

TuneLab 的 AI 模型能協助研究人員快速篩選和評估藥物候選物，縮短藥物研發的周期，並降低研發成本。傳統的藥物研發過程耗時且昂貴，失敗率高達 90%。TuneLab 的 AI 模型能透過分析大量的數據，預測藥物候選物的特性和潛在風險，幫助研究人員更有效地選擇最有希望的候選物，減少不必要的實驗和臨床試驗，從而提高研發效率，降低失敗率。

對產業格局和競爭態勢的影響

TuneLab 的推出可能改變製藥產業的格局和競爭態勢。大型製藥公司擁有豐富的數據資源和研發經驗，能利用 AI 技術開發出更強大的藥物研發平台，進一步鞏固其在產業中的領先地位。同時，TuneLab 也為小型生物技術公司提供了與大型製藥公司競爭的機會。透過使用 TuneLab 平台，小型生物技術公司可以獲得與大型製藥公司相同的 AI 工具和數據資源，提升其研發能力，加速新藥的開發。

聯邦學習技術的發展與應用

TuneLab 平台採用聯邦學習技術，允許合作夥伴在不共享原始數據的情況下共同訓練和改進 AI 模型。這種去中心化的數據共享方式，有效地保護了合作夥伴的數據隱私和知識產權。隨著聯邦學習技術的發展和成熟，其在藥物研發領域的應用將更加廣泛。未來，聯邦學習技術可能成為藥物研發數據共享和合作的新標準，促進更廣泛的合作和創新。例如，多家製藥公司可以透過聯邦學習技術共同訓練一個大型的 AI 模型，整合各公司的數據資源和研發經驗，開發出更強大的藥物研發工具。這將有助於解決一些全球性的健康問題，例如開發新的抗生素來應對日益嚴重的抗生素耐藥性問題。

此外，TuneLab 的發展也可能促進新的商業模式的出現。例如，Lilly 可以將 TuneLab 平台作為一種服務提供給其他公司，收取一定的費用。這將為 Lilly 開闢新的收入來源，並進一步提升其在產業中的影響力。

總而言之，Lilly TuneLab 平台的未來發展充滿了可能性。隨著平台功能的擴展、合作夥伴的拓展以及聯邦學習技術的發展，TuneLab 將對藥物研發的效率、成本、產業格局和競爭態勢產生深遠的影響，並推動製藥產業的創新和發展。

總結

Lilly TuneLab AI 平台是 Eli Lilly and Company 推出的一項重要戰略部署，旨在利用其龐大的數據資源和先進的 AI/ML 技術，加速藥物研發進程，並賦能生物科技合作夥伴。TuneLab 的核心價值在於其基於聯邦學習的數據交換模型，允許合作夥伴在保護數據隱私的前提下，利用 Lilly 價值數十億美元的數據訓練的 AI 模型，並透過貢獻自身數據持續優化模型，形成互惠互利的生態系統。此平台不僅提供預測模型，更整合 Lilly Catalyze360 生態系統的資源，為合作夥伴提供全方位的支持，涵蓋資金、實驗室設施和專業知識等。TuneLab 的推出有望顯著降低藥物研發成本、縮短研發週期，並提高研發成功率，尤其對資源有限的早期生物科技公司而言，更是一個前所未有的機會。

TuneLab 的未來發展重點包括擴展模型功能、納入更多數據類型和藥物類別、拓展合作夥伴，以及持續優化聯邦學習技術。預期 TuneLab 將對藥物研發效率、產業格局和競爭態勢產生深遠影響，推動製藥產業邁向 AI 驅動研發的新時代。同時，TuneLab 也可能催生新的商業模式，例如平台即服務，為 Lilly 開闢新的收入來源。

未來，Lilly 應持續投入資源，精進 TuneLab 平台的技術和功能，並積極拓展合作夥伴網絡，以最大化平台的價值和影響力。同時，也應密切關注聯邦學習技術的發展趨勢，並探索其在藥物研發領域的更多應用場景，例如跨公司合作訓練大型 AI 模型，以應對全球性的健康挑戰。

TuneLab 網址 https://tunelab.lilly.com

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原始資料來源: GO-AI-0號機, 9 Sep2025