AI 藥物開發系列｜導論

BTBA presents: 生技來一刻

人工智慧（AI）如何改變藥物開發？

藥物開發從臨床前研究到臨床試驗，通常需要超過十年時間和數十億美元的投資，卻仍有高達九成的藥物在臨床試驗中失敗。這些挑戰，現在 AI 正在各種方面掀起革命。

本集作為《AI 藥物開發系列》的第一集，我們將帶你探索 AI 在藥物開發中的角色。這集導論會由三位來自學界與業界的主持人——康乃爾醫學院博士生威佑、BioNTech 計算生物學家書弘，以及新創公司 Exai Bio 的計算基因體學家乃群，從不同角度剖析這個議題。

人工智慧如何讓藥物開發更快、更準、更有效？

1️⃣ 加速靶點發現

在製造藥物之前，我們必須找到疾病作用機制的「靶點」。AI 利用基因體資料庫和生物數據，快速篩選出可能的目標蛋白質或基因，比傳統研究效率高出數倍。

2️⃣ 設計更高效的藥物

以往設計一個藥物結構需要科學家大量的猜測和反覆實驗。但現在我們可以通過模擬分子結構和其與靶點的交互作用，給出最有潛力的候選藥物。AI 能讓預測變得更準，減少需要做的實驗，加速整個流程。

3️⃣ 優化臨床試驗

許多臨床試驗因病人招募困難或時程延誤而無法按時完成。使用 AI 的自然語言處理技術可以快速分析臨床試驗條件與病人資料，進行精準匹配，讓試驗進展更順暢。同時，數位孿生技術還能模擬病人反應，減少對照組需求，節省成本與時間。

本集內容從 AI 的定義與歷史，到實際案例分析，再到未來的展望。你覺得 AI 在醫學的下一個突破會是什麼？留言告訴我們！

🎤 主持人 | 紀威佑 Wei-Yu Chi：https://www.linkedin.com/in/wychi/

🎤 主持人 | 林書弘 Shu-Hong Lin：https://www.linkedin.com/in/shuhong-lin-bioinfo/

🎤 主持人 | 陳乃群 Nae-Chyun Chen：https://www.linkedin.com/in/ncchen/

🧑‍💻 後製 | 黃品翔 Sean Huang：https://www.linkedin.com/in/pinhsianhuang/

🧑‍💻 後製 | 林茂然 Mao-Jan Lin：https://www.linkedin.com/in/mao-jan-lin-959734138/

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📖 延伸閱讀：

• 曼報 Manny’s Newsletter EP64｜UnLearn: 用 AI 顛覆藥物臨床試驗https://podcasts.apple.com/us/podcast/ep64-unlearn-%E7%94%A8-ai-%E9%A1%9B%E8%A6%86%E8%97%A5%E7%89%A9%E8%87%A8%E5%BA%8A%E8%A9%A6%E9%A9%97/id1517743652?i=1000651757284

時間軸

節目介紹 (00:40)

AI 的定義 (03:28)

AI 的歷史發展 (11:20)

藥物開發的流程 (19:55)

AI 在藥物開發的應用 (23:03)

AI 在臨床試驗的應用 (30:33)

AI 的侷限、挑戰與未來發展 (42:43)

對黃仁勳建議的討論 (55:57)