AI顛覆流程每一步 藥物研發自動化不是夢

[2023.05.27] 發表

隨着全球人口老化、慢性病和傳染病負擔增加及新病原體出現，社會對新療法的需求比過往都更迫切，然而傳統藥物研發耗時而高成本，但人工智能的出現正逐漸降低這些門檻。

擁有牛津大學工程科學博士學位的Matthew Chun今年3月在其攻讀另一博士學位的哈佛法學院網誌撰文指，按傳統藥物研發過程，臨牀前階段通常需要3至6年時間，成本從數億到數十億美元不等，但人工智能(AI)工具卻可在研發上加快速度和降低成本。

他指從標靶識別、分子模擬、藥物特性預測、全新藥物設計、候選藥物優先排序以至藥物合成方法，現時都有AI工具參與，他甚至認為，在AI系統不斷進步下，甚至可望見到藥物研發全自動化。

然而，AI潛力轉化成實際突破，仍待時間證明。

AI基於機器學習的方法通常需要大量資料進行訓練，數據、演算法、運算力若有差池，都可能影響結果的準確性和可靠性。

哈佛大學醫學院醫學信息學家日特尼克領導的多機構團隊去年推出平台，透過開發更真實的資料集及更精確的演算法，完善AI驅動的藥物研發。(Bill of Health)

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