AI生物科技創新應用，推動研發流程自動化與效率提升

生物技術跟製藥開發，唉，其實從來就不是什麼單純的流程。你要從早期發現走到臨床試驗，再到法規審查，每一環都像是迷宮。技術移轉這東西——也就是把知識、方法還有材料在不同階段丟來丟去——其實蠻關鍵的，沒它很多候選藥物根本卡死在半路。不過最近幾年AI突然變得超火，幾乎每個細節都被它攪動了。欸，我好像有點講太快。拉回來講，現在各種AI模型和工具已經滲進藥物發現流程、臨床試驗設計、數據分析，甚至連合規管理都不放過。相比傳統那些繁複又慢吞吞的方式，AI系統可以直接從龐大資料堆裡學習，不只預測分子結構，也能分析病患數據，有些時候快到讓人懷疑是不是作弊。

好啦，本篇文章主要想聊的是，到底有哪些具體AI模型或演算法真的能幫上臨床開發過程中的技術移轉？我們會逐一介紹像DeepMind的AlphaFold、IBM Watson、BenevolentAI平台、BioGPT，以及其他一些比較特別的AI系統，它們在藥物研發、臨床試驗還有監管流程裡到底怎麼用。嗯，有點想喝水……總之，在每一類應用裡頭，我們會聚焦這些工具實際操作上的細節，包括自動化實驗室流程啦、怎麼保證數據完整性啦，還有怎麼為個人化醫療找生物標誌，同時也不避諱去談談跟著AI方法一起冒出來的法規糾結和倫理問題。

### 臨床前研究與開發

先說臨床前階段吧，其實這部分等於後面能不能成功的一半基礎了。而且現在誰都知道AI已經是早期新藥開發不可或缺的利器。像DeepMind搞出來那個AlphaFold，就是近幾年最讓人嘴角上揚的突破之一。Hassabis他們團隊終於把「到底要怎麼根據胺基酸序列預測蛋白質三維結構」這老問題給解了——聽說當初大家真的是抓破頭皮。有了這套精確蛋白質模型以後，研究者可以更快搞懂目標生物機制，用電腦鑑定可能作用位點，所以技術移轉比以前順暢太多；原本得花上無數小時才做得完的晶體繞射步驟，如今靠AI直接在電腦裡搞定，而且竟然可以到原子級準確度。有些同溫層甚至乾脆把“AlphaFold”當動詞用，看見蛋白質就丟進去算一波再說。

舉個例子好了，只要掌握酶活性區域那微妙立體結構，醫藥化學家便可祭出虛擬篩選演算法，一次評估成百上千萬種化合物，把需要做濕式實驗的清單暴力縮小。本來覺得很枯燥，但想到可以省下多少夜晚打瞌睡，好吧其實還挺誘人的。另外，把AlphaFold產出的高品質蛋白結構拿來做虛擬篩選，可以讓公司提前推斷哪些分子的預期親和能力較強，提高樣品命中率，也降低遺漏潛力新藥風險。有文獻提過，在某些條件下AlphaFold結果居然能媲美傳統X光晶體繞射，只是運算速度完全甩對手好幾條街​​。總之，高品質蛋白模型基本涵蓋所有目標，大幅推進結構導向的新葯設計，也讓候選者送往後端開發更有效率。

另外一項不得不提的大工程，是BenevolentAI推出的新葯探索平台，它最厲害之處就是整合超大知識圖譜跟機器學習技術。例如Richardson等人（2020）展示他們系統如何挖掘生醫資料庫裡那些看起來毫無關聯性的資訊，再促成老葯新用。他們會把omcis資料、科學論文及臨床資訊全丟進知識圖譜，由 AI 算法查找出哪些現有葯品可能干擾SARS-CoV-2 病毒感染途徑​​——嗯，那陣子COVID-19真的讓世界很焦慮……反正BenevolentAI超快就找出了baricitinib（一種治療類風濕性關節炎口服用葯），認為它有望抑制病毒入侵肺部細胞時所需那個主酵素AAK1​​ 。然後相關洞見很快催生出新的臨床測試案例，可以當作資料探索→治療假說→人體初步應用的一次漂亮「技術移轉」。目前像BenevolentAI 這類平台已逐漸普及，被廣泛運用於尋找全新靶點、新假說建立，以及優先排序那些成功機率較高的新分子。

欸對了，還有de novo 新葯設計跟先導優化環節現在也被 AI 改寫中。例如Insilico Medicine 直接拿生成對抗網路 (GANs) 和強化式學習創造嶄新的小分子架構。其中INS018_055 就是典型案例：透過 AI 設計＋電腦模擬＋效能預測外加初步檢核，一共只花18個月就晉升 Phase I 臨床，到2023年則推進Phase II 研究​​ 。目前專攻去纖維化適應症而持續評估，是業界首批完全由 AI 驅動產出的候選新葯之一。我偶爾會懷疑是不是效率太誇張，但事實大概就是如此吧——生成型模型在特定情境下真的能提高前端研發效率，加速早期成果往下一階段流動速度。

這種急速的進展，說真的，有點嚇人吧。人工智慧（AI）究竟怎麼推動技術移轉？嗯，就是它把藥物候選分子的發明、性質優化（例如效力、選擇性什麼的）自動化，然後生成式AI又能幫忙縮短研究人員在枯燥醫藥化學流程上耗掉的那些時間。你知道嗎？現在早期開發裡，用AI設計分子的比例在慢慢爬升——到2023年為止，已經超過150個這類藥物候選都卡在臨床前或Phase I管線裡面。產業對AI可以產出可行化合物這件事……有點像開始接受，雖然也有人還是半信半疑啦。

然後傳統高通量篩選方法也被自動化跟AI搞得天翻地覆。機器人每天跑一堆生物測試，機器學習模型再接手分析結果、標記潛力新分子。有些模型甚至連專家都看不出的結構細節或生物檢測模式都能捉出來。嗯，我突然想到我大學做過一次實驗，全靠肉眼看細胞變化，其實根本判斷不太出來啊……啊差題了，拉回來說臨床前開發：AI還協助**預測毒理學**。他們用之前的數據教會模型，在新分子進入動物實驗前先預測非目標作用或潛在毒性，因此更早淘汰失敗品種。不然資源就丟水裡了不是？

反正AI這樣操作，使較安全且療效好的候選品比較快交棒給臨床團隊，而那些安全疑慮大的東西直接被刷掉。我覺得最神奇是像AlphaFold、BenevolentAI知識圖譜這些工具，加上各種生成式模型，把靶點確認、先導設計、安全評估等等步驟全部自動化而且效率爆增。在宣布某一新藥進人體試驗時，背後其實已經累積很多電腦輔助的信心與證據，大概吧——總之前置做得紮實，就讓技術往臨床領域流轉得更順。

### Phase I：首次人體試驗與 AI 輔助設計

Phase I 臨床試驗這一關說穿了就是在拼安全性、劑量怎麼抓還有藥代動力學評估啥的，一般都是徵健康志願者或病患小規模地做做看。感覺好像只是在「試水溫」，但偏偏失敗一次整個案子就死掉了。有趣的是，現在越來越多案例顯示 AI 可以幫忙設計 Phase I 試驗並提高成功率。例如 IBM 那群人，用 AI 加真實世界資料，在正式招募受試者前就先虛擬跑一次臨床情境。我每次看到這種「電腦內部模擬」都會想著萬一哪天它搞錯怎辦，不過話又說回來，他們也不是亂算啦。

**Laifenfeld 等人（2021）** 則弄出一套新的 AI 框架，可以用生成式建模方式直接_仿真_ 臨床患者資料。他們拆解去識別化電子健康紀錄和追蹤數據後，由 AI 組建「虛擬」受試群組再預測現有藥品和安慰劑間的潛在反應。在那個研究裡頭，他們靠這法子找出兩款以前沒被帕金森氏症失智症領域用過的藥——**rasagiline**（治療帕金森氏症）及 **zolpidem**（安眠劑）——具有可能的新適應症治療潛力。如果硬要講重點，就是讓 AI 在電腦裡預演一次臨床嘗試，自行調整混雜因子並模擬效果，好找出值得認真討論的新適應症候補。

唉，我剛剛差點滑手機忘記自己寫到哪了……好啦繼續。由於有這種生成型模擬，其實代表 Phase I 的規劃從頭到尾都多了一層濾網：真正餵病患吃藥之前，可以先從虛擬環境找到早期安全訊號跟效果傾向。如果演算法覺得成功率太低或者偵測到某類風險（比方說某個作用機制會誘發不良事件），開發方可以乾脆調整設計甚至直接砍掉那次實體試驗，看起來省錢省事，也少一些糾紛。同時 AI 可能也能推薦最佳劑量範圍與受試條件，更有效守住受試者安全底線。所以說，大數據帶出的推論知識和新型臨床流程疊合下去，就慢慢成了一種全新的技術轉譯形態。

除了剛才提到那套模擬工具外，目前很多 Phase I 單位也把 AI 拿來當作**安全監控**和藥理分析助手。例如大家會收集大量生命徵象、高頻心電圖、穿戴裝置生理指標以及很細緻的血液檢查報告，再靠機器學習演算法即時盯著異常變異或早期不良反應。有些微小波動，比方心律變動趨勢，人還沒察覺就被系統揪出來，讓團隊能馬上因應並調整劑量。我一直想問，到底是哪些工程師寫那麼多自動警示？嗯算了話題偏掉。

同樣也是有不少運用既有 preclinical 資料和人口統計訓練出的神經網路／非線性迴歸模式，可以提前預測吸收速率、清除率等 PK 關鍵參數，好挑選比較合理且相對安全的起始劑量。本質上，上述模型就是輔助降低跟劑量相關毒性的達成手段，而 Phase I 在乎的不外乎就是這塊啊。

最後不得不提另一個怪厲害領域，是把多維度 safety data 通通丟給 AI 處理。不少癌症研究早期階段會蒐集基因組資料、生物標誌表現等等複雜訊息，由此拓展傳統 safety 評析格局。我偶爾忍不住想，到底未來醫生要不要全交給機器處理算了？呃，好像想太遠，我拉回主題好了。

AI 有本事將遺傳或代謝特質與一個人吃藥之後的反應——像是身體怎麼分解藥物、又或者怪異副作用——串在一起，這樣醫師其實就能多抓住一點所謂安全性的線索。以前啊，這種東西都是等事情發生再回頭挖根源，不過現在 AI 加入戰局之後，有時候竟然當下就能看出點端倪。例如說，萬一某個有基因突變的受試者吃了藥肝酶忽然爆表，機器學習模型沒準比人還早就察覺了這條關聯。唉，不知道是不是太依賴電腦，但總之，試驗負責人看到類似情況，就可以直接對不同劑量組做基因篩檢，或者乾脆剔除高風險那群人，再進一步調整每個人的安全管控方案。講到這裡忍不住想起某次看到樓下工地停水……咦？跑題了。好啦拉回來。

有個案例挺妙的：研究團隊用深度學習（DL）模型去分析化合物的生物活性譜還有各種副作用數據，就是為了預測第一期臨床會不會過關​。**Zhavoronkov et al. (2020)** 報導，他們弄了一套以 DL 為核心的流程，把藥物誘發的路徑活化分數和已知副作用頻率納進模型裡，就專門用來推估 I/II 期臨床成敗​​。其實，那東西訓練了過去那些成功或失敗的試驗結果，所以一旦哪裡出現類似於以往失利案例的信號，比方說什麼毒理警示，它就會跳出來提醒研究員注意。「欸欸，有問題哦！」嗯，我自問自答一下，其實大家也很怕漏掉蛛絲馬跡嘛。

本質而言，這種做法就是「知識轉移」，把歷史經驗直接餵給新案子的決策參考；至於他們流程裡還搭配獨立機器學習模型，只靠化學結構資料，也能預測什麼生體可用率、組織分布等等，看起來 AI 未來搞不好真的是藥動力學界的新寵兒​​——呃，好像扯遠惹，但總歸就是開發第一期臨床方案時，多了一隻電子腦幫忙模擬計算、優化劑量選項，同時一路監督著安全性。不曉得會不會有人因此睡比較好？

AI 到底扮演什麼角色？大概就是協助人工判斷，使首度人體實驗既不冒險又盡可能把該收集的資訊撈齊吧。有些企業，例如 IBM 推出的試驗模擬器，那些亂七八糟（唉不是，是五花八門）的 AI 預測算法，被認為確實讓從前臨床一路跨到人體階段時風險降低不少。此外，自動化也開始滲透：NLP 自動解析嚴重不良事件報告與分類，而 AI 聊天機器人甚至被拿來負責症狀詢問——雖然我很懷疑它們真的聽得懂老病患抱怨的大江南北細節──但至少可以減少遺漏。本質上啦，所有上述應用都意味著前臨床累積的一堆寶貴經驗加外部來源終於更有效流入第一期設計執行中，大幅提高候選藥闖關成功率。

### 第二期：療效探索、生物標誌尋找，以及參與者分類

第二期重點比較明顯是在檢視療效跟打磨適合劑量，而且規模通常橫跨幾十到幾百名病患。到了這步驟，「生物標記發掘」和「受試者分層」慢慢變成重要議題，而 AI 在此處開始展現它厲害之處。不像第一期永遠只想到全體是否安全無恙，第二期常常在乎究竟_哪些病友最適合_吃這款新藥。有趣的是 AI 算法現在已經能夠攪和各式複雜資訊，例如基因型態、蛋白質組狀況、影像結果還有臨床追蹤數據，全都丟進去交叉比對後扒拉出最有可能預測治療效果差異的指標。有時候自己坐診都搞混，但電腦卻抽絲剝繭找到了答案。

現在比較先進那套 ML 模型（像集成法或是深網）甚至能掃描大批患者分子訊息，用來辨認與治療正反面結局相關聯的新模式；儘管技術轉移過程還是坎坷，它畢竟縮短了從檢驗假說到真正落地應用的距離。我忽然想到院內午餐今天輪到誰訂…嗯又偏題了，sorry 拉回主線。不必再靠單一證據慢慢推翻假設，如今研究團隊可一次性同步審閱一堆潛在生物標記組合，只為找到最佳解釋患者間反應差別的方法，大幅提升效率。

其實 Lantern Pharma 的操作算是一個相當鮮明例證，他們專心利用 AI 幫癌症新藥開發。他們專屬 RADR® 平台神奇之處在於分析超過 **250 億筆資料點** ——包括 transcriptomic 資訊、基因突變紀錄和歷年藥品反應等等，都被拿去引導他們第二期期癌症試驗​​。呼，一聽到 250 億感覺頭好脹，不愧是大型資料浪潮。

靠 RADR® ，Lantern 團隊揪出了叫 **PTGR1** 的酵素作為其研發中新葯 **LP-184** 的重要指標。AI 挖掘病友資料庫以後突然發現，高 PTGR1 表現出的腫瘤，好像特別容易被 LP-184 攻擊；而且啊，他們拿著這項觀察值直接調整二期期設計，把帶 PTGR1 標誌的人比例提高，希望拉高正面反饋機率。仔細想想，就是用 AI 搞定了一次精準醫療——把最適合的人挑出來親身嘗新葯，下場如何誰也保證不了但至少方向清楚。在 Lantern 團隊手上，其實已經完成從電腦邏輯推理跳躍到真正在診間啟用伴隨診斷條件。本質意義是，他們透過 AI 驗證 PTGR1 本身是否適合作篩檢指標，大幅壓縮原本要熬上多年的濕式實驗確認時間，用嶄新條件支撐二期期架構。我突然想到昨天忘買貓砂……嗯，再次跑題。不過至少很明顯，看得出來二期期設計靠著 AI 支援迅速提升能力，在錯綜複雜的人體里拼湊微小訊號，也許就快挖到突破口了吧。

這樣做不只是讓第二期臨床試驗裡面療效訊號的判讀變容易，唉，有時候我都會想，如果藥只給那些最可能反應的人，是不是其實也有點偏頗？但話說回來，至少無效的治療可以不用白費力氣施在那些預期沒反應的患者身上——嗯，好像也是個省資源的方法。現在好多公司都玩類似AI導向策略了，比如用機器學習去分析腫瘤基因特徵，再判斷誰適合進臨床試驗做標靶治療。對啦，這種方式就推動了什麼自適應試驗設計嘛（像basket trial、umbrella trial那種），同時檢測一堆生物標記和治療方法；結果現實運作如果要管很大規模，其實更依賴AI啊。扯遠了，我原本是想講AI在第二期臨床自動化受試者篩選及招募這塊，也超重要。隨著試驗規模一放大，要篩的人爆增、地點更多，那工作量真的可怕。

像IBM Watson for Clinical Trial Matching這類工具，在第二期用起來就特別方便。我朋友之前還吐槽說「人腦哪比得上NLP」——好吧，他是有點誇張啦，但Watson確實能處理電子病歷跟結構化資料庫，自動把病患過往病史拿去跟複雜的納入／排除條件比對。神奇的是，它可以讀非結構化紀錄（醫師手寫啊、病理報告之類）加上那些死板的結構化數據（什麼診斷資訊、檢查結果），然後拼出每個人的詳細個資，再拉去跟臨床需求配一下，看你是不是有某突變狀態、有沒有接受過某些治療、器官功能夠不夠等等。不知怎麼突然想到Zhavoronkov等人（2020）的論文，他們也提過，用AI辦招募流程，可以少掉人工審病例紀錄那堆瑣事，而且能快狠準挖到原本容易忽略掉的合適候選者。

所以呢，靠自動化比對，AI才能確保背後那些納入／排除條件其實真的是依照前面研究或第一期數據設定下來，而不是亂抓一通。講老實話，加速受試者招募速度一直都是二期的大難題，不然瓶頸卡住，每天都等人來報名快崩潰。而且參與者多樣性和適切性表現也能因為這套系統改善不少。例如IBM Watson那個匹配工具，就被發現提升篩選效率，縮短達標時間，可以直接從醫院資料庫撈出符合資格的人。有一次我看到阿茲海默症新藥研究案例，就是靠它比較快找到剛好符合認知評分、生物標誌又搭配特殊醫療史背景的參加者——以前常常要等轉介才找得到，現在省掉很多鳥事。所以只要招募快一點，第二期進展自然也比較順，如果效果佳，也利於無縫接軌第三期。

然後呢，在第二期期程正式執行期間，其實AI工具價值根本沒停歇。有個重點場景就是數據分析：到了二期，每位患者產生出來的信息量根本爆炸，不只有安全性數字，各種療效指標、生物標誌追蹤結果、影像資料還有病患自己填寫問卷……全丟一起簡直頭昏眼花。不小心岔開話題，我總覺得每天整理表格超痛苦，不如交給模型去弄吧。有些機器學習模型專門處理整段臨床期間收集到的腫瘤影像，比傳統RECIST評估更早看出長遠反應，所以贊助單位甚至會因此提前調整方向。此外異質型數據來源交錯混雜也沒差，一套多模態AI系統可以把患者基因體、蛋白質組和臨床反應全部扔進去計算，再推算哪些特徵最值得預測。

偶爾還會意外發現「組合型」生物標誌，例如某種基因表現連同特殊循環蛋白存在才有效果，以往純人工分析根本不太察覺得到。如果這些指標可靠，就可以拿到第三期再驗證，使得二期期成果順利延續下去──唉，有時候光是跨階段銜接就夠累人的了。

最後再補充一下，目前已經開始投入支援二期及以後階段的大型語言模型，比如Microsoft推出BioGPT（一款生成式Transformer模型），完全針對生醫文本探勘設計，由Luo等人（2022）介紹過。他們主打快速閱讀並整理巨量科學文獻或臨床資訊。在真正跑二期期程時，可以直接幫忙自動萃取舊研究重點給目前項目參考用，大概就是省時間又減少遺漏細節吧。我突然想到自己最近查文獻花超久，都希望有人幫我抓重點，可惜家裡沒BioGPT…。

如果說有哪個時候最需要BioGPT這種東西，大概就是那種你明明覺得沒什麼的副作用突然就蹦出來的時候吧。唉，有點煩人，但好像也只能靠它了。BioGPT會在短時間內把數百萬篇PubMed文獻翻個底朝天，專門找藥物靶點和那些副作用之間到底有沒有什麼蛛絲馬跡記載過——而且還能即時丟給研究員一堆假說。老實講，這種效率我看人類腦子是追不上啦。

然後，欸，我剛剛想到，其實寫第二期臨床報告這件事，也滿頭大的。幸好它可以直接自動生出結果初稿，資料引用來源也都從相關論文裡面抓，不用自己土法煉鋼去查，每次都快被那些背景說明搞瘋。不過欸…差點扯遠了，好像還沒講到BioGPT在生醫自然語言處理任務上的表現喔（比如關係萃取、問答這些），據說比以前的模型更強。有一點比較妙，它理解複雜陳述跟資訊檢索的準確度大幅提升，所以技術移轉時很難再漏掉什麼關鍵知識。

舉例嘛，如果第二期試驗裡觀察到某項生物標誌物開始變化，而早前文獻又曾經認為那個趨勢很重要，BioGPT就會主動叮嚀團隊：「欸！別忘了把這條納入解讀考量。」嗯……AI做知識管理和解析真的是拯救工程師跟科學家的小命，有夠省力，把實驗數據連成臨床成果，不然每天都在遺漏細節吧。

順便提一下啦，其實第二期階段正是**精準醫療**慢慢長出輪廓的時候，而AI就在背後默默幫忙推進。有些規劃甚至提前設計好要分哪些子群體（像根據特定生物標誌或基因亞型分類），分析彼此間治療效果到底差多遠。我有時在想，人類光靠統計一組組慢慢比真的太傻了；現在AI直接預測建模，不只傳統方法，一下就能搞清楚不同患者屬性對療效的重要性，對吧？啊不小心岔題——重點就是透過這樣，比較容易找到誰才是真正受益者。

像「PD-L1表達量高而且又帶特殊基因簽名」的病人可能反應最好，嗯…沒錯，就是類似那種結論，可以給第三期入選標準當參考。其實每一步都有AI參與，只是大家不太愛提罷了。

還有喔，目前其實很多AI功能已經混進日常臨床操作，例如用聊天機器人提醒受試者吃藥、讓他們回報症狀之類——這聽起來微不足道，但收集到高品質資料超級重要。自動通知、自然語言回應患者問題等等，都增加參與度，很關鍵耶。尤其對第二期成功銜接第三期，有沒有落空都是靠細節累積出來的。

整體看下來齁，在二期階段，各式各樣AI技術真的架起了一座橋梁，把原本凌亂無章的洞見拉向真正可驗證的新臨床概念。不僅能鎖定「治療對象」——就是透過分析篩選族群啦，「治療方式」也可以交給預測模型來優化，比如決定劑量、配方聯合方案啥的。「試驗管理」部分也是嘛，自動輔助招募流程、數據處理都少不了機器幫忙。有趣的是，一旦新藥邁向第三期，那些資料驅動證據已經指引方向，不用再靠猜測誰適合或該怎麼用，大致上目標族群和使用場景都畫得更清楚了。不知道未來會不會更懶惰呢？

### 第三期：後期臨床試驗與規模擴展

呼，其實寫到第三期頭腦開始打結⋯但重點還是得寫完。在第三期裡，大多屬於決定性研究階段，需要納入大量病患（通常數百甚至上千人），同時間跨許多中心同步開展主軸基本就是確認有效性和監控稀罕副作用啦。而在如此龐大的情境下，新挑戰跑出來——要怎樣保證各地受試中心步調一致，又不能砸掉品質，同時還得為最後製造端跟法規申請備齊所有材料？唉，你看壓力多大。目前而言，AI及先進算法逐漸變成晚期臨床管理與商業化推進不可或缺的一環。

其中很重要一塊，就是**資料管理與品質管控**吧。我每次想到全球各地同時間冒出的海量資料，就忍不住嘆口氣，要全部保持完整正確根本癡心妄想。但現在咧？AI系統可以自動執行清理工作，即時偵測異常或錯誤。例如機器學習演算法訓練自歷史試驗資料判斷正常值區間及變異程度，一旦某個中心突然輸入超乎合理區間的效價結果或怪異的人體指標，就立刻被系統標記送審查。（欸，我忽然想到以前完全只能人工做）同樣地，由AI驅動之**監控工具**其實也能發現潛藏違反方案、不尋常模式，包括偵測疑似舞弊（例如某病例本該隨機波動卻全抄一模一樣）等情形。所以啊，再多人再複雜，都逃不過程式法眼呢。

及早發現問題，其實AI在這一點上真的很能派上用場，像是可以確保所蒐集來的知識——無論是安全性還是療效訊號啦——都具備一定程度的可靠性。說到資料真實性，從臨床開發到法規審查、再到技術移轉，每個環節都少不了它。嗯，有時候我會想，如果哪天這流程全靠機器人…不過回正題，到了第三期臨床試驗，AI又多了個新身份：適應性試驗管理的小幫手。

雖然大部分第三期設計都偏向固定方案，但腫瘤學或罕見疾病領域，其實近年越來越常採取適應性的做法。有些研究中甚至連這麼晚階段也動態調整設計。AI就能派上用場，中期分析變得快速、數據處理累積起來也沒那麼費力氣，還能提出建議，比如說提前終止無效組或者針對某些亞組微調招募條件。唉，我有時會懷疑自己看那些數據到底看懂多少。

可是AI跟傳統生物統計比，好像又更強了一點？畢竟它可以即時跑複雜多變數分析，也許能給指導委員會一些意想不到的洞見。有可能突然揪出某群帶特定生物標誌物的受試者，在療效表現明顯突出，所以就要擴大他們樣本數。不過話說回來，第三期決策超嚴謹，不太容易亂改，可是在同時考慮各種因素並控制偏差這方面，AI確實算有那麼一點價值吧。

講著講著，又想到製造流程那塊——啊對了，其實三期期重點不只臨床資料喔，也牽扯到製程隨規模放大必須同步準備的大堆**流程資料**。技術移轉在此階段，就是把產品製造流程正式從研發交棒給商業化生產團隊。我總覺得每次交接都像搬家一樣混亂…。

但其實AI蠻幫得上忙，可以優化整個交接步驟，在試驗結束前讓**流程開發**和放大量產參數先熱身。例如目前已經有人直接用機器學習模型去挖掘製造相關資料，不管是中試工廠運作還是初階生產，都拿來找出影響品質的重要關鍵（這句好長，但細節不能漏）。TetraScience研究人員提過：「AI可加速流程開發與技術移轉，藉由最佳化藥品生產以利放量、再現性與成本」，他們就是善用歷史跟即時資訊找最理想條件。有趣的是，有工程師會拿機器學習模擬，把規模拉大100倍後究竟養分消耗怎麼變、蛋白質產率怎麼飄移，全都推演一次。欸，我之前聽朋友抱怨攪拌速度搞錯害批次報銷，大概也是類似情境吧。所以工程師就能預先調整參數（例如補料速率），等於三期期結束後馬上進入符合驗證要求的新製程。臨床成效和可量產性兩邊一起對齊——嗯，只要減少因為製造障礙拖延上市的風險，就很值得投入了。

而且別忘了，那些冗長又曠日費時的三期期裡頭，其實受試者留存和依從性也是大家頭痛問題之一。我每次看到高流失率心裡就咚一下，公司現在陸續開始部署 AI 驅動應用程式希望提升患者黏著度。例如利用預測演算法檢測哪些病患互動頻率低或老是在回報小副作用，很可能快掉隊，就趁早介入，多安排追蹤或丟激勵訊息什麼的。有些臨床甚至靠 AI 幫排班配訪視行程，更貼合病患需求，把等待時間壓縮下來——你別小看這一步，小細節往往救下一票人願意繼續待著。如果成功提高受試者留存與完整收案比例，那提交審查時證據力自然水漲船高。

說起自動化……以前很多事要人工跑腿，如今大半已經高度自動處理。例如藥物警戒監控期間，用 NLP 分析多中心通報的不良事件，一下子分類清楚嚴重程度及是否藥品相關。我偶爾在想，要是哪天沒人類醫師參與判讀會不會怪怪的。不過反正遇到需特別關注的新趨勢，自然語言處理讓安全監測委員會反應更快。此外，只要取得真實世界病患資料，例如三期期註冊登記或同情使用專案，再把臨床+真實世界資訊合併進行全面安全評估，也都是 AI 擅長之事。一些贊助商甚至玩起「數位分身」（digital twin），意思就是電腦裡弄個虛擬患者模型去推算疾病未來走向，可以協助解讀三期期結果外加健康經濟評估——感覺有點科幻，但現在真的有人做耶。

最後嘛，到三期期告一段落時，大量臨床原始數據需要被整理成法規文件材料才能送件申請NDA或BLA，新藥上市門檻真的很煩瑣。而透過 AI 文件審閱系統，可以逐字核對摘要內容和原始來源，使一致性跟正確度都有保障。不僅如此，比方 BioGPT 這種大型語言模型，它們居然能自己彙整各項臨床、文獻及真實世界證據，自動撰寫綜述章節；順便標註那些潛在有利於申請理由的新亮點，比如主動比對本次成果與既有標準治療結果，好增強新藥利益主張之佐證力。唉，有沒有覺得我們愈活愈像旁觀自己的劇本？

唉，說到底，資料安全這件事啊，在整個流程裡真的很難不被反覆拿出來講。尤其那種病人層級的數據、什麼專有成果，全都敏感得讓人壓力山大。AI在這塊其實…唔，也挺重要。像現在那些什麼先進加密演算法，還有靠AI驅動的入侵偵測系統，好像就派得上用場了吧？要是沒有它們，臨床資料庫分分鐘就可能被搞垮。所以你看喔，有些技術——我覺得「聯邦學習（federated learning）」特別值得一提——就是讓AI模型可以在很多家醫院或機構底下訓練，但資料卻不用全部拉到中央集中處理。嗯，我剛剛突然想到咖啡喝太多晚上會失眠，不過總之分散式訓練真的挺保護隱私。

拉回正題好了，其實到了第三期臨床末尾，你根本會發現幾乎每個藥物開發環節，AI或多或少都參了一腳：比如說從確保試驗品質啦、協調生產流程，再到把監管單位想看的證據全都彙整好。我自己偶爾懷疑這樣萬無一失是不是真的存在，但至少你表面上看起來銜接後段開發跟法規審查時，是更順暢了點。反正，只要_所有該收集整理驗證的知識_通通沒遺漏，本來最後那步驟應該也能比較穩妥地往前推。如果第三期臨床能靠AI做出亮眼成果呢，就算只能促成法規申請快一點、或者控管生產規模更嚴謹，也已經是意外之喜。

欸，說到這邊，就不得不岔題去聊一下 AI 技術移轉時遇上的法規和倫理麻煩 —— 這兩年大家特別愛鑽牛角尖對吧？其實各國監管機關、連帶那些倫理學者啊，都非常盯著藥品研發裡AI用得怎麼樣。有些監管機構（譬如美國FDA、歐盟EMA）雖然讚同AI有潛力加速新藥誕生，可同時拼命強調要狠抓工具的可靠性、還不能有偏見。我讀報紙常跳著看，比如 FDA 最近提出過一個叫**「模型可信度」（model credibility）**的概念，大意就是討論某種情境裡，AI模型到底值不值得信任​啦。

再舉個例，如果某個模型結果要納進療效主張當佐證，那監管單位就會要求公司提出足夠材料去證明「我們家的系統既有效又堅固，而且適合拿來做決策」。2025年1月，那位Robert Califf局長還公開呼籲必須建構靈活且風險導向架構，以便促進創新，同時不鬆懈_科學與法規標準_​​。他們甚至針對藥物開發中人工智慧使用給了首份指引草案，要大家把各種模型用途界定清楚並完成徹底查核與驗證，好交代每次輸出的可信程度。不知道為何我突然想到去年報稅遇到糾紛也是被要求補交佐證，人生哪裡逃得掉驗證…。

老實講，你如果企業打算用某項 AI 來分析MRI影像作療效指標，也勢必要主動提交準確率、訓練細節乃至錯誤率等資訊給主管機關。欸，他們可不是只聽你的解釋喔──往往會追加要求比方重現性測試，要嘛就干脆叫你用傳統方法再佐證一次，以防萬一。最近推廣醫療領域透明度，也跟那套所謂「可解釋人工智慧（Explainable AI, XAI）」相呼應，就是咬死每一步決策都必須讓審查員搞懂理由。畢竟一旦牽涉到患者照護或者產品上市核准時，多數人還是怕黑箱操作鬧出問題。

吼，那倫理議題又是一團亂麻。本質上嘛，人工智慧若吃大量醫療數據，其實就離不開隱私權跟告知同意這些老問題。我記得 **Tilala 等人 (2024)** 寫過篇綜述，他們羅列了幾大困境，包括 _隱私、安全、防止演算法偏見，以及能不能真正做到透明、臨床檢驗妥當和專業責任界定_ 等等。其中最顯眼的一項還是 **資料安全** 問題：許多現行AI系統非得仰賴龐大的健康紀錄或基因數據，而相關管理勢必要服膺 HIPAA 或 GDPR 那類條文才行。有些生技廠商乾脆採匿名化處理配合聯邦學習模式，如此即使利用病患資訊訓練了演算法，也多少減低外洩風險。例如聯邦學習允許不同醫院各自本地端運算，只同步參數、不搬原始檔出去，由此也降低建立中央化高危敏感庫房帶來的暴露憂慮。

另外，「偏見」也是典型道德陷阱。有些人工智慧工具假如訓練材料來源過於侷限或天然帶偏，它預測結論可能直接傷及部分群體利益耶。例如某套招募臨床試驗對象系統，如果主要受眾長期只有特殊族群，自然容易忽略其他族裔，所以結果很可能扭曲。因此建模階段設計訓練集時，一定要儘量拆除內嵌偏差。不曉得為什麼我突然想起公司前陣子成立什麼道德委員會，看似繁瑣但目的就在於掐斷相關漏洞。同時，美國FDA和其它主管單位也越來越常逼企業針對人工智慧工具執行跨子群體表現審查，好確認公平性和可靠性真的是名符其實而非口號啦。

減緩偏見這件事——欸，我說的不是那種教科書上冰冷的道德標語，而是真的、很現實地會影響結果。畢竟，假設AI拿到一個根本不具代表性的樣本來跑分析，嗯，那結果可能就慘了，比如藥效失準，或者更糟，在某族群裡直接漏掉重要安全訊號…然後風險就蹦出來。唉，有時候想想，真的好難完全避免這些狀況。

**透明度與可解釋性**跟信任的關係超級緊密，但老實講現在深度學習模型多半還是黑箱一個，看得人頭都暈了。你說嘛，要AI決定哪些病人該納入或排除？還有劑量怎麼選？真遇到這些抉擇，只靠黑箱未免太讓人焦慮吧。欸，其實我剛才差點想到午餐吃什麼…啊拉回主題！所以業界很努力弄所謂「可解釋型AI」，像是讓預測有依據可循（標記到底哪個屬性讓AI判斷某病患可能有效果）。生物標誌物探索也是，不再只丟一句「生物標誌X重要」就結束，而會附信心水準甚至生物學推論，例如串連相關文獻佐證——BioGPT那些工具就是能幫忙搜尋支持文章啦。

另外一大塊，就是那個**問責制**——你想嘛，如果AI出了錯搞砸試驗甚至害到病人，到底誰該負責？最終還是得有臨床醫師、試驗研究者和監管審查員親自介入，一條龍審查所有AI下過的決策，看合不合理。目前普遍共識：AI最多只能當輔助，不可以放任它變成唯一權威，尤其臨床試驗動輒關乎生命安全，不敢馬虎。而監管機構也陸續修法或出指引因應新局勢。例如FDA在2025年出的草案鼓勵廠商早點報告自己用什麼AI、怎麼把它嵌進設計流程，以及遇到數據漂移、過擬合之類問題時要怎麼處理。有趣的是，有時候主管機關會要求做前瞻性驗證，也就是要在真實臨床裡先測一次，看AI建議到底行不行、會不會反而造成傷害。一種比較直白的方法，是直接拉兩組受試者，一邊採用、一邊不用，看差異在哪裡；雖然目前還沒變常態，但這類嚴格檢驗將來很可能變成高階應用新常規。

其實哦，倫理監督還藏了一層，就是那堆**機構審查委員會（IRB）**和資料監控委員會。他們越來越習慣針對人工智慧問東問西。例如某項試驗如果靠AI篩選受試資格，IRB八成第一時間就追著問：「請問你的決策程序如何覆核？萬一哪裡被偏誤排除了？」如果人工智慧負責監看安全，那資料委員會又開始抓進度：「請問發現異常的速度夠快嗎？判讀正確率如何？」唉，每次看到那份討論紀錄都覺得好像永遠寫不完。不過隨著大家熟悉技術，用起來也逐漸形成默契，比如一定要有人工作業覆核、有紙本紀錄備查，又或所有推薦必須留下完整追蹤，好以後對照是否可靠。

最後啊，其實很多人忽略了，在臨床開發中小心使用人工智慧，本身也是種積極向善吧。如果能妥善管理風險，那公平性提升之外，更大益處是使成果普及，例如加速開發流程，使患者提早拿到治療機會。我中途突然想到昨天朋友抱怨罕病資源少，其實自動化跟大數據分析反而有望挖掘傳統辦不到的新治療線索，包括罕見疾病領域。不僅如此，把繁瑣作業交給電腦，人力才能騰出精神思考創新問題或者真正從患者角度去完善參與體驗。所以現在最大訴求之一，就是在嚴格控管風險下，把人工智慧帶來的利好榨乾發揮到極致。

總歸一句吧，你我都看得到：人工智慧正在黏住生物科技兩端，把知識和技術轉譯路徑整個優化。但話又說回來，要做到真正落地，就必須落實信任感、透明感、人味原則。有時候其實各方雞同鴨講，但無論開發團隊還是主管單位乃至倫理專家，都持續對話，希望最終能讓科技紅利流向患者與社群。（呼——好像又離題了一秒。）

### 結論

把人工智慧鑲嵌進臨床開發每一步驟，生技產業創新跟效率真的被重塑了。不只是AlphaFold解析蛋白質結構這種「哇」級亮點，在臨床階段IBM Watson幫忙配對篩選受試者，也是日常；再加上BenevolentAI提供數據驅動舊藥新用洞察，以及BioGPT彙整文獻協助撰稿送審，全都是活脫脫顯示：人工智慧並非空談，它正慢慢改變技術移轉方式。

透過自動化繁雜作業與保存大量數據，再配上一些頗為神奇但偶爾也令人困惑的預測洞見，資訊和方法能更順暢流通於研發鏈條間。例如科學家跟開發團隊之間本來溝通超卡，如今壁壘減少不少，使Go/No-Go里程碑判斷更有依據，新療法抵達患者腳步明顯加快。另一方面——噢，我剛剛差點想去泡杯咖啡——其於生物標誌辨識和精細治療策略制定上展現潛力，有望推升臨床成功率，也幫市售藥品找到更準確定位。

說真的，AI 驅動的技術轉移目前在科學領域裡顯得異常嚴謹，甚至有種不知怎麼形容的影響力。唉，有時候我在想，是不是只有那些背景深厚的人才能真正體會這種轉變？但又好像大家其實都被推著走了。總之啦，現在我們正踩在某個怪里怪氣的轉折點上——計算模型已經不甘於只當工具人，而是硬生生地去攪動整個生物醫學創新。我剛剛還差點忘記要提進展速度了。

嗯，不過扯遠了。說回來，隨著 AI 模型不停進化（像什麼演算法優化、數據量暴增以及應用邊界越來越寬），新藥發現還有測試跟審核流程，好像真的會出現更多突破，大概吧。有時腦袋一片混亂，可是你又不得不承認——這股趨勢幾乎不可逆。

老實講，在生技領域的那些日常拉鋸戰裡，AI 有朝一日也許就會變成每場實驗或臨床抉擇旁邊那個默默盯著你的人。我昨天還夢到自己問 ChatGPT 要不要一起做實驗……唉，我到底在說什麼。不管怎樣，這種合作至少表面上建基於科學謹慎加倫理底線，如果一切順利，也許真能把新藥開發往高效率、資料主導、病患中心靠近一點。至於最後會不會全盤照預期發展嘛——誰知道呢？

[.Pharmacol._，2021。唉，我一開始真的看不懂這個是什麼——總之2021年的文獻啦，嗯。5。**Gutierrez/TetraScience，2023**－Ryan Gutierrez寫的〈在生物製藥領域運用AI：科學應用案例〉，TetraScience部落格，日期就在2023年12月，有時候我會想部落格到底算不算正式資料，不過反正還是要列一下來源。6。**TetraScience，2023**－〈在生物製藥領域運用AI：科學應用案例〉（製程開發部分），TetraScience，他們自家出的嘛，也是2023年，不知道他們是不是自己參考自己的東西？哈，其實也滿常見的……嗯拉回來。

7。**BiopharmaTrend/Lantern，2023**－標題是〈AI如何賦能以生物標誌為基礎的臨床試驗〉（Lantern Pharma案例），出自BiopharmaTrend文章，是說現在這類討論真的越來越多了，搞得人有點焦慮……但還是得把年份記下來，就是2023年啦。不知大家看了會不會也覺得資訊爆炸。

8。**Luo等人，2022年**－Renqian Luo等人，《BioGPT：生成式預訓練轉換器於生物醫學文本生成與挖掘》，期刊名字很長叫Briefings in Bioinformatics，是2022年11月發表。有時候這種技術詞彙讓我腦子卡住，不曉得是不是只有我會這樣？

9。**Tilala等人，2024年**－Mitul H. Tilala等人的《人工智慧與機器學習於醫療照護應用中的倫理考量：綜合性回顧》，Cureus期刊上的文章，好像每隔幾年就有人再談一次「倫理」，連年份都新鮮，是今年，也就是2024。如果你突然分神去查什麼叫「Cureus」也是正常吧……呃好，再拉回重點。

10。**FDA（Califf），2025年**－FDA局長R. Califf所發布的《FDA提出推動藥品申請中AI模型可信度的框架》（新聞稿），FDA新聞發布會上提出的咧，是在2025年1月。我那天看到這則新聞真的有點懶得細看，但資料就硬邦邦地擺在那裡；總之該標記都沒少，就醬子啦！