生技研發導入自動化與AI演算法：各階段技術應用與效益分析

嗯⋯⋯今天要來聊一個，我自己是覺得蠻重要的題目。關於 AI，但不是那種聊天的 AI，而是真正在改變生技、新藥開發流程的那些 AI。

大家可能很難想像，一顆藥從實驗室的靈光一閃，到真的能上市給病人用，這中間是個超級漫長、而且超級貴的旅程。過程中有好幾個階段，像是最早的藥物探索、然後臨床一期、二期、三期試驗，最後還要給主管機關審核。每個階段就像接力賽的一棒，但問題是，過去每一棒要交給下一棒的時候，常常會掉棒。很多寶貴的知識、數據、方法，在交接（行話叫 [technology transfer]）的過程中就流失了，或是搞錯了。結果就是時間拉很長，錢一直燒，最後成功的藥卻沒幾個。

然後，AI 出現了。它不像是一個新的選手，反而比較像一個超強的教練兼數據分析師，站在每一棒的旁邊，確保交接順順利利。這件事，我覺得才是 AI 在生技領域最底層、也最核心的改變。它不是只讓某個環節變快，而是讓整個「流程」變得更聰明、更有系統。這篇文章，我就是想來拆解一下，AI 到底在每一棒，扮演了什麼樣的隱形角色。

一句話結論

簡單講，AI 就像是新藥開發流程中的「潤滑劑」和「翻譯官」，它透過自動化分析、預測與知識整合，讓過去常常卡關、資訊斷層的各個研發階段（從實驗室到臨床試驗）能夠順暢地交接，大幅降低了時間和失敗的成本。

AI 在最早的「實驗室挖寶」階段做了什麼？

所有新藥的起點，都是在實驗室裡。以前這個階段真的像大海撈針，科學家得靠著經驗、運氣，還有無數次的嘗試錯誤，去找到可能有效的分子。但現在，AI 根本上改變了這個遊戲規則。

最有名的例子，應該就是 Google DeepMind 開發的那個 [AlphaFold]。嗯，這東西真的很⋯⋯誇張。在它出現之前，要搞懂一個蛋白質長什麼樣子（也就是它的3D結構），可能要花好幾年、燒掉大筆經費去做實驗。但蛋白質的結構又超級重要，你不知道它長怎樣，就不知道藥要怎麼設計去攻擊它。AlphaFold 做的事情，就是直接用 AI「算」出蛋白質的結構，而且準確率高到可以跟實驗結果媲美。這等於是把原本好幾年的工作，縮短到幾分鐘。

你想想看，這對「技術轉移」有多大幫助？研究員現在可以直接對著電腦喊「給我這個蛋白質的 AlphaFold 結果」，拿到結構圖之後，馬上就可以交給藥物化學家，用電腦跑虛擬篩選，看看幾百萬種化合物中，哪些可能卡得進去。整個流程從「猜測+實驗」變成「精準預測+驗證」，交接的不再只是一些模糊的假設，而是一個非常具體的 3D 模型。這真的很關鍵。

還有另一個方向，也蠻酷的，就是「老藥新用」。有一家叫 [BenevolentAI] 的公司，他們搞了一個巨大的「知識圖譜」，把全世界的生醫論文、專利、臨床數據全部餵進去，然後用 AI 去找這些資料裡面隱藏的關聯。最有名的案例就是在 COVID-19 疫情剛爆發的時候，他們的 AI 系統很快就從數據海裡挖出一個原本用來治療類風濕性關節炎的藥 [baricitinib]，認為它可能有機會抑制新冠病毒感染細胞。後來這個預測也被臨床試驗證實了。你看，這也是一種技術轉移。AI 把散落在全球各地的舊知識，轉化成一個可以馬上拿去驗證的新假設，這在以前根本不可能這麼快。

不只這樣，AI 甚至能「創造」全新的藥物分子。像 [Insilico Medicine] 這家公司，他們用生成式 AI 設計出一個抗纖維化的藥物，代號叫 [INS018_055]。從 AI 設計分子、到合成、驗證，只花了 18 個月就推進到人體臨床一期試驗，到 2023 年都進到二期了。這速度在過去是天方夜譚。等於是 AI 把「發明藥物分子」這個最花創意的活，也給半自動化了。

所以你看，在最早的這個階段，AI 做了三件大事：預測目標結構（AlphaFold）、挖掘舊知識新用途（BenevolentAI）、創造全新分子（Insilico Medicine）。這讓進入下一個階段（臨床試驗）的候選藥物，體質變得好很多，不再是盲目試錯的產物。

AI 如何改變「人體臨床試驗」的風景？

好，當我們在實驗室裡找到一個看起來很有潛力的藥物後，就要進入真正困難的部分：人體臨床試驗。這又分成好幾個 Phase（階段）。

Phase I（一期）主要是在少數健康的人身上測試「安全性」和「劑量」。這個階段最怕的就是出事。以前是靠動物實驗的數據去推算，但人跟老鼠畢竟不一樣。現在，AI 提供了一種更聰明的作法——「模擬臨床試驗」。IBM 就有團隊在做這件事，他們用 AI 分析大量的電子病歷資料，建立出「虛擬病人」，然後在電腦裡模擬給這些虛擬病人用藥，會發生什麼事。這等於在真正找人來試藥之前，先在數位世界裡跑過一遍，看看有沒有潛在的風險，或是預測一下可能的藥物動力學反應。這就是把海量的真實世界數據，透過 AI「轉譯」成對新試驗的指導，讓第一批受試者更安全。

到了 Phase II（二期），人數會變多，重點變成看「療效」，而且更重要的是，要找出「哪些人有效」。這就是現在最紅的「[個人化醫療]」。AI 在這裡的角色是「偵探」。

舉個例子，有一家叫 Lantern Pharma 的公司，他們用自家的 AI 平台 [RADR®] 分析了超過 250 億個數據點，結果發現一個叫 [PTGR1] 的酵素，是他們某個抗癌藥有沒有效的關鍵。於是，他們的二期臨床試驗就只招募腫瘤裡有高量 PTGR1] 的病人。這大大提高了試驗的成功率，因為你給藥的對象，都是最有可能產生反應的人。AI 在這裡，就是把實驗室裡的基因發現，精準地「轉移」到臨床病人的篩選標準上。

再來，找病人本身也是個大工程。你可能不知道，很多臨床試驗延宕甚至失敗，就是因為找不到足夠且符合條件的病人。這時候像 [IBM Watson for Clinical Trial Matching] 這種工具就派上用場了。它能讀懂非結構化的病歷（像是醫生寫的筆記），自動跟試驗的招募條件進行比對。以前要靠人工一個個看病歷，現在 AI 幾分鐘就篩完了。這也加速了整個流程。

甚至，還有更專門的 AI 模型，像是微軟為生醫領域訓練的 [BioGPT]。它的強項是讀懂海量的醫學文獻。在臨床試驗過程中，如果發生了預期外的副作用，研究人員可以用 BioGPT 馬上搜尋全球的文獻，看看有沒有類似的報告，快速找到可能的原因。這確保了知識的即時更新與應用。

到了 Phase III（三期），規模是最大的，幾百到幾千人，遍布全球。這時候的管理就變得很複雜。AI 在這裡更像一個「品管經理」和「流程優化師」。例如，它可以即時監控從全球各試驗中心傳回來的數據，如果發現哪個地方的數據有異常，像是數值超出正常範圍，或者數據模式很奇怪，AI 就會馬上發出警報，讓人去檢查是不是有問題。這確保了最終數據的品質。

更有趣的是，AI 還會幫忙銜接「臨床試驗」和「量产製造」。藥品就算臨床試驗成功了，如果沒辦法穩定地大量生產，也是白搭。AI 可以分析試驗藥品的生产數據，預測放大到工業規模生產時可能會遇到什麼問題，比如產率下降、純度不穩等等，然後提前給出優化建議。這就把臨床開發的知識，順暢地轉移到了製造端，避免了「藥做出來了，但工廠生不出來」的窘境。

幾個關鍵 AI 工具的比較

說了這麼多，我們用一個簡單的表格來整理一下，這些 AI 工具到底各自在幹嘛。不過這只是個大概，很多公司的平台其實功能是整合的。

風險與應變：AI 說了就算嗎？

聊到這裡，一定會有人問：那 AI 這麼強，是不是以後全部交給 AI 就好了？嗯，這就是最關鍵的問題所在，也是現在所有監管單位最頭痛的地方。

AI 的本質是從「數據」中學習。如果餵給它的數據有偏誤，那它做出來的決定當然也會有偏誤。這就是所謂的「[資料隱私與偏誤]」。舉例來說，如果一個 AI 模型的訓練資料大多來自白人男性，那它對女性或其他人種的預測能力就可能會很差。這在醫療領域是絕對不能接受的。所以，怎麼確保訓練資料的多元性和公正性，是第一道關卡。

另一個問題是「黑盒子」。很多強大的 AI 模型，特別是深度學習，我們常常只知道它給出了答案，卻不知道它「為什麼」會給出這個答案。如果 AI 建議把某个病患排除在臨床試驗外，我們總得知道原因吧？所以，「可解釋性 AI」（Explainable AI, XAI）就變得很重要。我們需要 AI 不只給答案，還要給理由。

面對這些風險，監管機構也開始動起來了。例如，美國 FDA 在 2025 年初就提出了一個關於藥物開發中 AI 模型可信度的框架草案。這點跟我們在台灣可能看到的未來法規趨勢，核心精神應該会是一致的。他們的核心觀念是，藥廠如果要在送審的資料裡用到 AI 的分析結果，你必須要能證明你的 AI 模型是「可信的」（credible）。你得交代清楚你用它來幹嘛（context of use）、你怎麼訓練它、它的準確率和極限在哪裡。說真的，這就跟驗證一台新的實驗儀器一樣，只是現在要驗證的是一串程式碼。

還有，關於資料隱私，現在也有些新技術在發展，像是「[聯邦學習 (Federated Learning)]」。簡單說，就是 AI 模型可以分散到各個醫院或機構去學習，只把學習到的「心得」（模型參數）傳回中央，原始的病人數據完全不用離開醫院。這就在利用數據和保護隱私之間，找到了一個還不錯的平衡點。

所以，結論是什麼？結論是，AI 絕對不是萬靈丹，它只是一個超級強大的工具。最終做決定的，還是得回歸到人——科學家、醫生、和監管人員。AI 負責提供洞見、預測和警示，但拍板定案的責任，還是在人的肩膀上。

所以，這對我們意味著什麼？

嗯⋯⋯我覺得，AI 為新藥開發帶來的最大啟示，可能不是那些酷炫的技術本身，而是一種思維上的轉變。

過去，新藥開發是個很線性的、充滿壁壘的過程。做探索的不管臨床，做臨床的不懂製造。大家各司其職，但也因此造成大量的資訊斷層。AI 正在打破這些牆。它讓數據和知識在整個流程中自由流動，讓做實驗室研究的人，可以提早看到他手上的東西在臨床上可能會遇到什麼問題；也讓做臨床試驗的人，可以快速回溯到最基礎的生物機制。

這是一個从「孤島式創新」走向「系統性創新」的過程。老實說，這條路還很長，法規、倫理、技術本身都還有很多挑戰。但方向是明確的。AI 不會取代科學家，但它會讓科學家變得更強大，讓他們能站在一個前所未有的高度，去看待藥物開發這件複雜又伟大的事。最终，這一切都意味著，未來或許能有更多、更好的藥，用更快的速度，到達真正需要它們的病人手中。這大概才是最重要的事吧。