全球人工智慧（AI）浪潮下，各國企業大舉投資；民眾日常生活中，受到AI的影響也比過往更加顯著。然而，AI在醫療領域的運用，實際能達到的程度仍與民眾期待有所差距。根據四大國際會計師事務所勤業(Deloitte)的報告指出，AI於藥物開發領域的應用類型，大多在篩選化合物（43%），僅不到一成（9％）運用於新藥設計。
AI用於新藥設計有四大瓶頸需突破，包括在實際生產的時候，藥物化學結構上「可合成性」，在運用於動物實驗上的「有效性」，利用AI進行運算時，實驗方法策略能夠被合理認同的「可解釋性」，以及需要規避既有專利的「新穎性」。臺北醫學大學醫學科技學院院長潘秀玲率領團隊，透過結合醫學、資訊、化學等專業領域人才，因應新藥設計的困難性，打造AI驅動的臨床前藥物研發創新平台。
北醫團隊所開發的臨床前藥物研發創新平台，能在1至4個月內完成藥物開發的服務，大幅改變既往臨床前藥物開發需要平均超過5年的過程，不但省下9成合成費用，設計出的化學結構8成可被合成、6成在細胞體外表現出有效性。包含美國知名藥廠在內，在國內外已經有超過17個成功合作開發案，在AI藥物設計服務中表現卓越。此計畫透過應用AI新創平台推進藥物研發，在本年度百靈佳殷格翰藥廠舉辦之獨角獸2.0生醫新創加乘計畫中，從89件創新計畫脫穎而出。未來百靈佳殷格翰藥廠德國總部新創研發相關團隊，將協助提供量身訂製的輔導資源，減少新創團隊後續技術過程中所面臨的挑戰。
新藥開發費時費力 號召五大專業領域聯手突破
談起展開AI藥物設計平台開發的契機，潘秀玲說，2020年她自北醫團隊成立衍生新創公司兆益生醫，在新藥研發過程中，團隊有感於要耗費長時間進行新藥設計，失敗率也高，因此著眼於如何加快新藥開發流程、提升效率。
潘秀玲表示，此系統用來訓練AI模型的大數據，則源自國際間的公開化合物資料集，搭配團隊內部的資料集、3D蛋白質結構資料等，達到上百萬資料點的規模，資料並經過妥善清理及持續更新，以確保所設計化合物的可合成性、新穎性及有效性。
為此潘秀玲召集了橫跨藥理、毒理、醫學、化學、資訊五大領域的專業團隊，在藥理方面包括北醫癌症生物學與藥物研發博士學位學程皇甫維君主任、北醫藥學院李學耘教授，並有國衛院生技與藥物研究所特聘研究員兼所長謝興邦擔任化學合成顧問，AI平台則由新藥研發產業博士學位學程許凱程合聘教授負責架設研發等。
台灣AI領域起步快 翻轉研發型態指日可待
潘秀玲坦言，新藥研發及AI技術各自是兩個專業領域，當兩者相互結合，確實可加快研發進程，但究竟能變快多少，並不易讓外界理解，「如果（研發時間）從10年變7年，其實對投資人來講還是久！」她指出，即使有了AI協助藥物設計，還是需要經過重重努力才得以順利完成，並且哪些類型的專案適合運用AI，亦需經過多加驗證。
近年來，人們也對協助創造新內容的生成式AI有許多應用的想像，不過生成式AI在藥物研發領域的落地，尚有發展空間。團隊成員宋亭儀博士亦指出，不時會被詢問平台是否有生成式AI功能，事實上以AI生成設計出藥物結構並非難事，但現階段的生成結果，可合成性及有效性尚低，未來仍有努力空間。
潘秀玲表示，台灣具有充足的IT人才，在AI領域相比國外起步快且實力堅強，生醫與資訊人才的強強聯手，並能開創更多新機會。隨著技術的不斷地進步優化，相信將來生成式AI賦能藥物設計，能從想像化為現實。
（影片來源／百靈佳殷格翰藥廠）
團隊介紹臺北醫學大學醫學科技學院潘秀玲院長為計畫主持人，成員有北醫癌症生物學與藥物研發博士學位學程皇甫維君主任、藥學院李學耘教授，新藥研發產業博士學位學程許凱程合聘教授等。團隊曾獲選Berkeley SkyDeck、SmartLabs、RESI Innovation Challenge，並曾獲2020年國家新創獎，2021、2022年國家新創獎精進續獎，以及2021年科技部未來科技獎。
獨角獸2.0生醫新創加乘計畫為百靈佳殷格翰主辦，為了能帶領著民眾的生活走向更美好、更健康的方向邁進，秉持企業主張「Life Forward」持續鼓勵台灣生醫新創發展，今年辦理「獨角獸2.0生醫新創加乘行動計畫」，共收到89件新創計畫，並由德國總部遴選出6組團隊。投稿計畫中，約六成聚焦癌症、數位科技領域，並以發展創新突破性藥物、新興發展技術為台灣，甚至全球患者爭取最大的健康福祉，更期待藉此也能讓國際看見台灣生醫實力。
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