AI新藥研發：提高效率還是炒作？

人工智慧（AI）近年來迅速滲透至各行各業，其中最受矚目的應用場景之一便是新藥研發。對於一個平均耗時十年以上、花費動輒數十億美元的研發流程而言，AI的加入被寄予厚望：能否縮短週期、降低成本、提高成功率，甚至改變藥物發現的邏輯？然而，隨着資本市場的熱炒，AI與新藥的結合也被質疑存在過度包裝。對投資人與產業觀察者來說，如何判斷這場技術革新究竟是真正的效率革命，還是另一輪資本敘事，成為值得深入探討的問題。

傳統新藥研發最耗時的步驟之一是「藥物靶點發現」與「候選分子設計」。AI的優勢正是在於處理海量數據，從基因組學、蛋白質結構、臨床數據庫到文獻資料，AI模型能迅速找出潛在靶點，並模擬小分子與蛋白質的結合方式。過去這些過程需要依賴科研人員反覆實驗，如今透過深度學習與分子模擬演算法，可以在電腦中提前篩選出數以萬計的候選化合物，顯著縮短早期探索時間。

AI也在臨床試驗設計中展現潛力。透過分析歷史數據，AI能