
商傳媒|康語柔/綜合外電報導
人工智慧(AI)正快速改變藥物研發模式。全球製藥巨頭Pfizer Inc.於6月4日宣布與AI藥物研發公司Chai Discovery, Inc.建立合作關係,導入最新AI模型Chai-3,希望加速生物藥物開發流程,縮短新藥發現時間,進一步提升研發效率。
根據雙方合作內容,輝瑞除了取得Chai-3平台使用權之外,也將獲得客製化AI模型,以整合至既有藥物研發體系。未來雙方將利用生成式人工智慧技術分析分子結構與交互作用,協助研究團隊尋找潛在藥物候選分子。
傳統新藥研發往往需要歷經多年實驗與大量資金投入。從尋找靶點、篩選分子到進入臨床試驗,整體開發時間常超過十年,成功率亦相對有限。
而生成式AI的核心優勢,在於能快速模擬大量分子組合,並預測其結合能力與潛在特性,讓研究人員能在更短時間內找出具有開發潛力的候選藥物。
Chai Discovery表示,其前一代模型Chai-2已應用於抗體設計領域,而最新推出的Chai-3進一步提升相關能力,並可協助設計多特異性抗體及探索過去較難開發的疾病靶點。
值得注意的是,這已不是Chai Discovery首次與大型藥廠合作。
今年初,Eli Lilly and Company也宣布與Chai Discovery建立合作,希望透過AI加速早期藥物研究。顯示國際藥廠正積極將AI納入研發流程,視為提升競爭力的重要工具。
根據公開資料,Chai Discovery成立時間不長,但已完成多輪募資,累計募得約2億美元資金,企業估值突破10億美元,成為AI藥物開發領域備受矚目的新創公司之一。
AI正在重塑藥物開發流程
近年來,AI在生醫領域的應用持續擴大。
從蛋白質結構預測、分子模擬、臨床試驗設計到新藥篩選,AI已逐漸成為研發團隊的重要工具。
其中最具代表性的案例之一,是Google DeepMind推出的AlphaFold系統,大幅提升蛋白質結構預測效率,改變全球生命科學研究方式。
如今生成式AI進一步進入藥物設計階段,市場期待未來能縮短研發時間、降低成本,並提高新藥成功率。
不過,目前AI主要仍屬輔助工具角色。
即使AI能快速產生候選藥物分子,後續仍須經過實驗室驗證、動物試驗、人體臨床試驗以及主管機關審查,才能確認安全性與有效性。
因此,AI無法直接取代傳統藥物開發流程,而是協助提升前期研究效率。
商傳媒觀點
AI與製藥產業結合,正逐漸成為全球生技產業的重要趨勢。
過去藥廠競爭重點多集中於研發資源、臨床能力與專利布局,如今AI能力也開始成為新競爭門檻。
從輝瑞、禮來到多家跨國藥廠積極布局可看出,未來新藥研發可能從「實驗室驅動」逐步轉向「數據驅動」。
對台灣而言,雖然本土藥廠規模與國際大廠仍有差距,但在AI、半導體與資訊科技領域具有優勢。若能進一步結合生技、醫療數據與AI模型開發能力,有機會在精準醫療、新藥設計及生醫研發服務等領域建立差異化競爭力。
不過也必須留意,目前AI藥物開發仍處於快速演進階段,多數成果尚需經過長期臨床驗證。市場對AI的期待雖高,但真正能轉化為成功上市藥物的比例,仍有待時間檢驗。
【商傳媒提醒】
本文內容依據公開資訊與產業資料整理,涉及藥物研發及生技技術發展,相關成果仍須經主管機關審查與臨床驗證,不代表特定藥品療效或上市結果,亦不構成任何投資建議。