圍繞著AI（人工智慧）的熱情已經擴展到生物科技領域，關於AI如何幫助加速藥物開發的故事源源不絕，從可望對抗耐藥細菌的抗生素到新的牛皮癬治療方法，高達數十億美元的銷售潛力。
AI可以加速藥物開發、降低成本和改善成果的說法激起了投資者的興趣。
事實上，摩根士丹利去年的一份報告預估，AI和機械學習（AI其中一項）在10年內可能催生50種新藥，銷售額將超過500億美元。
AI潛力的初期跡象
這種興奮有其一定的道理，AI正在各產業間獲得應用，且其潛力已顯露跡象。舉例而言，新冠mRNA疫苗乃借重AI演算法幫助設計合成，以及辨識藥物/疫苗標靶與自動化品質控制步驟，使得疫苗的開發速度創下紀錄。在乳癌篩檢方面，依據AI的3D影像正在提高盡早檢測浸潤性乳癌的機率，並減少放射科醫生必須查看的圖像數量。美國食品和藥物管理局（FDA）在最近的一份報告中表示，以AI為基礎所形成的藥物申請件數正在大幅增加，並預估此一數目將持續上升。
保持清楚明確的認知
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然而，就像任何一種新科技，我們認為投資者認清底線是很重要的事情。雖然AI似乎正在加速醫學領域的突破，但這些進展往往起源於廣泛的研究和發展，而AI則發揮輔助的作用。開發其中一種mRNA新冠疫苗的廠商莫德納（Moderna），花費數年時間微調合成mRNA，正在收集和分析數據，這些數據未來可用於對抗新冠病毒。而當牽涉到藥物開發時，某些耗費時間的環節則讓AI很難產生顯著的改變，這些項目包括臨床開發（測試患者療效和安全性的1期、2期和3期臨床試驗）以及監管機關的申請文件和審查，可能需要好幾年才能完成。
如今，投資人已經能投資所謂的數位生技企業（它們運用AI開發新分子）。儘管這些公司在建立藥物製程方面取得進展，但仍可能需要好幾年才能讓治療方法上市，即使其中部份公司的股價已受到AI熱潮的推升。
話雖如此，我們在使用電腦運算工具和方法來幫助強化臨床實驗之前的藥物開發，已取得更實際的進展。目前，最好的生技公司正在運用這些工具，讓提供這些工具的公司得以受惠。
簡而言之，我們相信AI在生技領域將有重要的未來，具有加速藥物開發的潛力，以及增進對於病患有效與有針對性的治療方式。
但最終，企業在科技背後的價值取決於其製造的產品，而產品的成功仰賴於需要數年才能完成的臨床數據。在獲得相關數據之前，投資人應謹慎看待生技領域的AI應用。
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https://www.chinatimes.com/newspapers/20230724000222-260208