只需要五種藥物數據，AI 就能預測人體反應，這聽起來像科幻電影，但它正在成為現實！近期生技新創公司推出的革命性 AI 模型 Enchant，能模擬預測出藥物在人體的表現，打破實驗數據與臨床結果的鴻溝，大幅提升成功率，而縮短藥物研發的時間與成本。AI 真的能破解人體內複雜的藥物反應，讓數十億美元的研發流程化繁為簡，甚至改寫生技界遊戲規則？

AI 能理解人體的複雜性？

在生物醫學的浩瀚領域，人體的複雜性一直是一個無法完全破解的謎題。AI是否能在這樣的複雜性中找到規律，甚至預測人體對藥物的反應？AI的核心能力在於模式辨識與數據處理，但這在藥物研發中面臨兩大瓶頸：數據的品質與數量。人體試驗數據稀少且昂貴，因此，AI在訓練過程中常常面對樣本不足的挑戰。然而，像Enchant這樣的AI系統，正在試圖突破這個限制。它將多種數據來源結合，包括細胞實驗、動物實驗與少量的臨床數據，利用深度學習技術尋找其中的共同規律。這種整合能力，使AI得以在有限數據的基礎上，預測藥物的吸收、分布、代謝和排泄等反應以及藥效。然而，這些模型的預測準確性是否能達到生物醫學界的高標準，仍需進一步驗證。

但是，AI如何應對人體變異性帶來的挑戰？每個人的基因組成、代謝速度、甚至生活習慣，都可能對藥物反應產生巨大影響。AI雖然能藉由大數據分析找出群體性規律，但在個體化醫療的精確性上仍然不足。這需要研究者持續優化AI模型，比如輸入更多的基因數據和行為數據，以提高AI的預測準確度。

AI 會讓臨床試驗成為過去式？

臨床試驗是藥物研發的關鍵核心環節，長期以來被認為是不可取代的。它通過系統化的實驗設計，驗證藥物的安全性與有效性。然而，AI技術的崛起，其精準預測能力有可能讓臨床試驗成為歷史。然而，這是否過於樂觀？AI是否真能完全取代臨床試驗，還是僅僅是輔助工具？

AI在藥物效果預測中的優勢毋庸置疑，像Enchant這樣的AI模型，已經展示出僅需少量數據即可進行準確預測的能力。藉由深度學習模型，AI可以將藥物的化學結構、細胞反應數據、動物試驗結果等多種資訊整合，而預測藥物在人體中的藥效和副作用。這種技術的應用，可以在早期研發階段排除失敗機率高的藥物，降低試驗成本並縮短研發週期。然而，這樣的預測僅能基於已知的數據模式，而非覆蓋所有未知風險，尤其是在人體的複雜性面前，更顯困難重重。

臨床試驗的價值不僅在於數據驗證，更在於發現未知風險。AI的預測基於已知數據訓練模型，而人體反應的多樣性卻難以完全模擬。例如，AI可能會低估罕見副作用的發生機率，或無法充分考量環境因素、生活習慣對藥物效果的影響。這些問題只有通過臨床試驗中的真實人群測試才能發現。因此，即使AI能顯著提升預測準確性，它目前仍難以取代臨床試驗在全面驗證和風險控制中的關鍵作用。

AI 的預測結果需要驗證

從醫學倫理角度而言，AI雖然可以縮減試驗規模，降低試驗對人類受試者的需求，但這並不意味臨床試驗的完全消失。畢竟，藥物的最終使用對像是人類，其安全性與有效性需要在人類身上獲得直接證明。甚至可以說，AI的預測結果越是精準，其驗證過程就越需要臨床試驗來確認，否則難以贏得醫療界與大眾的信任。

AI的發展為藥物研發帶來了巨大的影響，尤其是在早期篩選與風險預測方面。它可以縮短時間、降低成本，甚至優化臨床試驗的設計。然而，臨床試驗的價值仍然無法完全被取代。未來，AI與臨床試驗或將形成互補關係，共同推動藥物研發。那麼，真正的問題不在於臨床試驗會否消失，而在於我們如何利用AI，使這一研發與試驗過程變得更有效率、更安全。

科技新報