廖佑倫(生醫商品化中心-藥品領域)
第一篇我們談到了 AI 如何扭轉製藥業的反摩爾定律，本篇我們進一步剖析 AI 在藥物研發核心價值鏈中的關鍵應用與技術突破。AI 的核心價值在於重塑製藥價值鏈的利益分配，透過將資源從效率低的臨床後端轉移到精準的研發前端，正在徹底改變藥廠的成本結構。
標靶識別：最具潛力的戰略投資點
根據 GlobalData 發布的《Artificial Intelligence in Drug Discovery》研究報告，針對全球藥廠高層的問卷調查與產業分析顯示，專家視AI應用於「標靶識別與驗證」為決定新藥上市成功率的「最重要改變」，在可獲益之認知調查中高居 30 %。這反映出產業正試圖在研發波動性最強的階段進行「去風險化」。
生成式 AI 與 DMTA 週期的優化
藥物開發的核心痛點在於「設計-製造-測試-分析（Design-Make-Test-Analyze，DMTA）」週期的重複耗損。生成式 AI 的出現，讓研發從「大海撈針」轉化為「從頭設計（de novo design）」，透過理解藥物與標靶的深層交互邏輯，直接預測結合親和力。例如，InSilico Medicine 的 INS018_055 從發現到臨床一期僅耗時不到 30 個月，證明了 AI 縮短臨床前週期的巨大潛力，這不僅是效率提升，更是對專利保護期的變相延長。 (完整文章請至檔案下載專區的生技新知，登錄會員後下載)