AI為帕金森氏症等「難治」疾病研發新藥

BBC報道指出英矽智能（Insilico Medicine）、麻省理工學院及多家國際研究團隊正利用AI加速新藥發現，涵蓋帕金森症、抗藥性細菌及罕見疾病等領域。

在抗藥性細菌研究中，MIT醫學工程教授詹姆斯·柯林斯和團隊使用生成式AI篩選超過4,500萬種化合物，針對淋病菌及抗藥性金黃葡萄球菌。最終，他們合成24種候選化合物，其中7種展現抗菌活性，兩種對高度抗藥菌株效果顯著。這些化合物攻擊細菌方式與傳統抗生素不同，或能突破抗藥性防禦，成為潛在新藥。

帕金森氏症研究方面，英國劍橋大學生物物理學家米歇爾·文德魯斯科洛利用AI分析錯誤折疊蛋白質「路易氏體」，尋找能阻止神經退化的小分子藥物。AI可快速縮小候選分子範圍，並精準預測與目標蛋白結合的潛力，篩選出五種具臨床潛力的新化合物。

此外，AI也推動舊藥新用策略，利用機器學習將已批准藥物與罕見疾病比對，為患者找到新的治療方案。哈佛醫學院與加拿大麥基爾大學的研究團隊也利用AI為特發性肺纖維化（IPF）及其他罕見疾病尋找潛在藥物，甚至在臨床試驗中取得初步成果，如英矽智能研發的「Rentosertib」在第二階段試驗中顯示療效。

同路點評：

這無疑是醫學研究的一大突破，顯示人工智能能以前所未有的速度加速新藥研發，為曾被視為「無藥可治」的疾病開闢新途徑。

然而，AI仍有限制，新藥從研發到最終治療的過程漫長且充滿挑戰。藥物在人體中的有效性、安全性，以及監管審批，仍需科學家與醫療專業團隊共同把關，這些環節AI無法完全取代。

雖然AI不是萬能，但其快速篩選、預測及創新能力，已顯示出對未來醫療的革命性影響。短期內，AI有望幫助更多罕見病、抗藥性疾病及以往無法治療的患者，為醫學帶來新的希望，幫助更多有需要的患者。