AI 製藥走到哪了?從 AlphaFold 諾貝爾獎到「全球零 AI 新藥獲批」的現實

AlphaFold 摘下諾貝爾化學獎,如何改寫了生命科學的基礎規則?

DeepMind 的 Demis Hassabis 與 John Jumper 因開發蛋白質結構預測工具 AlphaFold,獲頒 2024 年諾貝爾化學獎CITE:E1。同屆獎項的另一半頒給計算蛋白質設計的 David BakerCITE:E1。技術本身也持續進化:2024 年 5 月發表的 AlphaFold3 不再只預測單一蛋白質結構,還能預測蛋白質與 DNA、RNA、小分子配體、離子等複合體的交互作用CITE:E2。在 PoseBusters 基準測試中,AlphaFold3 的蛋白質—配體預測準確度較最佳傳統對接方法高出約 50%CITE:E2。

蛋白質資料庫從 100 萬暴增至 2 億筆,代表什麼科學意義?

AlphaFold 蛋白質結構資料庫已從約 100 萬個結構,擴增逾 200 倍達逾 2 億個預測結構CITE:E3。這個規模幾乎涵蓋科學界已知的所有蛋白質,且免費開放給全球研究者使用CITE:E3。從稀缺的實驗解析數據,到近乎全面覆蓋的預測資料庫,這是 AlphaFold 獲獎理由背後的量體基礎。

藥廠為何砸下近 30 億美元,押注 AI 設計新藥?

DeepMind 分拆出的 Isomorphic Labs 於 2024 年 1 月宣布與禮來、諾華展開藥物開發合作CITE:E4。禮來的合作案預付 4,500 萬美元,諾華的合作案預付 3,750 萬美元CITE:E4。兩案合計潛在價值(不含後續權利金)近 30 億美元CITE:E4。這是目前證據中,大型藥廠對 AI 藥物發現能力最具體的財務背書。

從獲獎到獲批,AI 新藥的臨床落差有多大?

Isomorphic Labs 迄今尚無藥物進入人體臨床試驗CITE:E5。其首次臨床試驗時程,已從原本宣稱的「2025 年底前」延後至「2026 年底」CITE:E5。目前進度最領先的 AI 設計藥物,是 Insilico Medicine 的 rentosertib,其靶點與分子皆由生成式 AI 找出與設計CITE:E6。這款藥物治療特發性肺纖維化的第二期臨床顯示正向訊號:用藥組 12 週用力肺活量平均增加 98.4 毫升,安慰劑組則減少 20.3 毫升CITE:E6。Insilico Medicine 已於 2026 年 7 月啟動該藥的第三期臨床試驗CITE:E6。但截至目前,全球仍無一款「AI 全程設計」的藥物獲得核准上市CITE:E6。

關鍵數字一覽

這代表什麼

諾貝爾化學獎的最高肯定CITE:E1、逾 2 億筆的資料庫規模CITE:E3、與禮來、諾華合計近 30 億美元的合作案CITE:E4,三者共同指向 AI 在蛋白質結構預測與藥物發現前端已建立高度信賴。但同一份證據也顯示,Isomorphic Labs 迄今無藥物進入臨床、首次試驗時程已延後一年CITE:E5,而進度最領先的 Insilico Medicine 也才剛在 2026 年 7 月啟動第三期臨床CITE:E6。「發現加速」與「臨床成功」之間,目前仍是兩件分開發生的事。