藥物研發一直以來都是一個昂貴且耗時的過程，據估計，將一種藥物推向市場的平均成本在數億到數十億美元之間。
這些成本很大部分來自於臨床階段，這階段涉及廣泛的實驗室研究、動物測試和安全評估，通常耗費數千萬到數億美元，僅僅是這一階段便可能需要花數年時間。
此外，在早期藥物開發中，高企的失敗率會導致資源浪費和時間延長。而人工智能（AI）的出現，正為減少時間和金錢成本提出新的解決方法。AI 的出現並不是為了取代專家，而是與之合作，共同創造出更高效的方法，改善藥物探索的過程。
臨床藥物研發中，從生物測定到化學特性都會產生大量數據。比起傳統方法，AI可以更有效地處理這些信息，識別潛在的藥物候選者，並預測與生物系統的相互作用。機器學習工具允許研究人員專注於有潛力的化合物，最大限度地減少使用傳統的試錯法，避免因此延長開發時間。
藥物探索關鍵的步驟是識別生物靶點，通常是與疾病相關的蛋白質。AI通過分析基因和蛋白質組數據來加速該步驟，比傳統方法定位潛在靶點更快。
AI能預測哪些化合物最有可能與這些靶點產生有效互動，從而減少需要昂貴實驗室測試的候選物數量。
通過計算機模型（模仿生物過程的計算機模擬）來模擬複雜的生物系統，補充了傳統的臨床前方法，使研究人員能夠在進入更耗資的測試階段之前預測藥物的有效性和毒性，更早淘汰沒有潛力的候選化合物，大大減少時間和金錢成本。
此外，AI可以幫助研究人員優化藥物化學結構，實驗室測試之前改進化合物的安全性和有效性，降低臨床前階段失敗的可能性，從而減少資源浪費。
儘管AI為藥物研究提供了巨大的潛力，但也帶來了挑戰。AI系統需要大量資源，因此引發實施成本和長期可持續性的隱憂。同時，人類監督在研究中仍然不可或缺，以確保AI的準確性和安全性。
隨着AI不斷發展，其在臨床藥物探索中的作用將愈來愈重要。通過加速靶點識別、改進數據分析和提高預測準確性，為長期藥物開發的高成本和低效率提供了有前途的解決方案。這種人類智慧與AI合作的方法有望能徹底改變藥物研發，提供更快、更具成本效益的途徑，為人類醫藥水平進步作出貢獻。
●中大賽馬會「智」為未來計劃
由香港賽馬會慈善信託基金捐助，香港中文大學工程學院及教育學院聯合主辦，旨在透過建構可持續的AI教育生態系統將AI帶入主流教育。通過獨有且內容全面的AI課程、創新AI學習套件、建立教師網絡並提供AI教學增值，計劃將為香港的科技教育寫下新一頁。
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