美國時間14日，亞馬遜(Amazon)旗下雲端部門Amazon Web Services(AWS)推出AI應用Amazon Bio Discovery，主打讓研究人員無須撰寫程式碼，即可執行複雜的藥物研發計算流程，加快早期藥物發現，並將AI應用延伸至臨床試驗地點選擇。不過，這類工具目前仍以提升前期研究效率為主，能否真正轉化為後續開發成功率與成本效益，仍待更多實際案例驗證。

近年製藥業與科技業持續加碼AI藥物開發，希望縮短候選藥物篩選時間，並提升前期研究效率。AWS表示，Amazon Bio Discovery整合多種專門的生物基礎模型，可用來生成與評估潛在藥物分子，並搭配AI代理協助使用者選擇模型、設定參數與解讀結果。

AWS指出，拜耳(Bayer)、博德研究所(Broad Institute)與Voyager Therapeutics已是早期採用者之一，且全球前20大藥廠中已有19家使用其雲端服務。這也反映亞馬遜正進一步把既有雲端服務延伸至生醫AI應用。

在與紀念斯隆凱特琳癌症中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)的合作中，AWS表示，平台透過多個模型生成近30萬個新型抗體分子，再進一步縮小至10萬個候選分子，交由Twist Bioscience進行實驗室測試，將原本可能需時數月的工作壓縮至數週。

AWS主管Chopra表示，這項服務的定位是輔助科學家與委託研究機構(CRO)，而非取代人力。這也反映目前AI在藥物開發的主要角色，仍偏向加速資料處理、分子設計與候選篩選，而非獨立完成研發決策。

此外，AWS也宣布，將與波士頓顧問公司及默沙東(MSD)在Life Science Symposium上發布另一個AI平台，聚焦改善臨床試驗地點選擇。試驗地點選擇向來是藥物開發常見瓶頸之一，此舉也顯示AWS正進一步把AI應用延伸至臨床開發端。

亞馬遜正把AI應用從雲端基礎設施推進至生醫研發領域，並試圖同時切入早期藥物發現與臨床開發流程。不過，這些工具目前仍偏向效率優化，對新藥成功率與商業價值的實際影響，仍待更多資訊。

參考資料：https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/amazon-launches-ai-research-tool-speed-early-stage-drug-discovery-2026-04-14/

(編譯/高佳樺)