美國時間15日，2025北美生技展(BIO)前，生物技術開發中心(DCB)與新英格蘭玉山科技協會共同主辦的「Taiwan Biotech Forum(臺灣生技論壇)」率先登場。
 
隨著人工智慧(AI)正以史無前例的速度進入生命科學研究領域，論壇今年特別以「Accelerating Breakthrough in Drug Discovery with AI」(AI加速藥物發現突破)為主題，邀請德國默克藥廠(Merck KGaA)旗下MilliporeSigma領導AI藥物開發和自動化部門負責人Ashwini Ghogare、英科智能(Insilico Medicine)創辦人暨執行長Alex Zhavoronkov，以及Data4Cure 執行長Janusz Dutkowsk演講，現場匯聚臺美AI與藥物研發領域的專家，共同激發新思路、促進合作。
 
新英格蘭玉山科技協會理事長許益祥(Yi-Hsiang Hsu)於致詞中表示，AI對生物科技產業有著深遠影響，為研究、創新與患者結果(patient outcomes)帶來革新。
 
DCB副執行長李財坤也表示，臺灣是一座科技之島，政府也透過政策激勵，加速各行各業採用AI的腳步，期待藉由這場論壇，為與會聽眾們帶來AI在藥物發現領域的完整觀點。
 
此次活動也邀請到包含：AI藥物研發公司圖策生技(Graphen Drugomics)、再生醫療醫材公司亞果生醫(ACRO Biomedical)、保瑞生技旗下生物藥CDMO公司Bora Biologics以及抗體藥物複合體(ADC)研發公司嘉正生技(HoneyBear Biosciences)，輪番登台介紹研究與產品線開發的最新進展。
   

AIDDISON™ 平台 加速先導化合物開發和優化

Ashwini Ghogare擁有生物學有機化學博士學位，2018年加入MilliporeSigma負責組合AI驅動的藥物開發軟體和自動化產品、作為加速藥物開發的解決方案，並成功整合了AI、機器學習和電腦輔助藥物設計(CADD)方法的AI人用藥物設計解決方案AIDDISON™，可以快速地支援各種先導化合物的開發和合成優化。
 
Ashwini表示，隨著合成化學的進步，藥物的開發也變得越來越複雜，而AI用於藥物開發就像是一個生態系，確保數據的品質和可靠性至關重要，因此，藥物設計的成功關鍵必需採取基於結構的整體方法，才能提高每個設計週期的成功率。
 
她也強調，AI用於藥物開發問題不在於擁有大量的新結構，而是無法快速可靠地對它們進行優先排序。她表示，尋找一種有望用於新療法的分子，就像大海撈針一樣，找到合適的候選分子是一項艱鉅的任務，而AIDDISON™就像是集磁鐵和金屬探測器於一體的工具，能協助藥物化學家快速找到具有成藥潛力的分子。
 
AIDDISON™則能夠協助包括原廠藥在內的各種藥物開發團隊，應用於整合藥物發現工作流程，其AI/ML模型也會根據其掌握的基礎數據，根據藥物相似性找到候選化合物的合成路線，且都能在雲端軟體平台上完成。
   

英科智能以AI、機器人加速新藥開發 將進入臨床三期試驗

 
Alex Zhavoronkov表示，英科智能是首家進入臨床階段以生成式AI藥物研發公司。他表示，生成式AI並不是魔法，但確實能增加生產力並改善研發時程。例如，將研發臨床前候選化合物(PCC)所需的時間從3年縮短到13個月，將早期臨床驗證(完成臨床二a期階段)所需的時間從10年縮短到5年。
 
英科智能預計於今年第四季(Q4)在中國啟動特發性肺纖維化藥物rentosertib的後期臨床試驗，該藥是英科智能利用生成式AI開發的候選藥物，透過靶向Traf2/NCK交互作用激酶(TNIK)治療，預計在中國啟動臨床三期試驗、美國啟動臨床二b期試驗。
 
此外，英科智能也透過與中國福貝生物醫藥科技(4B Technologies)合作開發肌萎縮側索硬化症(ALS)療法FB1006，該療法從發現到開發皆利用AI加速，目前已在一項研究者發起試驗(IIT)中，完成62名患者的招募。
 
除了新藥開發，英科智能也積極投入多模態、應用於多種領域的生成式AI工具。例如，近日英科智能在亞馬遜線上軟體商店AWS Marketplace上架的基礎模型Nach01，加速生成式化學創新，進而更快地生產新型藥物；甚至，英科智能也在中國蘇州建立智能機器人實驗室，積極投入由AI輔助決策的全自動化機器人實驗室。
   

Data4Cure推Biomedical Intelligence® 加速藥物臨床開發

 
Data4 Cure 創辦人暨執行長Janusz Dutkowsku表示，Data4Cure團隊專注於開發基於生物學的AI工具，已將複雜的生物醫學數據轉化為可操作的知識，加速藥物發現和臨床研究應用。
 
今年2月，Data4Cure才和輝瑞(Pfizer)建立合作，輝瑞將利用Data4Cure開發的Biomedical Intelligence® AI平台，持續實現跨多個疾病領域的全面數據整合分析，深入了解疾病機制和藥物反應，能夠快速地協助科學家比較不同研究的結果，以支持輝瑞的重點策略研究。
 
團隊開發的Biomedical Intelligence®目前已經透過深度學習模型，整合來自公共和專有資料庫、超過40億筆的數據集，並能透過強大的 AI演算能力分析複雜的生物機制，並發現新的連結。
 
此外，Janusz也分享，Biomedical Intelligence®平台還提供了19種癌症類型免疫療法反應和抗藥性的大規模單細胞圖譜分析，揭示了超過400萬個細胞的免疫檢查點抑制圖譜(ICI Atlas)、癌症-免疫系統相互作用的潛在新因素，也進一步佐證了許多先前研究的成果。
   
(報導 / 王柏豪、吳培安)