BTBA presents: 生技來一刻

AI 藥物開發系列|導論


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人工智慧(AI)如何改變藥物開發?

藥物開發從臨床前研究到臨床試驗,通常需要超過十年時間和數十億美元的投資,卻仍有高達九成的藥物在臨床試驗中失敗。這些挑戰,現在 AI 正在各種方面掀起革命。

本集作為《AI 藥物開發系列》的第一集,我們將帶你探索 AI 在藥物開發中的角色。這集導論會由三位來自學界與業界的主持人——康乃爾醫學院博士生威佑、BioNTech 計算生物學家書弘,以及新創公司 Exai Bio 的計算基因體學家乃群,從不同角度剖析這個議題。

人工智慧如何讓藥物開發更快、更準、更有效?

1️⃣ 加速靶點發現

在製造藥物之前,我們必須找到疾病作用機制的「靶點」。AI 利用基因體資料庫和生物數據,快速篩選出可能的目標蛋白質或基因,比傳統研究效率高出數倍。

2️⃣ 設計更高效的藥物

以往設計一個藥物結構需要科學家大量的猜測和反覆實驗。但現在我們可以通過模擬分子結構和其與靶點的交互作用,給出最有潛力的候選藥物。AI 能讓預測變得更準,減少需要做的實驗,加速整個流程。

3️⃣ 優化臨床試驗

許多臨床試驗因病人招募困難或時程延誤而無法按時完成。使用 AI 的自然語言處理技術可以快速分析臨床試驗條件與病人資料,進行精準匹配,讓試驗進展更順暢。同時,數位孿生技術還能模擬病人反應,減少對照組需求,節省成本與時間。

本集內容從 AI 的定義與歷史,到實際案例分析,再到未來的展望。你覺得 AI 在醫學的下一個突破會是什麼?留言告訴我們!

 

🎤 主持人 | 紀威佑 Wei-Yu Chi:https://www.linkedin.com/in/wychi/ 

🎤 主持人 | 林書弘 Shu-Hong Lin:https://www.linkedin.com/in/shuhong-lin-bioinfo/ 

🎤 主持人 | 陳乃群 Nae-Chyun Chen:https://www.linkedin.com/in/ncchen/ 

🧑‍💻 後製 | 黃品翔 Sean Huang:https://www.linkedin.com/in/pinhsianhuang/ 

🧑‍💻 後製 | 林茂然  Mao-Jan Lin:https://www.linkedin.com/in/mao-jan-lin-959734138/

 

「生技來一刻」感謝國科會與駐波士頓辦事處科技組贊助我們製作節目。我們也歡迎聽眾的小額捐款,您的支持能幫助我們製作更優質的節目。https://www.paypal.com/US/fundraiser/charity/2101877

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🎧 過去相關訪問:

  • 新創之路─智慧細胞學檢測 ft. 陳聖雄 Samuel Chen https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/新創之路─智慧細胞學檢測-ft陳聖雄samuel-chen/
  • 人工智慧於基因體學的應用 ft. 張碧娟 Dr. Pi-Chuan Chang https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/人工智慧於基因體學的應用-ft張碧娟drpi-chuan-c/
  • 台灣智慧醫療 ft. 黃泰一 Dr. Tai-Yi Huang https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/dr-tai-yi-huang/
  • 深度學習於醫學影像的實踐 ft. 呂任棠 Jen-Tang Lu https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/深度學習於醫學影像的實踐-ft呂任棠jentanglu/
  • 精準醫療與藥物開發全面啟動 ft. 人工智慧絕地武士林清詠 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/ft-ching-yung-lin/
  •  

    📖 延伸閱讀:

    • 曼報 Manny’s Newsletter EP64|UnLearn: 用 AI 顛覆藥物臨床試驗https://podcasts.apple.com/us/podcast/ep64-unlearn-%E7%94%A8-ai-%E9%A1%9B%E8%A6%86%E8%97%A5%E7%89%A9%E8%87%A8%E5%BA%8A%E8%A9%A6%E9%A9%97/id1517743652?i=1000651757284
    •  

      時間軸

      節目介紹 (00:40)

      AI 的定義 (03:28)

      AI 的歷史發展 (11:20)

      藥物開發的流程 (19:55)

      AI 在藥物開發的應用 (23:03)

      AI 在臨床試驗的應用 (30:33)

      AI 的侷限、挑戰與未來發展 (42:43)

      對黃仁勳建議的討論 (55:57)

       

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