藥物研發是一個複雜而具有挑戰性的過程,科學家需要在短時間內對大量候選化合物完成篩選,最終才能找到有效的先導藥物。隨著科技的進步,人工智能能夠在龐大數據中提取有價值的信息,特別在分析DNA序列以識別致病基因和風險因素方面,人工智能的深度分析能力尤為關鍵。
香港理工大學(理大)應用生物及化學科技學系副系主任趙燕湘教授在最近媒體專訪中,探討了人工智能在藥物發現領域的應用,並強調生物科技與人工智能的結合將是未來的重要突破。
趙教授在訪問中說: 「AI在各個領域的應用中,更像是一個『超級鸚鵡學舌』,它可以模仿、複製,但是從0到1仍然有很長的道路要走。」
儘管人工智能加速篩選過程並提高效率,為新藥研發開辟了新的可能性。但在藥物研發領域,由於全球藥物多樣性和樣本量的限制,使人工智能的表現還是有限,目前仍主要作為輔助工具。趙教授認為未來應加強數據的收集和標註,以充分發揮AI的潛力,繼而促進新藥的發現與開發。
此外,現今癌症的發病率持續上升,大眾對新療法的需求愈加迫切。在癌症及腦部疾病(如老年癡呆症和精神類疾病)領域,需要投入更多科研,深入理解疾病的發病機制和治療方法。
趙教授對未來的藥物研發持樂觀態度,重點集中於新的治療模式上,如核酸類藥物和細胞療法,有望為重大疾病帶來新的解決方案。在新藥研發方面,趙教授對核酸類藥物和細胞療法充滿信心。透過科學研究和技術的進步,mRNA藥物已經成為可能,有些藥物甚至能夠有效穿越血腦屏障。細胞療法在腦部疾病治療中也將展現出更多可能性,例如將新生的神經元直接送入大腦,以取代因老化而死亡的神經元。
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