(醫學與藥物)人工智慧可望加速藥物開發

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人工智慧可望加速藥物開發

國衛院生技與藥物研究所研究員童俊維表示，人工智慧可望加速藥物開發流程，降低財務負擔。人工智慧的應用領域擴及包括：藥物開發、臨床測試、品管、製造、產品開發與管理等面相，而藥物開發更是涵蓋藥物設計、多重藥理學（polypharmacology）、化學合成路徑規劃、老藥新用與藥物篩選等各式各樣的應用。

童俊維指出，人工智慧方法學自傳統的機制為基礎如蛋白質小分子嵌合實驗，一路演進至資料驅動的模式，從過去實驗資料中採用機器學習與深度學習分析模式獲取知識，並用以預測未知化合物的特性；而最常採用的方法為監督式學習（supervised learning），即藉由分析大量標註（進行實驗取得的標註資料）與化合物結構間的關聯就能有效預測新化合物結構的生物活性。然而，監督式學習仰賴大量標註資料在藥物開發領域幾乎難以取得，特別是相較於複雜度動輒超過十的十次方以上的化學空間。目前監督式學習方法學習到的僅僅是化學空間中的一個小角落，也因此對於差異較大的化合物結構的預測效果往往有限。
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