全球藥廠近年開始將 AI 視為新藥研發的重要基礎設施。醫療製藥巨頭強生（Johnson & Johnson，J&J）近期透露，公司已透過 AI 大幅縮短新藥開發前期的研究流程，將原本需要耗費大量時間的化合物篩選與優化工作加快一倍，成為大型藥廠導入 AI 的最新案例。
從分子預測到候選篩選，AI 重塑新藥發現流程
在製藥產業中，新藥開發原本就是極度耗時且高成本的流程。從早期研究、臨床測試到最終上市，往往需要長達十年以上時間與數十億美元投入。大量失敗的候選藥物，也讓藥廠長期承受巨額研發風險。AI 的導入，則讓藥廠開始有能力重新優化這些流程。
根據 J&J，該公司目前將 AI 應用聚焦於幾個核心領域，包括 AI 驅動產品開發、新藥研發流程與供應鏈最佳化。其中，化合物篩選是 AI 最具價值的應用之一。透過大型語言模型與機器學習技術，研究團隊能更快速分析大量化學資料，預測哪些分子結構較可能具備療效，降低研究人員在低潛力項目上的時間浪費。
J&J 資訊長 Jim Swanson 表示，公司已成功透過 AI 加速兩項新藥化合物的開發，其中一項應用於腫瘤治療，另一項則聚焦免疫疾病領域。
目前 AI 雖然還無法完全自主發明新藥，但已能有效協助研究團隊在化合物與生物製劑資料中，快速找出具有潛力的候選藥物。這讓研發人員能更快進入下一階段測試，縮短前期試驗與優化時間。
J&J 以 AI 重塑臨床試驗與製藥細節
除了研發端，J&J 也將 AI 導入藥品製造流程。Swanson 表示，在藥物生產過程中，AI 能協助判定何時應加入溶劑，以及控制最適合的溫度條件，藉此提升製造穩定性與品質一致性。這類應用對大型藥廠而言，會直接影響生產品質與成本控制。
另一項受到高度關注的應用，則來自臨床試驗文件作業。臨床試驗本身涉及大量監管流程與法規文件，過去光是一份完整的臨床試驗報告，就可能需要投入 700 至 900 小時的人工作業。如今，J&J 已利用 AI 協助整理與生成相關內容，將整體作業時間壓縮至約 15 分鐘，大幅減少研究與法規團隊的行政負擔。
J&J 也透露，AI 正被用於改善臨床試驗受試者招募流程。Swanson 表示，公司希望臨床研究能更真實反映全球病患結構，因此 AI 會協助分析不同地區與族群資料，提升多元受試者的招募效率，避免試驗樣本過度集中於特定人口。這對藥物最終療效與安全性評估具有重要影響。
J&J 的應用案例，證明了 AI 能夠在高度監管且流程複雜的醫療產業中，找到效率與合規的平衡點，做到 Swanson 所言，AI 與人類員工形成相輔相成的關係而非取代。隨著藥業巨頭將 AI 視為研發製造的基礎設施，未來的製藥競賽將不再僅僅比拚生物科學的深度，更比拚誰能透過 AI 代理更有效地管理知識、加速實驗，並在風險四伏的開發道路上，找到最短的成功路徑。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Reuters》、《華爾街日報》，首圖來源：Johnson & Johnson
（責任編輯：廖紹伶）
