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◎文／藥師劉俊良
新藥研發長期被視為製藥產業中最昂貴、耗時且高風險的環節，從早期化合物篩選、動物實驗、臨床試驗到上市後藥品安全監測，每一階段皆需投入大量人力與資金，且始終伴隨失敗的風險。隨著AI技術的快速發展，製藥產業正迎來一場結構性的轉變，逐步改寫傳統以經驗與試錯為主的新藥研發模式。
目前，AI已廣泛應用於藥物發現與設計階段。透過機器學習與深度學習模型，研究人員能分析海量生物與化學資料，快速預測分子的生物活性與ADMET(吸收、分布、代謝、排泄與毒性)性質，並結合如AlphaFold等蛋白質結構預測技術，提升前導化合物篩選的成功率。此類應用不僅縮短研發時程，也能在實驗前即排除潛在毒性或藥動學表現不佳的分子，大幅降低成本1。
在全新分子設計（de novo design）方面，AI
模型已能突破傳統人工設計的限制，於龐大的化學空間中自動生成具特定結構與功能的新分子，為過往難以藥物化的標的提供嶄新的可能。另一方面，化學合成規畫亦逐漸走向自動化，藉由智慧演算法規劃最佳合成路徑，甚至結合數位化平台進行全自動合成，讓原本高度依賴資深化學家經驗的流程，轉化為可複製、可優化的數位作業1。
AI的影響不僅止於研發前端，在製程與品質控制階段，同樣展現高度價值。透過即時分析粉末流動性、錠劑壓縮參數或溶離曲線，AI能協助維持批次間的一致性，降低人為誤差，並強化法規符合性1。對監製藥師而言，這代表品質管理角色將逐步從「事後檢測」轉向「即時監控與風險預測」。
臨床試驗亦是AI發揮關鍵影響力的場域。透過臨床資料分析，可更精準地招募合適病患，提高試驗成功率；使用行動裝置結合AI技術，也能即時監測病人服藥遵從性，降低試驗中斷與資料偏差的風險1。此類發展，對臨床藥師在試驗設計、病人教育與藥物管理上的參與度，提出更高的專業期待。
儘管AI在製藥領域展現高度潛力，其角色仍以「輔助」而非「取代」人類為核心。複雜決策中的創造力、跨領域整合能力與倫理判斷，仍有賴人類專業介入。此外，AI
模型的「黑盒(Black box
phenomenon)」特性，使其運算邏輯不易完全解釋，更突顯藥師、化學家與資料科學家等之間協作的重要性，以確保決策具備科學性與臨床可行性2。
整體而言，人工智慧正加速製藥產業由傳統實驗導向，邁向數位化與精準化的新時代。對藥師來說，這不僅是技術革新，更是專業角色轉型的契機。唯有主動理解AI工具的應用邏輯，並結合既有的藥學專業，才能在未來新藥研發與藥品管理體系中，持續扮演著不可或缺的關鍵角色。
參考資料：
1.Paul D, Sanap G, Shenoy S, et al： Artificial intelligence in drug
discovery and development. Drug Discov Today. 2021,
doi:10.1016/j.drudis.2020.10.010
2.Jiménez-Luna J, Grisoni F, Weskamp N, et al： Artificial
intelligence in drug discovery: recent advances and future
perspectives. Expert Opin Drug Discov. 2021, doi:
10.1080/17460441.2021.1909567
（本文作者為衛福部嘉南療養院藥師）
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