「有點肉麻」的新藥夢　北醫大癌藥實驗室自己寫程式，研發量能6倍跳

3年前，兩人開始培養學生運用資料科學的能力，練習與AI協作進行藥物研發。「我們要為未來而教，」潘秀玲表示，既懂藥物設計、又懂程式設計的人才目前相當稀少，但靠AI加速藥物研發已是大勢所趨。

或因如此，已經有新藥開發的業者急著向潘秀玲攬才，排隊等候實驗室畢業的跨領域人才加入。

潘秀玲團隊實驗室裡，有人面對電腦建立與優化AI模型，有人熱絡討論著化學合成；另有一組人培養癌細胞，他們像大隊接力的最後一棒，測試所研發的小分子，驗證藥物殺害癌細胞的效力。

開發新藥是漫長的大隊接力，生物、化學、藥理的專業人才必須在每一階段把關，不斷給回饋，才能讓AI模型的精準度愈來愈接近博學、實驗經驗豐富的「老師傅」，提升合成、試驗的成功率。

這也是為什麼，研究團隊要親自學習程式語言，無法外包工程師。潘秀玲指出，「我們已經嘗試非常、非常多次，一般工程師真的聽不懂『藥物的語言』。」

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激發跨域溝通、腦內風暴

追求精準已難如登天，開發新藥還要講究創新。由於化學式排列組合有無限多種，AI一次就能分析上萬種，且彈指間即可完成。也就是說，在AI輔助之下，能拓展更多研究者想破腦袋、翻遍文獻都找不到的可能性，楊淳麟形容這是「意外之喜」。

對潘秀玲來說，這也是藥物創新、取得專利的關鍵。新藥研發長期受限於人力與資金，禁不起失敗，只能小規模試做；研究人員也容易囿限於過去的經驗，導致藥物設計趨於保守、多數有潛力的化合物只能被塵封於冰櫃。

如今，AI能推薦前所未見、但理論上可行的化學結構。不過，負責合成的化學家不見得買單，許凱程表示，「他們會覺得過去30年都沒做過，又那麼難合成，為什麼要相信AI？」這相當考驗研究團隊跨領域溝通的能力、對創新的堅持。

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在AI掀起生技藥廠的產業革命以前，導入AI的實驗室先掀起一陣跨領域的腦內風暴。癌藥所博士後研究員杜皇儒說，隨著藥物研發的效率提升、成本降低，實驗室能同時開出多條戰線，讓研究戰場變得更廣。

潘秀玲實驗室團隊正在開發6種藥物，同樣人力在過去最多就做1種藥物，「當你只專注在1個題目上，思考也跟著窄化，好像從井底看世界，」杜皇儒表示，如今跨組討論的氛圍熱絡起來，實驗的心胸也更加開放。

研發效率增，勇敢試錯吧

AI加速創新，也加速學生成長的腳步，熱忱和創意不因道阻且長就放棄。潘秀玲秀出研究團隊與AI協作3年的成績單——20多個具細胞驗證有效、兼具新穎性的小分子藥物，「過去1到3年頂多做出1個。」

為培養更多雙棲藥物研發、程式開發的人才，潘秀玲向下扎根，連續兩年辦理高中生營隊「新藥探索超新星Supernova科普培訓營」。去年全台共105所高中、近400位高中生報名甄選，最後錄取了一百人參與。

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營隊中，癌藥所教授與助教向高中生介紹新藥開發流程，展示AI模型，再帶學生參觀藥廠、學習銷售。從上游體驗到下游，讓懷著發明夢的學子明白，真實世界挑戰艱鉅，尤其創新研發是從無到有，沒有標準答案。

雖然AI能輔助研究人員在短時間內完成藥物篩選、結構優化等研發步驟，距離藥品商品化、用於治療，仍有遙遠距離。

已經身歷其境的楊淳麟依然對未來抱持期待，他表示，科技工具持續進展，實驗結果的預測力會跟著提升，「就勇敢試錯吧！」

（雜誌原標題為：研發量能6倍跳　催生藥界資料科學家／責任編輯：曹凱婷）

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