Clinical Trial Arena : 生物科技中的AI：仍在追求理想人才並努力填補監管空白
曾被視為科幻小說領域的一部分，人工智慧（AI）已經戲劇性地進入現實世界。像是 ChatGPT 和以生物醫學為中心的 BioGPT 等工具現在成為了焦點，證明了 AI 不僅有向下紮根的趨勢，並且還即將革新生物科技這類的行業。生技公司正處於前線，利用 AI 和機器學習（ML）來進行藥物的發現，有些甚至開始進行由 AI 構想出的藥物試驗。然而，這發展並非沒有挑戰。在英國倫敦舉行由 Benchling，一生物技術雲端平台公司主辦的一次圓桌討論會上，專家們解剖了 AI 與生物科技的聯繫。兩個主要的障礙浮現出來：人才儲備的落後和監管機構試圖跟上技術發展的步伐。來自 bit.bio 的 Emmanouil Matzakopian 指出 AI 創新的激增，但是能夠運用這些創新的專家卻很缺乏。同樣地，Cambrium 的 Pierre Salvy 強調，儘管經驗無價，但年輕一代創新的學術見解正在被忽略。Salvy 提出，要拉近產業內部的知識差距，在於促進計算部門和研發部門之間的合作。這看法 Octopus Ventures的 Uzma Choudry 相呼應，她主張早期教育應著重跨學科學習。隨著 AI 推進，監管機構也試圖跟上。美國食品和藥物管理局（FDA）和歐洲藥品管理局（EMA）已經激起了討論，但辯論仍在繼續：科技應該是主駕駛還是乘客？儘管 Matzakopian 敦促產業與監管者之間的協同合作，LabGenius 的首席執行官 James Field 卻對於過度監管表示警告。在衡量 AI 的成功方面，Benchling 的報告顯示，與其他科技工具相比，AI/ML 的影響力排名較低。然而，Field 持反對論，認為 AI 的影響深遠，可貫穿整個科學過程。Benchling 的 Wickramasekara 強調 AI 在個人化醫學中的變革性作用，假以時日，能使其可負擔性更高。隨著 AI 加速治療創新，特別是在未滿足需求的領域，行業保持著警惕。由 AI 驅動的藥物在試驗中的確有失敗的例子。但 AI 在生物技術領域的革命無疑正在進行中，其最終的成功仍然是一個正在發展中的故事。
MedCity News : AI輔助藥物開發是未來的趨勢
加快藥物開發的迫切性深感人心，特別是考慮到一嚴酷的現實：美國每五個人中就有一人死於癌症；每三分鐘，就有兩名病患死於癌症。這些統計數字凸顯了及時治療嚴重疾病的迫切需要。然而，為了確保安全性和有效性，藥物開發過程往往需要耗時10到12年。造成這種延遲的原因多種多樣：複雜的臨床試驗、無法預見的併發症，以及高達每種藥物28億美元的巨大財務成本。在這些障礙中，還有大量未開發的醫學研究數據的挑戰，這些數據隱藏著潛在的突破。在這個充滿挑戰的情境中，人工智慧 AI 成為了希望的光芒。其能力在處理和分析數以十億計的醫學研究數據方面，提供了人類研究者難以推導的洞察力。AI預先確定藥物相互作用和功效的能力可以大幅減少與藥物開發相關的風險。含義很清楚：有了AI的介入，可能大幅縮短傳統的藥物開發時間。然而，將AI引入如此關鍵的領域並非沒有保留。主要的擔憂圍繞著對AI輔助藥物開發的信任。理解AI作為一種增強工具，而不是替代品，是至關重要的。藥物開發將始終需要人類研究者不可替代的洞察力。AI的角色是增強這些能力，提供快速和高效處理大量數據的服務。在我們與癌症等持續存在的疾病威脅作鬥爭時，AI在藥物開發中的角色變得不可或缺。通過結合人類專家的知識和AI的計算能力，能接近一個藥物開發高效、及時且最重要的是能挽救更多生命的未來。
UCLA Health : 生物標記物可能是改善腦損傷治療的關鍵
來自UCLA Mattel 兒童醫院的神經學專家，Christopher Giza 醫師，強調研究對於了解創傷性腦損傷（traumatic brain injuries，TBIs）的重要性。他的團隊研究所有年齡層的TBI，特別是專注於年輕時因運動受傷而在老年留下後遺症的影響。Giza的研究旨在識別為何有10-30%的腦震盪患者無法恢復，這是一個令人擔憂的統計數字，考慮到每年在美國有500萬至700萬兒童遭受TBI，這相當於500,000至2,000,000人發展出持續性腦震盪後症狀（persisting post-concussion symptoms，PPCS）。他研究的核心是識別腦震盪患者中的生物標記物。這些生物標記對於了解那些沒有立即恢復的人的獨特生物特性至關重要。Giza希望通過分析這些生物標記，將來為這些患者引入精確醫學（precision medicine）。雖然主要的研究仍處於招募参與者階段，但從較小的研究初步結果表明，偏頭痛、焦慮和睡眠障礙等狀況是腦震盪恢復緩慢的常見預測因素。最終目標，Giza期望建立針對TBI的客觀生物標記，特別是在青少年中。這樣的生物標記將革命性地改變治療方法。醫生將不再僅依賴受傷後的CT掃描，而可以使用心率、血液分子和MRI的數據為患者提供關於他們恢復的精確預測，並推薦精確的治療。從本質上講，生物標記可能為TBI治療在不久的將來提供更為量身定制和有效的方法。