臺灣生技業者推新藥開發AI Foundry平臺，已有3大落地實例

受到Nvidia AI Foundry啟發、提供自助式用平臺資源讓使用者開發AI應用，訊聯基因數位將這個概念帶入生技領域，將自己10多年來運用AI輔助藥物開發的成功經驗，打包為對外服務，推出名為AIDD的新藥開發AI Foundry平臺，並在今日（7/9）揭露3項落地實例，包括北醫大團隊用來打造AI新藥研發平臺，快速開發新穎小分子抑制劑，成功開發腦癌、胰臟癌新藥進入臨床前試驗；再來是基龍米克斯與藥廠的腫瘤新生抗原藥物開發，以及訊聯自己的抗灰髮胜肽設計。

15年累積AI輔助藥物開發經驗

訊聯基因數位執行長暨訊聯生物科技董事長蔡政憲指出，早在15年前，旗下團隊就開始運用AI協助新藥開發。當時，他們有個團隊專門做材料、化合物和藥物等分子模擬運算，後來AI興起，他們也納入更多AI功能到模擬運算中。

直到COVID-19疫情間，各界對疫苗和藥物開發需求迫切，訊聯AI團隊迎來一波快速進展。他們先是在疫情間練就遠端研發能力，快速調整研發方向、爬梳並建立COVID-19相關蛋白質資料庫，來進行新藥研發。根據官網說明，他們後來在24小時內完成中草藥成分、大量比對近3萬人體與COVID-19蛋白質標，並協助解釋、優化療效，最後在5個月內研發出清冠一號（NRICM101），成為COVID-19另一解方。

推出新藥開發AI Foundry平臺服務

蔡政憲表示，他們後來受到Nvidia推出AI Foundry的啟發、能讓使用者透過雲端運算和AI資源來打造自己的AI應用，訊聯基因數位運用這個概念，將過去的成功經驗，轉換為一套新藥研發的AI Foundry平臺AIDD，來供業界使用。

這套平臺主打2大功能，包括大分子藥物設計和小分子藥物設計，並整合了業界成熟的商用新藥研發系統，比如達梭生命科學平臺、凱杰生物科技軟體等，來提供AI模擬運算功能。訊聯基因數位分子數位中心銷售暨客戶關係部協理陳冠文說明，整合商用軟體是因其已有成熟的AI透明度和治理機制，可合規使用。他也補充，目前新藥研發平臺主要涵蓋新藥開發的研發階段，可提供工具讓業者使用自己的資料，來訓練AI模型，要是業者想用開源模型來研發，訊聯團隊也會提供服務。

實例1：膠質母細胞瘤藥物研發

訊聯今日也揭露3項使用AIDD平臺落地的實例，首先是協助北醫大醫學科技學院教授許凱程團隊開發智慧型藥物研發平臺。蔡政憲先解釋，常見的AI輔助藥物開發，並非真正的從無到有生成一款新藥，而是對原本已開發一段時間的藥物，運用AI來探索藥物作用機轉、其重要成分，或是根據這些知識，運用AI回調。而北醫大團隊的做法，則是運用AI進行藥效、合成難易度、藥物動力學等多種參數優化，更大程度運用AI輔助新藥研發。

陳冠文舉例，北醫大團隊鎖定腦部惡性腫瘤的膠質母細胞瘤（GBM），要找出合適的治療藥物。這種藥物開發不只要提升藥效，也要優化穿越血腦障蔽（BBB）的能力，才能讓藥物進入腦部、發揮效用。因此，他們透過AIDD預測藥物穿過BBB的能力，成功將藥效從原本的1041 nM提高百倍至10.4 nM，且在動物實驗中，腫瘤確實縮小了。（如下圖）

北醫大團隊也因此研發20款具新穎性的小分子藥物，範圍包括膠質母細胞瘤、胰臟癌、阿茲海默症、肺纖維化等疾病新藥。許凱程指出，平均臨床前新藥開發時長超過5年，且失敗率高，但透過AI驅動新藥研發應用，大幅縮短開發時間、降低成本，降低藥廠在早期新藥研發的負擔和風險。

許凱程團隊打造的AI-化學合成-生物實驗驗證平臺，還可以縮短早期新藥開發時間，從傳統的2到3年縮短為1至5個月，還能壓低藥物合成成本超過九成。目前平臺已研發出數百個實驗驗證有效的新穎抑制劑，其中近30項進入後續細胞、動物、人體類器官等研發階段。

實例2：個人化癌症治療

另一個例子是老牌基因定序業者基龍米克斯（簡稱基米）採用AIDD，來預測新生抗原表位（Neoepitope），加速個人化癌症免疫療法的研發。

一般來說，免疫治療是癌症治療中，討論度最高的療法，腫瘤新生抗原（Neoantigens）療法便是其一。該療法先透過NGS次世代基因定序，再用AI模擬演算，找出癌細胞特有的腫瘤新生抗原，來激發患者免疫系統、精準攻擊癌細胞，避免誤傷正常細胞。

其中，新生抗原（Neoantigens）是指由腫瘤細胞基因突變產生的全新蛋白質片段，片段中包含多個新生抗原表位（Neoepitope）。然而，癌細胞可能表現出數百萬到數十億種不同的Neoepitope組合，於是基龍米克斯用AI預測這些抗原，從中快速找出可能性最高的幾組，再透過實驗室合成這些胜肽，來測試免疫細胞是否辨識這些癌細胞，進而加速個人化癌症免疫療法的開發。

實例3：抗灰髮胜肽設計

另一個例子是訊聯集團旗下訊聯細胞智藥公司開發的抗灰髮胜肽設計。他們先透過AIDD，成功從龐大的組合數中（20的13次方）找出18條候選胜肽，且是自然界中不存在的胜肽。他們發現，其中4條胜肽明顯促進黑色素合成，於是，他們保留特定區域進行第二輪AI設計，發現更多具有促進黑色素合成能力的候選胜肽。

不過，這項抗灰髮胜肽設計還在進行更多實驗中，產品成型後會另再揭露。