【科技．未來】未來製藥專家　將由AI取代人類？

眾所周知，研發新藥的路途極之艱難，耗費極多資金和時間，而最終能通過臨床試驗和監管核准而面世的藥少之又少。不過，製造了Deepfake和AlphaGo的人工智能（AI）技術，竟已幫助科學家在製藥方面取得一些初步成果。AI將會如何影響製藥業的未來？會否取代人類成為未來製藥專家？

承接上文︰新藥研發低迷　AI可如何顛覆生態AI用數據研製新藥　反而是它的最大局限？

麻省理工計算機科學家、強生子公司楊森製藥（Janssen）顧問Regina Barzilay認為，即使AI在藥物開發有所進展，現時仍未可以完全取代人類。她比喻現時AI製藥業：「你有微波爐、咖啡機和各種廚具，但沒有一樣真的能替你煮飯……即使所有這些機器可以幫你做得更快更好，仍然需要你將它們統合才能煮出一頓飯。」畢竟，她提醒，現時仍未有機器學習研發的藥物推出過市場：「它只是幫助人類在很多細項做得更快更好，但現階段我們仍未到達完全由AI發現新藥的地步。」

但現行的製藥生態仍然會有所變化。短期內比較可能的是，藥廠在進行大規模臨床測試前，會先用AI模擬判斷某種有潛力的藥物是否有效。基因大數據平台藥明明碼（Wuxi NextCODE）首席AI科學家Thomas Chittenden就預期：「AI將帶領我們完全理解人體生物學，並給予我們工具處理人類疾病。我們在研發藥物及臨床測試中評估的方式，將會變成為非常精細的規律辨識。」英國人工智能公司BenevolentAI臨床及策略合作行政總裁Jackie Hunter則寄望，AI有潛能準確發現前所未見的疾病成因：「個人化醫療已經說了很多年，AI將會令它可行。」

當然也有一些業者澄清，沒有打算要取代人類研究員。例如Hunter指，他們的目標是「擴增和提高科學家的決策能力」。這意味着藥物研發工作和所需技能都不再與以往一樣。牛津大學計算藥物化學家Anthony Bradley估計：「懂得編程將會在未來五至十年很有用，但我懷疑的是，之後基本上電腦都能替我們辦妥。在實驗室中，我們或許需要更多嚴格受訓的專才與自動機器和AI專家合作，並在某些反應區域過程中負責微調。」他又指，或許那些濕實驗室（wet lab）技能，即實際進行化學或生物實驗的技術，「可能在未來十年會沒有用處」。

AI製藥初創公司Berg行政總裁Niven Narain認為，博士生和研究生課程的指導方法，「需要從根本上改變」，並應該延伸到醫學院和本科生的教學。他更揚言：「學生只專注於特定一種基因變異，比其他人都學習得更多，這時代已經過去了。」Chittenden也同意：「未來十年博士生將會很不同，學術範圍將會更闊。下一代最需要的是對人體生物學的理解，而同時要懂得電腦科學、計算統計和統計機器學習。」

史丹福大學AI生物醫學研究員Russ Altman則相對保守：「本科生需要在統計和計算的概念上有基礎能力。但在博士生級別，仍需要學習深入技術，他們是作為專才而非通才而值錢。」又或許如從事新藥研發多年的化學家Derek Lowe所預測：「不是機器會取代化學家，而是使用機器的化學家會取代不用的那些。」

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上文節錄自第181期《香港01》周報（2019年9月23日）《新藥研發低迷　人工智能可如何顛覆生態》。

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