跨足藥物研發：Anthropic 啟動 AI 自主實驗，瞄準大藥廠放棄的「冷門疾病」
編輯核心觀點
- ✦Anthropic 宣布投入藥物開發，將利用 AI 針對傳統藥廠認為無利可圖的疾病進行臨床前研究。
- ✦諾華執行長 Vas Narasimhan 指出，AI 有望將藥物研發時程從 12 年縮短至 7 到 8 年，並提升研發成功率。
- ✦儘管 AI 在生醫領域進展迅速，牛津大學學者 Catherine Pope 提醒，AI 產出的結果仍與複雜的臨床現實存在落差。
人工智慧公司 Anthropic 近期在發表科學 AI 工具「Claude Science」的活動中，正式宣布將啟動自有的藥物研發計畫。該計畫將重心放在傳統製藥與生技公司因商業利益考量而忽視的疾病，並專注於早期的臨床前藥物開發階段。Anthropic 表示，此舉不僅符合其非營利使命，更能透過第一線的研發經驗，協助公司打造更強大的 AI 模型與產業工具。
AI 在生醫研究的實戰表現
活動中展示了 AI 加速醫療研究的具體案例。據 Anthropic 指出，加州大學舊金山分校（UCSF）的研究人員曾利用 Claude Science，在幾分鐘內發現了一項團隊耗時一年都未能偵測到的病毒污染。此外，Claude 亦曾在不到一小時內分析了 100 種罕見遺傳疾病，並成功篩選出 32 個候選標靶進行計算模擬。
研發時程有望縮短至 8 年
諾華（Novartis）執行長 Vas Narasimhan 分析，目前藥物從研發到獲准上市平均需耗時 12 年，延遲主因可歸納為資訊落差、營運效率與生物學限制。他認為，AI 工具能大幅改善前兩項因素，這兩者佔總研發時間約 40%，若能有效應用，藥物研發時程有望縮短至 7 到 8 年。
即便只是微小的進步，若能擴展至大型藥廠規模，影響將極為巨大。
Narasimhan 指出，大型藥廠每年投入 1,500 億至 2,000 億美元進行研發，但在過去 120 年間僅產出 800 到 1,000 款藥物。透過 AI 輔助，不僅有望將研發成功率從 8% 提升至 16%，還能讓過去被視為無法攻克的疾病標靶變得可行。
科技巨頭的醫療賽局
藥物研發已成為科技巨頭的兵家必爭之地。Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 與人共同創立了 Isomorphic Labs，專注於將 AI 應用於藥物發現；而 DeepMind 蛋白質結構預測工具 AlphaFold 的共同開發者 John Jumper，近期也已轉投 Anthropic 麾下。此外，OpenAI 則於 2026 年初推出了 ChatGPT Health，整合醫療紀錄與健康數據應用。
儘管技術進展迅速，學界仍保持謹慎。牛津大學的 Catherine Pope 認為，目前 AI 在臨床診斷與治療計畫的應用結果，仍只是從複雜且混亂的真實醫療世界中「抽離出來的片段」。
