人工智慧（AI）正大幅改写新药研发速度。中国医药大学附设医院院长周德阳昨（7）日表示，传统抗体研发透过反复尝试与修正，可能耗费一、两年仍找不到理想候选药物，导入AI后，最快约两周即可完成抗体结构设计。

周德阳指出，中国医大团队更曾利用AI将第二代抗体升级为第三代奈米抗体，仅花两周，亲和力并提升约1万倍。

周德阳在2026生技论坛以「AI新药研发之现在及未来」为题发表演讲。他指出，目前全球前十大药厂几乎都已投入AI新药研发，不论自行开发、投资AI公司或与NVIDIA等业者合作，AI已逐渐成为药物开发的重要工具，未来不只全新药物，既有药物改良也可透过AI加速。

周德阳表示，抗体等蛋白药物结构复杂，涉及大量胺基酸及立体结构，过去主要靠反复试验寻找最佳组合，不仅时间长、成本也高。AI则可先进行蛋白质3D结构预测、生成式抗体设计及亲和力最佳化，大幅缩小后续实验范围。

以中国医大开发的三特异性T细胞衔接抗体为例，锁定PD-L1、HLA-G及CD3三个标的，不同抗体、排列顺序及连接方式共有多达5,400种可能组合，若逐一进行实验几乎难以负荷。团队先利用AI模拟运算，从5,400种组合中挑出最有潜力的十种，再进行亲和力、肿瘤细胞毒杀及T细胞活化等实验验证。

周德阳说，团队也曾利用AI协助将既有抗体重新设计为体积更小的奈米抗体，透过运算找出应调整的胺基酸序列，约两周即完成设计，抗体亲和力提升约1万倍，相关技术正应用于巴金森氏症抗体开发。

不过，AI并非完全取代实验。周德阳指出，电脑模拟出的蛋白质进入实际生产后，仍可能碰到产量低、蛋白质沉淀及亲和力变异等问题。中国医大团队曾将实际测试结果重新导回AI进行序列优化，改善后产量增加3.7倍，同时解决沉淀问题并恢复抗原抗体亲和力。

在神经退化疾病方面，周德阳表示，阿兹海默症、巴金森氏症仍是临床治疗的重要挑战，团队正利用AI设计可针对异常蛋白的候选药物，预计明年有机会进入一期临床试验。

周德阳认为，AI新药研发将从过去「海量筛选」走向「精准生成」，中国附医希望未来AI不只可生成蛋白质，而是进一步整合预测、决策与实验，加快新药从设计走向临床试验，建立一条龙平台。