「數位有機體」結合AI模擬生物系統 有望加速新藥研發與精準醫療
科學界正積極發展「數位有機體（Digital Organism）」與「虛擬細胞（Virtual Cell）」等新興AI技術，希望透過數位模擬生物系統，提前預測藥物與基因治療效果，提升新藥研發效率。專家認為，這項技術有望成為生物醫學研究的重要工具，但目前仍處於發展階段，距離實際臨床應用仍需更多驗證。
賴柏翰
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人工智慧（AI）持續推動生物醫學創新，近期科學界提出「數位有機體（Digital Organism）」概念，希望打造能夠完整模擬生命系統運作的AI平台，加速疾病研究與新藥開發。研究人員將其形容為生物醫學領域的「飛行模擬器」，未來可望讓研究團隊先在數位環境中模擬各種治療策略，再挑選最具潛力的方案進入實驗室與臨床研究，不僅有助縮短研發時間，也可望降低開發成本。
目前AI在生物醫學領域多半聚焦於單一任務，例如蛋白質結構預測、基因序列分析或藥物篩選等。提出「數位有機體」概念的研究團隊認為，下一步應整合DNA、RNA、蛋白質、細胞、組織及人體健康資料等不同層級資訊，建立能夠動態模擬生命運作的系統。透過整合多種AI模型，系統可預測基因編輯、新藥介入或其他治療方式對細胞及人體可能產生的連鎖反應，提供研究人員更完整的決策依據，而非僅提供單一分析結果。
近年已有多家研究機構投入相關技術發展。例如生技新創公司GenBio AI正推動「虛擬細胞（Virtual Cell）」技術，希望建立可在電腦中模擬細胞反應的AI平台；由Meta創辦人馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg）與普莉希拉．陳（Priscilla Chan）支持成立的Chan Zuckerberg Biohub，也持續發展開放式AI模型，目標是深入理解細胞運作機制，提升疾病研究及新藥開發效率。研究團隊期待，未來虛擬細胞能協助科學家先篩選出較具潛力的治療策略，再投入耗時且成本高昂的動物實驗及人體試驗。
不過，專家也提醒，「數位有機體」仍屬新興研究領域，目前距離建立完整的「虛擬人體」仍有相當大的技術門檻。包括生物資料完整性不足、不同族群間存在生物差異，以及AI可能誤將統計相關性視為真正因果關係等問題，都需要透過更多研究與驗證逐步克服。因此，現階段這類技術主要仍定位為研究輔助工具，而非取代傳統實驗或臨床試驗。隨著AI、生物資訊及精準醫療持續發展，未來若能結合高品質資料與完善驗證機制，可望進一步提升新藥研發效率，為癌症、罕見疾病及慢性疾病治療帶來更多突破。
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