ai 加速藥物研發 —— 但實驗室已難以應付海量數據
ai 工具正在加速藥物靶點識別，但物理實驗室驗證過程和低質量的歷史數據造成了瓶頸，從而延誤了臨床試驗。
AI 正在將藥物發現從經驗篩選轉變為預測設計，使研究人員能夠在無需物理測試的情況下識別可行的化合物。然而，這創造了一個新的瓶頸，實驗室必須使用傳統的低通量方法驗證大量複雜的 AI 生成候選化合物。此外，對公共數據集的依賴導致了「數據牆」，迫使模型在缺乏高保真數據的情況下達到收益遞減，這些數據對於可靠地預測動力學至關重要。這些問題需要對信息豐富的實驗室技術和更好的數據管道進行投資，以便有效地整合 AI。