通說：對抗超級細菌，香港學者藉助AI加快藥物研發分享到：
      十分鐘生成數十萬個分子、數年研發縮短至數月······在香港，人工智能（AI）正重塑醫學研究。香港理工大學應用生物及化學科技學系副教授馬聰近日接受中通社等媒體採訪，談人工智能如何驅動醫療創新。 由香港特區政府與貿發局合辦的亞洲醫療健康高峰論壇11日起一連兩天在香港舉行，匯聚全球主管醫療衞生的政府官員、投資者、國際科研及醫學專家。議程中，人工智能是熱門話題，馬聰亦是主講嘉賓之一。
香港理工大學應用生物及化學科技學系副教授馬聰。香港中通社圖片 馬聰主要從事藥物發現與研究，聚焦如何對抗超級細菌，近年隨著人工智能技術發展，相關研究效率顯著提升。 “大家可以想一想，全世界具生物活性的分子總共有多少個？現時最大分子數據庫收錄的相關分子已達600億個，但美國食品藥品監督管理局（FDA）每年批准的新藥，只有40至50個。”換句話說，人類每年只能在浩瀚的“分子海”中撈到幾顆“珍珠”。 抗生素研發的情況更為嚴峻，現有大部分抗生素早在上世紀80年代前已面世，其後研發進展幾近停滯。馬聰指出，傳統抗生素多從土壤微生物中提取，就像一棵蘋果樹，低處的果子很快被摘光，高處的則越來越難摘。與此同時，細菌在演化過程中不斷產生抗藥性，在這場人類與細菌的競賽中，人類長期處於下風。 AI的優勢，在於能够從海量數據中迅速找出規律，通過機器學習，可大幅提升藥物篩選效率。馬聰團隊正嘗試利用AI打破抗生素研發困局：先鎖定一種只存在於細菌、人體內不存在的蛋白作為靶點，以提高對人體細胞的安全性；再利用生成式AI生成數十萬個不同結構的分子，預測哪些分子最有可能成功，最後才送入實驗室進行合成與測試。 “正常一個藥物開發需要20年左右，用AI幫忙，前期階段可以將幾年時間縮短到幾個月。”目前，他的團隊正針對抗藥性革蘭氏陽性球菌、艱難梭菌及幽門螺旋桿菌等感染進行研發，已有兩個候選藥物分子推進至臨床前候選階段。 不過，馬聰提醒，AI始終只是根據現有數據作出推算，得出成功概率較高的結果。“它無法直接告訴你一個分子是否真正可行，最終驗證仍須由科學家在實驗室完成。至於臨床前安全性、臨床試驗成本等問題，AI目前仍未能提供實質幫助。” 目前，AI在香港醫療服務領域的應用已相對成熟。香港醫院管理局已在部分醫院引入AI，以加快肺部影像分析，協助醫生更迅速判斷病變，其後亦擴展至腦部及眼部影像。馬聰期待，未來AI可進一步與自動化實驗設備結合，由機器自動完成更多實驗流程，甚至輔助研究決策，成為醫藥研發值得重點發展的方向。 【編輯：胡雪石】
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