新型人工智能軟件有望加速藥物開發進程

藥物發現與開發是藥理研究中的關鍵環節，然而目前這一過程仍然依賴大量動物實驗。動物實驗不僅面臨倫理問題，還昂貴且耗時。爲了降低這些問題的影響，德國康斯坦茨大學的帕特里克・穆勒教授及其團隊正在研發一種名爲 “EmbryoNet-AI” 的自動化評估方法，旨在取代傳統的動物實驗，極大提升藥物開發的效率。

穆勒教授最近獲得了歐洲研究委員會（ERC）頒發的15萬歐元 “概念證明” 資助，以支持其研究項目的進展。EmbryoNet 是基於其在 “ACE-OF-SPACE” 項目中的研究成果而開發的，該軟件能夠自動檢測動物胚胎在發育過程中出現的缺陷，極大地提高了檢測速度和準確性。

EmbryoNet 的優勢在於它不僅能在早期藥物篩選階段識別潛在的有害物質，還能分析藥物的作用機制。穆勒表示，EmbryoNet 甚至在準確性上超過了人類專家。研究團隊首次在2023年使用斑馬魚胚胎進行相關實驗，結果發表在《自然方法》期刊上。隨後，他們將軟件擴展至類器官，類器官是用人類幹細胞在實驗室中培養的仿生組織，可以作爲藥物研究的模型。

在 ERC 的資助支持下，穆勒團隊將繼續提高 EmbryoNet 的 AI 模型，拓展其功能，並計劃建立一個在線平臺，讓全球用戶都能使用這一軟件。通過與其他研究者、工業合作伙伴和相關監管機構的緊密合作，團隊希望確保平臺滿足用戶需求及合規要求，最終使 EmbryoNet 成爲市場化產品。

EmbryoNet 的全自動化特性使得製藥公司可以將其直接整合到研究流程中，實現對數百種物質的高通量測試，快速評估其對特定器官或發育過程的影響，而不再需要進行繁瑣的動物實驗。這種創新方式不僅能減少動物實驗數量，還能顯著縮短藥物開發週期、降低研究成本。穆勒教授認爲，長遠來看，EmbryoNet 將徹底改變藥物研發的格局。