DeepMind 宣告 AI 設計藥物進入人體試驗時代：Isomorphic Labs 的挑戰與機會

InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜AI藥物設計首度進人體試驗！沒想到竟是DeepMind的秘密武器

想像有一天，你打開新聞，看到這樣的標題：「AI 設計的藥物，已經進入人體試驗了。」不是不只是輔助找分子，而是能真正設計出進人體試驗的藥物，經過法規核准，讓病人服用進行安全性檢驗。

這不是科幻，而是 Alphabet 旗下 DeepMind 的子公司 Isomorphic Labs 正在進行的事。2025 年 7 月，Fortune 獨家報導證實，Isomorphic Labs 的首個「AI 設計」藥物已正式進入人體一期臨床試驗，成為全球首批進入臨床試驗的 AI 設計分子。

對你我來說，這不只是國際生技新聞，更可能會影響未來的看病方式、藥價成本、產業投資策略，甚至國家政策走向。

01｜DeepMind 不只是下棋，也想「解決所有疾病

說到 DeepMind，你可能會先想到 AlphaGo 下圍棋打敗世界冠軍的畫面。但 DeepMind 的目標從來不只是棋盤上的勝利。DeepMind 在 2020 年推出的 AlphaFold，被認為是 AI 在生物醫學領域最重要的突破之一，創辦人兼執行長 Demis Hassabis 曾說，他們最終想用 AI「解決所有疾病」。聽起來很狂，但其實背後有科學基礎。

什麼是 AlphaFold？簡單說，它是全球第一套能用「接近實驗解析度」預測蛋白質三維結構的 AI 模型。在生物醫學界，研究蛋白質結構很燒錢、很耗時，傳統上要靠 X 光結晶或冷凍電顯，往往要花上好幾年。AlphaFold 則能在幾分鐘內，產出高精度結構預測。

2020 年它參加全球蛋白質結構預測競賽 CASP，幾乎全面勝出，震撼整個學界之後， DeepMind 將 AlphaFold 預測結果和模型免費開放給全世界研究人員使用。根據歐洲生物資訊研究所（EBI）的統計，全球超過 20 萬名科學家已使用 AlphaFold 預測蛋白質結構，從基礎科學到疫苗研發、罕見疾病研究都有應用。在台灣的研究單位、生技公司裡，也有很多人已經把 AlphaFold 當成日常工具。這個技術，成為 Alphabet 集團「AI 進軍藥物設計」的重要基礎。

02｜Isomorphic Labs 的誕生：AlphaFold 的商業化進階

2021 年，Alphabet 把 DeepMind 的科學成果商業化，成立了子公司 Isomorphic Labs。如果說 AlphaFold 解決了「蛋白質結構未知」的問題，Isomorphic Labs 的任務就是把這個能力用在「藥物設計」上。

藥物研發流程很複雜，不是知道結構就能做出藥，還要：

• 找到蛋白質的結合位點

• 設計能精準「卡進去」的小分子

• 模擬它在人體內的代謝、分布、毒性

• 確保可大規模合成與生產

• 最後還要進臨床試驗

Isomorphic Labs 的 AI 平台，目標是讓這整段流程更自動化、快速化。
他們的系統不只是 AlphaFold 的「包裝版」，而是結合了：
✅ 生成式 AI 設計新分子
✅ 蛋白質與小分子對接模擬
✅ ADMET（藥代動力與毒理）特性預測
✅ 多種數據整合與最佳化

他們想要打造的，是一個「端到端」（end-to-end）的 AI 藥物設計平台。
藥廠只要給出目標蛋白，AI 就能設計出可行的候選分子，大幅減少合成失敗的次數、縮短整體研發時程。換句話說，這是一間專門為製藥產業打造的「AI 設計室」。

03｜AI 設計藥物首次進入人體一期試驗

2025 年 7 月，Fortune 獨家報導丟出一顆震撼彈：Isomorphic Labs 宣布，他們設計的首個藥物分子已經進入人體一期臨床試驗。這可不是一般的小成就。藥物要進入人體一期臨床試驗，代表：

• 動物實驗已經完成

• 有足夠的安全性和藥理證據

• 獲得監管單位核准可進行人體安全性測試

也就是說，這不只是輔助找分子，而是能真正設計出進人體試驗的藥物。這不再只是簡報上的漂亮分子，而是實際可以合成、可以給人吃的候選藥物分子。

雖然官方沒有公開適應症（是癌症？抗感染？還是其他疾病？），也沒公佈合作藥廠的名稱，但有一個超級關鍵的訊息曝光：

這背後代表，傳統藥廠已經把這種 AI 平台視為研發流程裡真正能產出新藥的戰略技術，而不是只是實驗室裡的輔助小工具。

04｜人體一期試驗的意義：AI 藥物設計的一大里程碑

有人可能會問：人體一期試驗真的很了不起嗎？答案是：這是新藥開發的「關鍵第一關」。一期試驗的主要目的是測試安全性和耐受性，並不是證明療效。要真正證明有效還要等到第二期、第三期。但能進到一期已經非常重要：

✅ AI 設計的分子能通過動物試驗的安全性門檻

✅ 合成路徑穩定可行

✅ 法規機關認可可以進行人體試驗

全球很多 AI 藥物設計公司都在做分子篩選，但真正能把 AI 設計出來的分子送進人體試驗階段的，目前仍是少數。因此，Isomorphic Labs 這次的進展被視為 AI 藥物設計「從概念走向臨床」的一大里程碑。

05｜AlphaFold 的核心技術價值

AlphaFold 的關鍵貢獻，就是大幅降低了「蛋白質結構資訊缺乏」這個研發痛點。過去要解析蛋白質結構，要靠 X 光結晶、冷凍電顯，耗時又昂貴，很多蛋白質還很難結晶，研究人員常常只能靠猜測。

有了 AlphaFold，研究人員可以用接近實驗解析度的精度，快速預測蛋白質結構，找到潛在的結合位點，就像從黑暗中摸索，突然有人給你一個 3D 立體模型。但就算有了結構，還不代表你就能直接做出藥。還要考慮：

• 分子的化學特性（大小、溶解度）

• 人體內的代謝和分布

• 毒性副作用

• 專利設計空間

Isomorphic Labs 的 AI 平台，就是想把這些步驟全部整合起來，透過生成式 AI 和自動化模擬，設計出真正能進入臨床階段的藥物分子。

06｜36 億美元合作案的意義

這次曝光的另一個重點，是 Isomorphic Labs 已經和兩家全球前十大藥廠簽下合作協議，總值高達 36 億美元。這背後的產業意義非常大。

對藥廠來說：

• AI 的角色不只是輔助找分子，而是能真正設計出進人體試驗的藥物

• 有潛力縮短研發時程數年

• 減少實驗室合成次數和動物試驗需求

• 提升成功率、降低失敗風險

對 Alphabet 和 DeepMind 來說：

• 證明了 AlphaFold 不只是學術成就，還能轉換成數十億美元級別的商業收入

• 建立了 AI 生醫商業模式的典範

這也意味著其他 AI 藥物設計新創（例如 Insilico Medicine、Exscientia 等）會面臨更激烈的競爭，整個產業鏈也會被迫加速整合 AI 工作流程。

07｜AI 新藥設計的未來不只是輔助找分子，而是能真正設計出進人體試驗的藥物

AlphaFold 是 2020 年的科學突破，但 Isomorphic Labs 讓這項技術真正走進了商業化與臨床應用。這次全球第一次有 AI 設計的分子正式進入人體一期試驗，象徵著 AI 在藥物設計流程中的角色，已經從「輔助工具」提升到能「產出候選藥物」的關鍵地位。

未來十年，我們可能會看到：

• AI 參與設計的藥物數量爆炸性成長

• 藥廠的研發流程被全面改寫

• 臨床試驗策略變得更精準、更高效率

對台灣來說，這既是挑戰也是機會。如果能抓住這波 AI 浪潮，結合我們在製藥、臨床試驗、AI 工程的實力，就有機會在全球新藥研發供應鏈中找到新的定位與價值。

參考資料：

https://fortune.com/2025/07/06/deepmind-isomorphic-labs-cure-all-diseases-ai-now-first-human-trials/

https://x.com/slow_developer/status/1941965378906693946

https://alphafold.ebi.ac.uk/?utm_source=deepmind.google&utm_medium=referral&utm_campaign=gdm&utm_content=

https://theaisummer.com/deep-learning-biology-alphafold/

https://isomorphiclabs.com

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