科研軼聞》AI與古老生命體的完美結合，開啟胰臟癌抗癌藥物研發新紀元

胰臟癌素有「癌王」之稱，是最致命的惡性腫瘤之一。由於發病隱匿，大部分患者確診時已屬晚期，即便近來受惠於優化用藥策略，存活期略有延長，但整體療效仍受限於多重抗藥性的出現，最後多以治療失敗告終。如今，隨著 AI 人工智慧的迅速發展，全球正掀起一場規模空前的抗癌新藥研發浪潮。
 

圖片來源 / Shutterstock

得算力者得天下 ── AI 技術與運算速度，攸關學術研究競爭力

故事要從 2020 年 7 月說起，美國佛羅里達大學（University of Florida）與輝達（NVIDIA）共同召開記者會，宣布攜手建置一套 AI 人工智慧超級電腦（AI Supercomputer）。目標是要在佛羅里達大學既有的 HiPerGator 資訊平台基礎上，進一步擴充升級，使其成為全球學術界運算速度最快的超級電腦之一，其算力可達 700 petaFLOPS，相當於數百萬至數千萬台個人電腦的總運算能力。

佛羅里達大學之所以雀屏中選，關鍵在於該校一位傑出校友 — 輝達共同創辦人克里斯・馬拉科夫斯基（Chris Malachowsky）博士。他慷慨捐贈母校數千萬美元的個人資產，加上輝達總部提供的軟硬體與支援服務，使得佛羅里達大學得以於次年（2021）正式啟用升級版 HiPerGator 超級電腦。自此，全校師生皆可使用這套強大的 AI 運算資源，投入包括人口老化、海洋升溫、智慧交通、糧食安全、以及新藥開發等重大研究議題。

藥物設計攻擊目標明確 ── 制止暴衝失控的油門

故事回到胰臟癌。研究已知，有一個名為 STAT3 的蛋白質，巧妙地扮演著正常細胞生長過程中的關鍵「守門員」監控角色。但是在胰臟癌，譬如最常見的胰管腺癌細胞，STAT3 卻搖身一變徹底失了控，彷彿汽車油門被猛踩到底般持續被激活，瘋狂驅使腫瘤細胞無限制地增生與分裂。

若要制止這個「暴衝油門」，首先必須瞭解它的核心構造與運作原理。事實上，研究人員早已破解 STAT3 的胺基酸序列與二級結構，但其三維構型卻如同一座錯綜複雜的立體迷宮，潛藏著無數難以捉摸的線索。

數十年來，科學家窮盡各種方法，企圖尋找可以有效與 STAT3 結構表面結合、進而封鎖其活性的抑制劑化合物。然而，這些努力幾乎全數無功而返，STAT3 依然如一台失速的引擎，持續推動癌細胞狂奔不止。【科研軼聞》癌症庇護所— 近代安寧舒緩護理的濫觴與演變】

訓練 AI 精確推算標靶三維結構 ── 預測藥物最佳結合位點

面對 STAT3 結構長期難以破解的挑戰，時任佛羅里達大學醫學系前主任，現任德州大學聖安東尼奧健康科學中心（UT Health San Antonio）醫學院院長的羅伯特・赫羅馬斯（Robert A. Hromas）教授主動展開跨校合作。他聯繫一位專長於繪製蛋白質結構圖譜的昔日同事，病理科醫師兼免疫學家大衛・奧斯特洛夫（David A. Ostrov）教授，邀請他協助該校一個 STAT3 藥物開發團隊，希望能借重 AI 人工智慧與 HiPerGator 超級電腦的強大算力，針對 STAT3 標靶蛋白，尋找最可行的潛在藥物攻擊區域。

此跨校合作計畫由聖安東尼奧健康科學中心分子醫學專家普拉塔普・庫瑪爾（A. Pratap Kumar）教授領軍。

研究團隊首先將目前已知數十萬筆蛋白質結構數據匯入 HiPerGator 超級電腦，輔以不同蛋白質建模程式（包括榮獲諾貝爾化學獎的 AlphaFold 模型）訓練 AI 進行統計分析。然後推算出 STAT3 的三維空間結構，進而預測最有可能高效結合並抑制其活性的理想藥物結合位點。

出乎意料的演算結果 ── AI 揭開過往被忽視的藥物攻擊靶點

沒想到，AI 的推算結果，顛覆了科學家們的預期。它並沒有鎖定大家熟悉的活性中心，反而指出了 STAT3 結構中一段不起眼的「連接區域」（linker domain）：一個過往被多數研究人員所忽略、認為其與 STAT3 活性無甚緊要的不起眼區域。

研究團隊震驚之餘，也決定讓數據說話。他們再次借重 HiPerGator 的強大算力，針對美國國家癌症研究所資料庫的近 14 萬種化合物進行逐一模擬，試圖找出是否有分子能夠完美貼合這個「意外」區域、進而讓 STAT3 蛋白活性失效。

傳統上，這類「撒網式」藥物篩選方法既費時且昂貴。然而在今日，AI 的運算能力讓研究人員能以過去難以想像的速度進行數據比對與試錯分析，並根據模擬結果即時修正預測模型，大幅提升藥物研發的準確性與成功率。【科研軼聞》健美大衛王晚年體重大減、孱弱氣衰......透視至今難解的「惡病質」】

來自古生物的意外大禮 ── 天然的尚好

答案揭曉了，卻再次出乎意料。AI 篩選結果顯示，資料庫的近 14 萬種化合物之中，表現最優異的候選藥物，不是來自任何高科技化學實驗室，而是一個名為 Striatal B（隆紋菌醛 B）的天然化合物。

它是由一種俗名為「鳥巢菌（Bird's Nest Fungi）」微生物所製造的天然產物。此腐生真菌菇類常成簇生長於枯木與潮濕土壤中，其子實體呈杯狀，內含數顆至數十顆孢子囊，乍看外觀宛如微縮的鳥巢與鳥蛋。

鳥巢菌早在十八世紀即被英國植物學家威廉・哈德遜（William Hudson）收錄於其著作《英國植物誌》，據推測其在地球上已存在數千萬年以上，廣泛分佈於世界各溫帶地區。

根據研究團隊數天前的最新發表論文指出，經過一系列體外細胞與動物實驗驗證，鳥巢菌所產生的 Striatal B 確實能有效抑制 STAT3 活性、進而減緩癌細胞增生與腫瘤惡化。更令人振奮的是，若與傳統化療藥物 Gemcitabine（吉西他濱）合併使用，能顯著增強治療效益，為胰臟癌治療帶來新的一線希望。

AI 時代的跨越 ── 從傳統天然物研究到智慧藥物設計

巧合的是，約莫 20 年前，以色列海法大學（University of Haifa）演化學研究所旗下的「孢子植物與真菌國際研究中心」，曾對 242 種不同真菌粗萃取物進行系統性分析。研究人員發現，其中有 28 種具有抑制 NF-κB 蛋白活性的潛能 — 這是一個與發炎反應、自體免疫疾病、以及惡性腫瘤密切相關的重要調控因子。

經過多年持續的萃取、分離與純化實驗，以色列團隊最終鎖定了來自鳥巢菌的另一種天然化合物 Striatal C（隆紋菌醛 C），並證實其可誘導胰臟癌細胞產生凋亡，進而延緩了惡性腫瘤的生長速度。

相較於這種耗時且步驟繁瑣的傳統實驗流程，佛羅里達大學的超級電腦結合 AI 人工智慧則展現了截然不同的研究效率。

它不僅能在龐大的化合物資料庫中迅速篩選潛在候選分子，還可透過深度三維結構模擬，精確預測最佳抑制位點，實現對標靶蛋白的精準攻擊。這項劃時代的技術突破，不僅衝破了過去傳統研究的限制，也讓新藥研發的速度與效率同步提升。

AI 驅動的醫學新時代 ── 從實驗室邁向臨床應用

目前，Striatal B 的研究仍處於實驗室階段，尚需更多臨床試驗以驗證其在人體內的安全性與有效性。

由於鳥巢菌並非可直接食用的菇類，如何以較低成本製造純化 Striatal B，同時提升其結合力與溶解度，甚至進一步透過電腦模擬探索更廣泛的化學空間，開發出更具 STAT3 抑制效能的新候選藥物，皆是研究團隊下一階段的重要課題。

可以肯定的是，隨著 AI 人工智能不斷演進、超級電腦算力持續提升，醫藥研究的面貌正被徹底改寫。從影像分析、數據判讀、病理診斷，到手術輔助、臨床決策、數位處方與智慧病歷管理，AI 正逐步融入醫療體系的每一環節，為人類健康帶來前所未有的突破與希望。

AI 的本質與治理 ── 去擬人化的理性認識

但需注意的是，AI 領域中存在著大量擬人化甚至隱喻模糊的詞彙，比如「智慧」、「思考」、「推理」、「認知」、「意識」、「察覺」或「記憶」等。再加上科幻小說與好萊塢電影的想像情節，以及媒體不時渲染 AI 將取代人類的論調，使得許多人產生「AI 真的會思考或有情感」的錯覺，甚至對 AI 浪潮產生不必要的恐慌與誤解。

事實上，目前所有實際應用或正在研發的 AI 技術皆屬於「狹義型 AI」，也就是電腦在「被動接收」人類輸入的資料與指令後，依據「預先設定」的演算法執行特定任務的工具。像 ChatGPT、Midjourney、Gemini、Copilot 等系統，雖然表面上似乎具備自主思考能力，但其行為完全取決於人類的輸入指令與資料來源。它們並不具備意識、意圖或情感，而只是由複雜的程式碼與統計模型構成的運算機制。【科研軼聞》夢想還是幻想？打造「癌細胞變異即時檢測系統」】

因此，如何透過公眾教育，讓社會不再誤把 AI 給擬人化、避免產生認知混淆，將成為未來的重要社會學課題。

放眼歷史，任何強大的技術發明都需要治理，從用火、用電到汽車運輸與飛行安全。AI 亦然。若缺乏規範，任何偏見數據或違反道德與個資的應用（例如涉及病歷隱私與保險理賠）都可能引發社會不安與倫理衝突。唯有建立完善的技術治理與法律框架，才能確保 AI 為人類福祉服務，而非成為新的風險來源。

為了回應人工智慧時代的來臨，國家衛生研究院自去年起啟動「AI 讀書會」系列活動，希望透過常態化的知識交流，培育跨域人才、強化實作能力，並深化產官學研合作。活動邀請國內外 AI 領域傑出專家與學者分享，從理論觀點到實務應用，導讀全球最新趨勢與研究成果。透過這樣的平台，國衛院積極促進 AI 跨界交流、啟發創新思維，推動我國生技與醫藥研究加速邁向智慧轉型。

※加入癌症問康健官方LINE帳號，從症狀檢查、癌後治療、飲食營養、體能復健、財務規劃到身心療癒，都能找到解答：https://lin.ee/QCxb8mw

＜本專欄反映專家意見，不代表本社立場＞

責任編輯： 梁惠明

我們的團隊由具有豐富醫學寫作經驗的記者、編輯組成，內容來自採訪諮詢資深癌症醫學和照護知識的專家與相關書籍，盡力提供正確可信的醫療健康知識。但無意取代專業醫師診斷，無法為個別讀者對內容的應用負醫療或法律責任。