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日期: 2026-03-11 | 來源: BBC | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
文德魯斯科洛希望，有壹天AI能在帕金森症發生之前就阻止它。他現在正利用這項技術尋找能與形成路易氏體的蛋白質在其正常狀態下結合的小分子。
“如果我們能透過與蛋白質結合，使其維持在這種狀態，就能預防帕金森症——而預防永遠勝於治療。”
舊藥新用
治療疾病並不壹定需要新藥。
美國賓夕法尼亞大學醫學副教授大衛·法伊根鮑姆（David Fajgenbaum）靠壹種醫生從未想過會替他開的現有藥物救了自己壹命。
25歲時，在醫學院就讀的法根鮑姆被診斷出患有壹種罕見的卡斯爾曼病（Castleman disease）亞型，這種疾病引發了免疫系統反應，導致他的肝髒、腎髒和骨髓功能紊亂。他對所有現有的治療方法都沒有反應，醫生也束手無策。
經過數周反復檢測自己的血液、查閱醫學文獻，並把自己當作“人體實驗”，他最終找到壹個可能的解方：壹種看似普通的藥物——西羅莫司（sirolimus）。
這種藥物通常用於腎髒移植患者，以防止器官排斥反應。出乎醫生意料，他用這款藥物讓自己的卡斯爾曼病退卻，如今已緩解超過拾年。
詹姆斯·柯林斯和他的團隊利用他們開發的AI工具，以前所未有的速度發現潛在的新抗生素。
自身的經歷讓他意識到：數以千計已通過嚴格安全測試、得以上市的藥物，其實蘊含巨大潛力。
透過將這些藥物重新用於治療其他疾病，患者能獲得原本無法取得的療法。
2022年，法伊根鮑姆創立非牟利組織“Every Cure”，利用機器學習將數以千計的藥物與數以千計的疾病進行比對。最有可能有效的藥物會在實驗室測試，或交由願意嘗試的醫生使用。
法伊根鮑姆是最知名以此方式運用AI的科學家，其他研究團隊也正在取得突破。在哈佛醫學院，壹套AI模型識別出近8,000種獲批准藥物可能被重新用於治療17,000種不同疾病。
AI對罕見疾病尤其有用——這些疾病通常被制藥公司忽略，因為患者少、缺乏投資誘因。
重新利用現有藥物提供了另壹種機會。
近年來，AI已找出壹些藥物有潛力用於治療包括罕見染色體疾病皮特—霍普金斯症（Pitt–Hopkins syndrome）、罕見免疫疾病結節病（sarcoidosis）、以及好發於幼童的罕見腎癌威爾姆氏瘤（Wilms tumour）等。
加拿大魁北克省蒙特利爾麥基爾大學（McGill University）研究人員最近也利用AI，為治療特發性肺纖維化（IPF）尋找可重新使用的藥物。IPF是壹種罕見且會持續惡化的肺病，特征是肺組織纖維化與增厚。研究團隊的方法是使用AI建立疾病進展模型，再據此探索可能的藥物。
“大多數復雜疾病的驅動因素，都是細胞狀態異常改變。”加拿大麥基爾大學醫學系助理教授丁俊說。“如果我們能弄清楚細胞是如何從健康變成異常，也許我們能逆轉它，或至少減緩過程。”
研究團隊首先從健康者及疾病不同階段的患者身上提取肺細胞，並以高解析度DNA定序生成大量資料，使他們得以觀察細胞在疾病發展過程中的變化。接著，他們建立壹個生成式AI模型，模擬這些變化，描繪疾病進展時各類細胞狀態與細胞群的轉換，同時標記可用於診斷的生物標記與可能的治療靶點。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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