先聽聽AI怎麼看
AlphaFold五週年刷新科學研究模式 獲諾貝爾獎後DeepMind計畫再進化
2025年，Google旗下的DeepMind人工智慧系統AlphaFold迎來五週年里程碑。該系統自2020年在蛋白質摺疊預測領域實現突破後，逐漸變革生物醫學與藥物設計，並於2024年榮獲諾貝爾化學獎，肯定其科學影響力。DeepMind研究副總裁Pushmeet Kohli近日透露，公司正結合新算力平台Gemini 2.0與擴散模型，推動AlphaFold功能升級，目標打造能與人類科學家協同研究的「AI科學家」系統，並長遠規劃發展「虛擬細胞」技術，以模擬細胞內複雜生命過程，促進藥物研發與疾病機制的快速理解。
AlphaFold技術從蛋白質結構預測擴展至多分子系統整合
AlphaFold利用深度學習，預測蛋白質三維結構，成功破解了長達數十年的蛋白質摺疊難題，有效縮短實驗時間與降低成本，獲得科研界廣泛讚譽。最新版本AlphaFold 3 (AF3)除了提升蛋白質結構的預測精確度，也結合擴散模型技術，強化蛋白質與DNA、RNA及藥物配體結合的模擬能力，推進分子複合體與細胞層級機制的研究，擴大AI在生物分子互動全局建模的應用。
打造「AI科學家」 強化人機協同與自動化研究流程
DeepMind提出「AI科學家」的願景，期望透過多代理系統，使AI不再只是被動的預測工具，而能主動提出假說、設計實驗流程及調整模型，成為科學研究的夥伴。結合Gemini 2.0的算力及複雜推理模型，這套AI將協助科學家加速數據產出與分析，減少重複性實驗，提高科學發現效率。專家認為，AI科學家將推動生命科學研究從資料解讀邁向智慧生成假設的新階段。
「虛擬細胞」願景挑戰生命科學的數位化邊界
DeepMind規劃打造「虛擬細胞」模擬系統，預計整合基因調控、代謝途徑與訊號傳導等多項細胞功能，精準模擬細胞內動態，有望助力新藥設計與疾病模型重建。專家形容此計畫如同生命科學的「登月計畫」，可望將傳統實驗室工作逐步移轉至虛擬環境，顯著降低研究門檻與風險，並需跨領域大數據與理論支持。
實質影響持續擴大 台灣生技界積極應用推動產學合作
憑藉AlphaFold的預測成果，全球多家生技企業建立AI藥物設計平台，部分藥物分子已同步展開臨床試驗。台灣的相關研究單位及企業同樣高度重視此趨勢，積極將AlphaFold技術整合於蛋白質與核酸交互作用的預測中，提升新藥研發效率。此外，開源的AlphaFold蛋白質結構資料庫成為台灣學術界核心資源，推動本地生物資訊與精準醫療發展，促進產學界的協同創新。
全球科技浪潮推動AI生物醫學新紀元 各國展開戰略布局
AlphaFold成為國際AI生物醫學應用的典範，吸引各國大幅增加AI科研投入與政策支持。隨著科學自動化和虛擬實驗室逐漸普及，全球生技產業面臨激烈的技術及人才競爭。專家指出，AI驅動的精準醫療與生物發現將成為未來全球科技及醫療創新的核心領域，而台灣須持續強化跨領域合作及大數據運用能力，避免技術競爭力下滑。
未來發展聚焦動態模擬與倫理監管新挑戰
專家預測，AI模型未來將從靜態結構預測拓展至分子動態與細胞功能的動態模擬，帶來更精準的生物學洞見。AI科學家也將進一步自動化科學發現過程，大幅縮短從假說產生至實驗驗證的時間。不過，隨著AI設計出越來越複雜的分子與細胞系統，數據品質、智慧財產權與倫理監管將成為重要議題，科學界與監管機構面臨制定新標準的挑戰。
整體而言，AlphaFold從揭示蛋白質結構密碼的突破點，順利升級成為AI輔助全方位科學探索的重要工具，對藥物設計、生物學研究及全球生技產業均帶來深遠變革。未來數年，相關技術與應用的成熟，將是推動精準醫療與智慧生物技術的關鍵引擎。
