隨著人工智能（AI）和生物技術的飛速發展，兩者在新藥研發領域的融合引發了廣泛關注。這種融合被視為有望加速藥物發現、降低成本和提升成功率的關鍵創新，但現實中卻面臨著多重挑戰。本文將從技術、數據、法規、商業倫理及跨界協作等角度進行簡要探討。\n\n數據質量和可擴展性是核心挑戰之一。新藥研發依賴于大量高質量的生物數據，如基因序列、蛋白質結構和臨床試驗結果。這些數據往往分散于各機構、格式不一，且存在噪聲、缺失或偏差。AI模型的性能高度依賴此類數據，若不加精細清洗與標準化，模型的預測能力便會大打折扣，容易產生了假陽性或假陰性，影響后續的藥效和安全性評估。\n\n跨界協同不足成為前行阻礙。新藥的臨床及商業化落地絕非單一或加合物建模就能解決。理想的情況是，像轉爐間高爐冶煉一般為全方位介入。大部分AI團隊和藥物共同開發不才免熟得無法融入行業的內在瓶頸,常見的只有單點切入的建模，缺乏可靠的人工修復途徑 。先進模型的深入應該實時聯動藥理學靶點的解釋,應對復雜試驗中所隱的反芻效果等更屬于結構兼容。