中國癌症醫療13:AI 技術正在解決 CAR-T 目前最頭痛的兩大問題：成本極高與對實體瘤無效 - blackjack的blog 有著作權侵害必究

字體：小中大

中國癌症醫療13:AI 技術正在解決 CAR-T 目前最頭痛的兩大問題：成本極高與對實體瘤無效

2026/07/11 15:55:47瀏覽49｜回應0｜推薦2

現在有許多報導指出，中國藥廠已經利用AI研發新藥，具體做法是甚麼，與 CAR-T療法也有關嗎？

google AI答：

中國藥廠與生技公司在 AI 研發新藥（AI 製藥）領域正進入爆發期。過去醫藥界有著名的「雙十定律」（研發一款新藥平均需耗時 10 年、花費 10 億美元），而 AI 的介入打破了這個魔咒，讓中國藥廠在短短幾個月內就能突破以往需要數年的早期研發進程。 [1, 2, 3, 4]

這項技術與 CAR-T 療法不僅高度相關，更成為突破 CAR-T 目前治療瓶頸的關鍵武器。 [5, 6]

一、中國藥廠利用 AI 研發新藥的「具體做法」

中國如晶泰科技（XtalPi）、英矽智能（Insilico Medicine）等 AI 製藥龍頭，主要透過以下 4 個步驟將 AI 融入藥物開發流程： [1, 3, 7]

尋找疾病靶點（Target Discovery）
- 傳統做法：科學家要在成千上萬的蛋白質或基因中，盲目摸索誰才是引發癌症或疾病的關鍵。
- AI 做法：利用自然語言處理（NLP）與深度學習，24 小時不間斷分析全球數百萬篇醫學論文與病患基因大數據，精準預測出可被藥物攻擊的新靶點。 [4, 7]
超高速虛擬篩選與分子生成（Virtual Screening & De Novo Design）
- 傳統做法：化學家在實驗室裡手動合成化合物，再一個個做實驗，耗時數年。
- AI 做法：利用像「天河超算」運行的 GalaxyVS 平台，可在數十秒內篩選近 1,000 億種化學化合物；生成式 AI 還能像「生成圖片」一樣，直接無中生有設計出最完美的全新分子結構。 [4, 7, 8]
預測藥物有效性與毒性（ADMET Prediction）
- AI 在晶片上進行虛擬臨床試驗，預測該化合物進入人體後的吸收、代謝與毒性反應，提早淘汰失敗率高的分子。 [7]
「乾濕實驗室」的自動化閉環（Wet-Dry Lab Integration）
- 中國藥廠最核心的優勢在於，AI 預測完（乾實驗室）後，立刻由機器人自動化實驗室（濕實驗室）合成並驗證。實驗數據隨即回傳餵給 AI 進行調整，這種工業化的快速迭代，將早期研發週期大幅縮短 40% 到 60%。 [3, 7, 9]

二、這與 CAR-T 療法有什麼關係？

關係非常巨大。AI 目前正被廣泛用來解決 CAR-T 療法最致命的兩大痛點：突破實體癌屏障、加速降低成本。 [6, 10]

雖然傳統 CAR-T 在血液癌症效果顯著，但全球有 94% 的癌症屬於「實體腫瘤」（如肺癌、肝癌、胃癌），傳統 CAR-T 對實體癌幾乎束手無策。AI 在此扮演了解鎖的密碼： [6, 11]

1. 利用 AI 篩選「實體癌」的精準靶點

實體癌的癌細胞長得很像正常細胞，如果 CAR-T 誤殺會造成嚴重副作用。藥廠利用 AI 大數據，得以篩選出只存在於實體腫瘤、而不存在於正常組織的微量特異性靶點（例如 HLA-G 靶點等）。 [5, 11]

臨床實例：中國本土科濟藥業（CARsgen）研發的胃癌 CAR-T 產品（CT041）已取得重大突破，成為全球首款獲批上市的實體瘤 CAR-T 療法，正是透過精準靶點鎖定打破了實體癌的限制。 [6, 11]
台灣進展：中國醫藥大學附設醫院亦利用 AI 篩選出 HLA-G 靶點，開發出對大腸癌、乳癌具 9 成以上消除率的「異體 mRNA CAR-T 新藥」（CAR001），目前已獲美國與台灣 FDA 核准進入人體臨床試驗。 [5, 10]

2. 利用 AI 優化 CAR 的結構設計（結構生物學）

CAR-T 核心在於 T 細胞上的「導航雷達」（CAR 結構）。AI（如類似 AlphaFold 的蛋白質結構預測工具）可以幫科學家設計出與癌細胞結合力更強、更不容易脫落、且在體內壽命更長的抗體結構，讓免疫細胞更有戰鬥力。

3. 協助「異體／通用型 CAR-T」研發以降低成本

傳統 CAR-T 要抽病人自己的血，自費要價上千萬元。科學家正利用 AI 輔助基因編輯（如 CRISPR/Cas9 等技術），修改健康捐贈者的 T 細胞，剔除引發排斥反應的基因。AI 可以精準預測基因剪輯的脫靶率（Off-target effect），確保改造後的細胞安全無虞，一旦成功就能像罐頭藥品一樣「規模化量產」，讓價格降到原本的十分之一。 [10, 12]