範式轉移：從研究與開發（Research & Development，R&D）到研究與預測（Research & Prediction，R&P）
製藥產業正處於數十年來最重大的轉變邊緣。近一個世紀以來，藥物發現幾乎就是「研究與開發（Research & Development，R&D）」的代名詞——這是一個以大量實體實驗、高失敗率和天文數字成本為特徵的流程。然而，來自行業領導者的新見解指出，2026 年將成為決定性的一年：正式邁入一個新時代——研究與預測（Research & Prediction，R&P）。
這一轉變的推動力是 代理型 AI（Agentic AI） 的成熟，這是人工智慧的一種進化，從單純的輔助提升到能夠自主行動。不同於其前輩，代理型 AI 具備在無需持續人為介入下推理、規劃並執行複雜工作流程的能力。根據最新的行業分析，預計該技術在未來兩年內將交付全球首個完全預測性的藥物開發管線，根本性地改變救命療法的發現、測試與上市方式。
當前方法的失敗
要理解這一轉變的規模，首先必須面對當前模型的低效率。儘管在基因體學領域有歷史性的突破，且可用的生物數據已達 PB 級別，藥物開發的機制卻遇到瓶頸。行業統計描繪出一幅嚴峻的圖景：近 90% 的候選藥物在臨床開發階段失敗，而將一種新藥推向市場的平均成本已暴增至約 $2.3 billion。
瓶頸不在於科學人才的匱乏，而是在於方法論的失敗。高度訓練的科學家目前花費過多時間充當資料彙整者——篩查零散的資料集、手動交叉核對監管文件，以及處理行政負擔。這種「蠻力」式的方法使得發現變成一場高風險的彩票，成功更多依賴數量而非精準度。代理型 AI 承諾透過將產業從試錯模型轉向計算式預測來消解這種低效率。
代理型 AI：「理性設計（Rational Design）」的引擎
R&P 時代的主要推手是以預測引擎取代傳統篩檢實驗室。數十年來，發現工作依賴於大量篩檢——在濕實驗室中測試數千種隨機化合物以期望找到一個「命中」。這種方法類似在乾草堆中找針。
代理型 AI 引入了 理性設計（Rational Design） 的概念。這些自主系統並非物理上測試數千個選項，而是在任何實體實驗發生之前，就為特定生物靶點設計出所需的精確分子藍圖。這種能力對於罕見疾病尤為革命性，因為此類疾病的患者資料稀少，且辨識疾病成因的「生物學訊號」在噪音中對人類而言過於微弱。代理型 AI 如同數位偵探，能在雜訊資料中推理出這些訊號，並在數月內提名候選分子，而非耗費數年。
「透明盒（Glass Box）」革命
代理型 AI 在製藥領域的一個關鍵差異是透明性。早期的藥物發現 AI 常被形容為「黑盒」——系統給出答案，卻不說明「為什麼」。在以病患安全為首要的監管產業中，「因為 AI 說了算」並非可接受的理由。
代理型 AI 作為一個 「透明盒（Glass Box）」 運作。它提供了可審計的推理軌跡，將每一項設計決策追溯到可驗證的數據。這種可解釋性讓科學家與監管機構得以驗證 AI 的邏輯，確保數位預測具備足夠的穩健性來支撐真實世界的臨床試驗。
比較分析：傳統的研究與開發 vs. 代理型的研究與預測
| Aspect | Traditional R&D Approach | Agentic R&P Approach |
|---|---|---|
| Methodology | Brute force mass-screening of thousands of compounds. | Rational design of specific molecules based on biological targets. |
| AI Functionality | Assistive tools for isolated data prediction. | Autonomous agents that reason, plan, and execute workflows. |
| Transparency | Manual documentation and opaque data processing. | "Glass Box" transparency with fully auditable reasoning trails. |
| Compliance | Retrospective "war rooms" and manual cross-checking. | Proactive, real-time integration via multi-agent systems. |
| Timeline | Discovery and validation measured in years. | Candidate nomination and verification measured in months. |
| Risk Profile | High failure rate (90%) in clinical stages. | Digital pre-validation reduces candidates to high-quality leads. |
自主合規：終結「戰情室」式的混亂
雖然藥物發現常常佔據頭條，但監管提交流程往往是時間線停滯的主要所在。目前，為全球提交作準備涉及跨職能團隊在「戰情室」中花數週時間，手動核實成千上萬頁文件中的資料點。這場文書馬拉松易生人為錯誤與不一致，可能導致昂貴的延誤。
到 2026 年，代理型 AI 預計能自動化這一關鍵功能。合規的未來是 主動且自主的。
- AI 就緒的提交資料：多代理系統將連接分散的數據來源，隨著藥物研發即時構建提交包。這消除了研發後的倉促整理，並確保資料從第一天起就具備完整性。
- 加速的查詢回應：當監管機構提出複雜查詢時，手動回應團隊通常需要數週來蒐集必要資料。代理型 AI 可以透過生成完全引用來源的回覆，將回應時間潛在地縮短到數天，讓每個事實皆可立即追溯來源。
這種能力並不把人類排除於流程之外，而是提升其角色。監管專業人員不必再做文書交叉檢查，能專注於高階策略性審查，藉由速度與完全透明來建立與監管單位的信任。
人類影響：重新找回科學家的使命
代理型 AI 時代最深遠的影響之一，是恢復科學家的原始使命。當前的行政負擔迫使許多傑出人才淪為專案經理和資料輸入員。將資料審閱與合規檢查的「手動馬拉松」交由自主代理處理，組織便能把科學家最寶貴的資產—時間—還給他們。
這一轉變使研究人員得以重回其受訓之本分——成為科學策略家與創新者。當發現工作中的繁重任務由智慧代理承擔時，專家即可專注於解析複雜的生物互動、設計新穎的治療方法，並推動醫學可能性的邊界。
2026 年展望
隨著製藥產業邁向 2026 年，科技公司與生命科學公司的界線將持續模糊。在這個新格局中，勝出者不一定是擁有最大濕實驗室的組織，而是能成功將代理型 AI 融入核心營運引擎的企業。
「以月為單位，而非以年為單位」的藥物發現承諾不再是科幻；它是一個切實的營運目標。通過從抱持希望的實驗文化（R&D）轉向精準預測的文化（R&P），產業有望以先前被認為不可能的速度提供改變生命的療法。預測性藥物管線的時代已經來臨，並有潛力在全球範圍內重塑人類健康。
