Bioai 推送聚焦智慧生物製造的推動

（MENAFN-阿拉伯郵報）

人工智慧正被定位為重塑生物製造的催化力量，政策制定者、科學家與產業領袖共同勾勒出一條融合計算能力與生物科學的路線圖，以加速藥物發現、工業酶與永續材料的研發。在印度AI影響高峰會的討論中，BioAI被置於一項策略的核心，該策略旨在利用基因組學、模擬計算與封閉數據循環，建立可擴展且可信賴的生產系統。

AI與生物學的融合已從實驗室研究轉向商業雄心。印度的生物科技產業市值超過800億美元，並在《BioE3》政策框架下，預計到本十年末將大幅擴展，正尋求利用機器學習工具縮短傳統上需耗費數年的開發週期。高峰會的發言者認為，AI驅動的模擬與預測建模能降低疫苗開發到精準發酵等領域的試錯成本。

BioAI指的是將人工智慧技術與生物資料，特別是基因組測序、蛋白質組學與代謝工程相結合的整合方法。這種方法依賴大量資料集與先進演算法，能識別傳統研究方法難以察覺的模式。近年來在蛋白質結構預測方面的突破，包括計算生物學的進展，已展示神經網絡能以驚人的準確度模擬複雜的分子互動。

在高峰會上，研究人員描述了生成式AI系統如何被訓練用來設計新型蛋白質與酶，專為工業用途量身打造。通過將基因組資料輸入預測演算法，科學家可以在進行實體實驗前，先在模擬中模擬生物途徑。這種方法降低成本並加快擴展速度，特別是在生物製藥與替代蛋白質製造領域。

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政府代表提出擴展國家AI基礎建設的計畫，以支援此類應用。印度AI任務的倡議包括建立高性能計算資源與專門領域的資料庫，以確保生技公司與研究機構能存取安全且互通的資料集。官員強調，建立信任框架與明確的監管規範，對於吸引私人投資與保障資料隱私與生物安全標準都至關重要。

產業領袖也呼應此觀點，強調生物製造需嚴格驗證。與數位產品不同，生物產出會與活體系統互動，品質控制因此尤為重要。展示了AI驅動的反饋循環——實驗室結果持續優化演算法——作為維持可靠性與擴大產能的機制。資料完整性、追蹤性與審計性是反覆討論的主題，反映出全球對AI治理的關注。

全球背景凸顯BioAI的戰略意義。美國與歐盟在合成生物學與AI輔助藥物發現方面投入大量資金。中國亦在計算基因組學與大規模發酵技術方面取得進展。分析人士指出，能結合AI人才與強大生技生態系的國家，有望在未來十年內掌握日益擴大的全球生物經濟份額，根據多份產業報告，預計將超過4兆美元。

印度在資訊科技服務與製藥製造方面的優勢，為此融合提供了基礎。該國是仿製藥與疫苗的主要供應國，擁有一系列研究機構與新創公司。透過將AI工具整合進這些價值鏈，利益相關者相信可以縮短生產時間，並更精確地辨識新療法分子。

高峰會上的學術聲音強調跨領域培訓的重要性。生物學家必須理解演算法思維，資料科學家則需具備分子生物學基礎。建議建立連結大學、創業公司與成熟製藥企業的合作平台，以促進知識轉移與人才培育。投資於計算生物學課程與共享研究設施，被視為維持動能的關鍵。

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倫理議題也是討論的一部分。以基因組資料訓練的AI模型，涉及同意、所有權與公平利益分享等問題。專家呼籲建立透明的治理架構，並符合國際規範，強調在處理健康相關資訊時，信任是基礎。監管機構也在探索如何在現有審批流程中評估AI生成的生物設計。

私營部門的參與正加速。利用機器學習的生技新創公司獲得的風險投資持續成長，反映出對AI輔助發現平台的信心。企業正試驗生物系統的數位雙胞胎，模擬發酵過程，為工業應用提前做準備。這些能力能提升效率並降低資源消耗，符合永續發展的目標。

永續性在生物製造討論中佔據重要位置。AI優化的微生物能生產取代化石原料的生物基化學品與材料。由預測分析引導的精準發酵技術，可能降低能源使用與廢棄物。隨著全球供應鏈面臨去碳化的壓力，AI與生物技術的結合被視為實現更清潔工業生產的途徑。

與會者亦指出挑戰。高品質的生物資料仍然碎片化，實驗室間的互通性不足。研究網絡的網路安全也是一大關切，因為基因資訊具有高度敏感性。將實驗室成功經驗擴展到商業規模，需大量資本支出與符合法規，可能成為小型企業的障礙。

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