Genentech研發負責人Aviv Regev：預測腫瘤突變，AI 製藥開啟「一人一藥」時代 | ICML 2026

### AI 顛覆癌症治療：Genentech 負責人 ICML 宣布「一人一藥」時代正式來臨

在全球頂尖的機器學習盛會 ICML 2026 上，一場關於醫療未來的演講引發了業界轟動。基因泰克（Genentech）全球研發負責人 Aviv Regev 正式提出，人工智慧（AI）正在徹底改寫腫瘤治療的傳統邏輯，宣告醫療體系正從「一藥治百人」的標準化時代，大步邁向「一人專屬一藥」的全新紀元。這項論述不僅是技術的預測，更代表著製藥巨頭對未來研發路徑的明確表態。Regev 在演講中指出，長久以來，癌症治療深受腫瘤異質性（Tumor Heterogeneity）所苦。即使是同一類型的癌症，在不同患者身上，甚至同一患者體內的不同癌細胞，都可能存在截然不同的基因突變組合。

傳統的標準化療程如同「亂槍打鳥」，不僅療效受限，更常伴隨嚴重的副作用。而 AI 技術的介入，特別是深度學習模型在解析複雜基因組數據上的突破，正為此困境提供精準解方。她強調，當代的深度學習模型已能透過分析癌細胞的全基因組定序數據，精確繪製出腫瘤的演化樹，並預測其關鍵的突變路徑。這種能力使得醫療團隊不再需要仰賴大規模臨床試驗的統計結果來「猜測」用藥，而是能直接從患者的基因資訊中，鎖定導致癌症生長與擴散的「驅動突變」（Driver Mutation）。這個從巨量數據中「按圖索驥」的過程，正是「一人一藥」模式的技術基石。Regev 進一步闡述了 AI 如何重塑藥物開發的產業鏈。

傳統的藥物研發流程是高成本、高風險的「大規模篩選」，研究人員必須在數百萬種化合物中尋找可能有效的分子，過程費時且充滿偶然性。然而，AI的出現讓製藥邏輯轉向「按需設計」。她以 Genentech 內部的實際進展為例，說明團隊已能利用先進演算法，從腫瘤異質性中快速鎖定關鍵驅動突變，並根據該突變的蛋白結構，反向設計出具高度專一性的治療分子。這種從「診斷」直接連結到「治療設計」的模式，實現了真正的個人化閉環。患者一旦確診，其腫瘤樣本便會被送往進行深度基因定序，數據直接輸入 AI 模型進行分析。模型在數小時內即可提供最可能有效的藥物設計藍圖，大幅縮短了傳統新藥從研發到臨床應用的漫長周期。

這不僅顯著提升了治療效率，更降低了藥物開發的失敗率，因為藥物的靶點是為特定患者「量身打造」的，精準度極高。這項變革對於過去被視為「無藥可醫」的罕見突變患者而言，無疑是巨大的希望曙光。在過去，由於罕見突變的市場規模過小，藥廠缺乏投入研發的商業誘因。但在 AI 驅動的「一人一藥」模式下，只要能在基因層面找到明確的驅動突變，AI 便能啟動動態設計流程，為該特定突變合成專屬的分子藥物，徹底打破商業利潤與疾病罕見度之間的制約。展望未來，Regev 認為 AI 將從根本上改變藥物開發的核心邏輯。醫療資源的分配方式將發生質變：從過去追求「一顆藥賣給一百萬人」的規模經濟，轉向「為一個人設計一顆藥」的精準服務。

這意味著醫院的運作模式、保險的給付制度，乃至藥品監管法規，都將面臨前所未有的挑戰與重構。ICML 2026 大會作為展示跨領域突破的關鍵舞台，見證了電腦科學與生命科學的深刻交融。Genentech 提出的這項願景，不僅展示了 AI 在預測腫瘤突變上的卓越能力，更為困頓於藥物研發瓶頸的製藥界，指出了一條充滿潛力的新路徑。雖然這項技術在量產、法規及成本控制上仍有諸多難題待解，但其引發的產業思考已如漣漪般擴散。有業界分析人士指出，要實現真正的「一人一藥」，不僅需要強大的 AI 算力與演算法，還需要配套的 mRNA 技術、抗體偶聯藥物或小分子合成技術能夠快速響應。

目前 Genentech 內部的實驗室已開始測試這套從數據到合成的自動化流程，目標是將過去需要數年才能完成的概念驗證，壓縮在數周甚至數天內完成。Regev 在演講結尾時強調，這不僅僅是技術的勝利，更是醫療人道主義的體現。當 AI 能夠理解每個人獨一無二的基因密碼時，我們便有機會為每一個掙扎於疾病中的個體，提供最適切的關懷與照護。從「大規模篩選」到「按需設計」，人類距離徹底征服癌症的終極目標，又邁出了堅實的一步。而這一切，正從 ICML 2026 的這個舞台，開始向全球擴散。