關於本專案
用 AI 加速老藥新用的證據驗證
什麼是老藥新用？
老藥新用（Drug Repurposing） 是指發現現有藥物的新治療用途。相較於從頭開發新藥：
| 比較項目 | 新藥開發 | 老藥新用 |
|---|---|---|
| 開發時間 | 10-15 年 | 3-5 年 |
| 開發成本 | 10-20 億美元 | 1-3 億美元 |
| 安全性資料 | 需重新建立 | 已有人體資料 |
| 失敗風險 | 極高 (>90%) | 較低 |
老藥新用的優勢在於：藥物的安全性、藥物動力學、製程都已經過驗證，可以直接進入臨床療效試驗。
什麼是 TxGNN？
TxGNN 是由哈佛醫學院團隊開發的深度學習模型，專門用於預測藥物與疾病的新關聯。
技術特點
- 知識圖譜：整合藥物、疾病、基因、蛋白質等 17,080 個節點
- 圖神經網路：學習節點間的複雜關聯
- 預測能力：可預測藥物對哪些疾病可能有效
發表論文
Huang, K., et al. (2023). A foundation model for clinician-centered drug repurposing. Nature Medicine. DOI: 10.1038/s41591-023-02233-x
為什麼做這個專案？
TxGNN 提供了強大的預測能力，但：
- 預測不等於證據 — AI 預測需要臨床證據支持
- 資料散落各處 — 臨床試驗、文獻、上市資訊分散在不同資料庫
- 評估費時 — 人工收集和整理這些資訊非常耗時
TwTxGNN 的目標是：
為每一個 AI 預測，自動收集臨床證據，產生結構化的驗證報告。
專案範圍
涵蓋藥物
- 台灣健保藥品：以 TFDA 核准的藥物為主
- 共 191 種藥物：目前已完成驗證報告
資料來源
| 資料類型 | 來源 |
|---|---|
| AI 預測 | TxGNN 模型 |
| 臨床試驗 | ClinicalTrials.gov |
| 學術文獻 | PubMed |
| 藥物資訊 | DrugBank |
| 台灣上市 | 衛福部食藥署 (TFDA) |
| 藥物交互作用 | DDInter、Guide to PHARMACOLOGY |
如何使用
- 瀏覽藥物列表 — 找到感興趣的藥物
- 查看證據等級 — L1 最強，L5 最弱
- 閱讀完整報告 — 了解預測背後的證據
- 做出判斷 — 結合專業知識評估可行性
重要提醒：本報告僅供研究參考，不構成醫療建議。任何老藥新用決策需經過完整的臨床驗證與法規審查。
聯絡我們
如有問題或建議，歡迎透過 GitHub Issues 聯繫。