随着人工智能（AI）技术快速渗透制药产业，从药物发现、临床前研究到制程开发，各环节的数位化程度正持续升高。科技公司积极跨足医疗与制药领域，也让产业边界日益模糊。拜耳近日宣布，与蛋白质工程人工智能新创公司Cradle展开为期三年的策略合作，双方将共同推动 AI 驱动的抗体工程研究。此合作核心在於将Cradle的蛋白质工程生成式AI平台整合至拜耳既有的研发工作流程中，以提升生物制剂在先导化合物优化阶段的效率、可开发性与可扩展性。

依据合作协议，拜耳将在抗体发现与优化流程中，全面部署Cradle的AI软体工具，强化治疗性抗体产品线的先导分子生成与筛选能力。双方锁定生物制剂研发中最耗费资源的环节之一的抗体反覆迭代优化，期??透过机器学习（ML）模型直接导入「设计━测试━学习」循环，大幅降低实验次数，同时提升分子的效力、安全性与可制造性，因应抗体作用机制日益复杂的研发趋势。

Cradle 所提供的平台采用「实验室在环（Lab-in-the-loop）」方法，将运算设计与即时实验回??紧密结合，使抗体科学家能够以真实实验数据评估并优化候选分子，AI 模型也能随着新数据持续调整与学习。其最终目标，是在候选药物进入临床开发前，提高技术成功率，降低後期失败风险。

值得注意的是，拜耳在此次合作中特别强调「可大规模部署、低技术门槛」的需求。Cradle的软体以科学家为中心设计，让抗体研究人员无须具备深厚的机器学习背景，即可在熟悉的研发流程中运用 AI 辅助设计，其平台具备企业级应用的成熟度与可扩展性。

此外，双方同步启动联合机器学习研究计画，进一步拓展AI在抗体工程领域的应用深度。该计画将结合拜耳在抗体设计、合成与应用机器学习方面的内部专长，以及Cradle在可扩展AI软体开发上的经验，共同探索更高效的研发模式。

整体而言，拜耳与Cradle合作反映制药产业加速拥抱AI的趋势，也显示人工智能正从辅助工具，逐步转变为药物研发的核心基础。透过让计算工具与实验科学高度整合，双方期??更快产出高品质候选抗体，为下一世代生物药物开发奠定关键竞争优势。