第 61 章
肥胖與糖尿病 — 20
GPT-4 與 AlphaFold2 與 GLP-1 藥物有何關係？圖 4.5 展示了兩種典型 GLP-1 藥物——司美格魯肽（semaglutide）和替澤帕肽（tirzepatide）以及它們所激活的生物性腸道肽（促胰島素素）的結構示意圖。它們看起來……相當複雜。然而，新的人工智能模型能輕易預測任何對 GLP-1 肽藥物所做改變後所產生的三維結構。
透過對所有先前 GLP-1 研究及相關化學和結構生物學的適當學習，轉換器（transformer）人工智能模型能設計出預期比現有分子更具效力的新肽結構。這甚至可以延伸至尚未構思出來的小分子藥物——即藥丸。我們已見證人工智能如何引領出一種新結構類別的抗生素。上一次出現這種情況，花了超過三十年！其中包括發現對高度抗藥性細菌有效的分子，如耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（methicillin-resistant staphylococcus aureus）。因此，若人工智能在二十多年前 GLP-1 藥物獲批之初已存在，開發半衰期更長且效力更強的藥物路徑很可能會快得多。
圖 4.5. 類胰高血糖素肽結構，自然存在（GLP-1 與 GIP）及藥物（司美格魯肽與替澤帕肽）。改編自 Eric Topol，《新型肥胖突破藥物》，Substack，2022 年 12 月 10 日，https://erictopol.substack.com/p/the-new-obesity-breakthrough-drugs。
必須認識到，GLP-1 藥物的發展將加速，例如能輕易穿越血腦屏障的小分子藥物，能更強烈調節行為，或是副作用顯著減少的全新分子。就像晚點起飛的飛機，人工智能將在未來彌補時間，精進我們今天所知的 GLP-1 藥物。
GLP-1 藥物在醫學上的影響——改善患者療效——很可能超越以往任何藥物類別，包括他汀類藥物。這些藥物的開發體現了對龐大肥胖及第二型糖尿病患者群體中高效且安全需求的重大勝利。但我們所見證的人工智能進展，將助我們征服更多重大挑戰。
我們現正目睹生物醫學發現以驚人速度推進，且將持續高速前進。既然我們已開始破解肥胖這一最艱鉅的疾病之一，未來在尋找多種難治致命疾病的新解決方案上，前景光明。