新藥研發向來耗時漫長，其中早期的「靶點識別」（Target Identification）更是瓶頸之一。科研人員需要整合大量分散於不同平台的數據，包括醫學文獻、臨床試驗資料、基因與蛋白質資料庫等。由於資料來源繁多且格式各異，研究人員往往難以全面掌握，影響研發進度。
3 星期創造藥物研發 AI 代理
AWS 近日分享一項實戰案例，展示如何運用生成式 AI 開發工具 Kiro，在短短 3 星期內由 3 名開發人員創造出一個可投入生產環境的藥物研發 AI 代理系統，協助科研人員加快靶點分析。
整合逾 30 個資料庫加速分析
該名為 TargetID 的 AI 代理可透過單一對話介面整合超過 30 個公開資料來源，包括 PubMed、ClinicalTrials.gov 及 UniProt 等資料庫，並跨來源進行推理與分析，最終提供附帶引用來源的建議結果。 系統除了能搜尋資料，更能綜合不同數據進行模式識別，協助研究人員判斷潛在治療靶點。
規格驅動開發與 AI 生成程式碼
AWS 指出開發速度的關鍵在於採用「規格驅動開發」（Spec-Driven Development）模式，而非傳統邊寫邊改的方式。在正式編碼前 Kiro 會先生成完整需求檔案、技術設計檔案及任務拆解內容，讓團隊在規劃階段就釐清目標與架構，再由 AI 協助完成大部分程式編寫。團隊表示 Kiro 生成了超過 90% 業務邏輯程式碼，顯著節省開發時間。
無伺服器架構確保企業級安全
整體開發流程由需求討論、架構設計、實作到測試最佳化分階段推進，並透過無伺服器架構部署。這包括 Amazon Bedrock AgentCore 負責代理協調與推理、AWS Lambda 執行數據分析、Amazon S3 儲存資料以及 CloudWatch 進行監察與日誌管理。系統同時整合身份驗證與權限管理機制，確保符合企業級安全要求。
提升研發效率與競爭力
AWS 認為此案例顯示即使是小型團隊，只要結合明確規格與 AI 輔助開發工具，也能在短時間內交付複雜的生命科學應用程式。對藥物研發產業而言每縮短一段研究周期，均可能加快療法面世時間。
隨着生成式 AI 與雲端架構日益成熟，生命科學企業或可透過類似模式加速從概念到生產部署的過程，進一步提升研發效率與競爭力。
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