<p>馬里蘭州蓋瑟斯堡 --（Newsfile Corp. -2026 年 1 月 13 日）- Shuttle Pharmaceuticals Holdings, Inc.（&#34;Shuttle Pharma&#34;或&#34;公司&#34;）對猶他州表示讚賞，該州成為美國第一個允許人工智能系統在沒有直接醫生參與的情況下授權處方續藥的州——這一監管首創標誌着人工智能如何開始降低醫療成本、消除延誤並擴大醫療服務的可及性。</p>
<p>該試點項目通過猶他州人工智能政策辦公室啓動，由 Doctronic 提供支持，允許人工智能為慢性病患者續藥某些常見處方藥。支持者認為，這一模式為患者節省了時間和金錢，特別是在醫生短缺的農村地區，常規續藥可能導致數週的延誤和昂貴的診所就診。</p>
<p>雖然僅限於續藥並受到嚴格監管，但該倡議反映了醫療保健領域的更廣泛轉變：人工智能被信任用於自動化重複的、高容量的決策——使人類專家能夠專注於複雜的、高價值的工作。</p>
<p>這一原則正是我們相信 Shuttle Pharma 的 Molecule.ai 平台在藥物發現中所構建的核心。</p>
<p>自動化那些耗時且昂貴的瓶頸</p>
<p>在臨牀護理中，處方續藥耗時、昂貴且往往是多餘的。在藥物開發中，類似的瓶頸在開發過程的早期就會出現——在分子篩選、候選藥物優先級排序以及失敗的後期實驗中，這些實驗往往代價高昂。</p>
<p>Molecule.ai 應用人工智能來最小化這些低效，顯著減少：</p>
<ul>
<li>確定可行藥物候選者的時間；</li>
<li>失敗實驗和後期流失的成本；以及</li>
<li>人力在重複篩選和分析上花費的時間。</li>
</ul>
<p>Molecule.ai 平台利用先進的 Agentic AI 來預測分子特性、建模藥物 - 靶點相互作用，並在化合物進入實驗室之前優先考慮它們。我們相信，以前需要數月的手動實驗現在可以縮短到幾天——成本也大幅降低。</p>
<p>正如猶他州的人工智能續藥系統自動化常規處方決策一樣，Molecule.ai 自動化了藥物發現中最資源密集的步驟，使科學家能夠專注於突破性的創新，而不是試錯。</p>
<p><strong>為規模、安全和監管而構建</strong></p>
<p>猶他州試點項目的批評者警告説，人工智能可能會錯過微妙的警告信號或被濫用。這些擔憂突顯了一個核心真理：人工智能的設計不僅要追求速度，還要追求問責。</p>
<p>Molecule.ai 通過嵌入以下內容來解決這些擔憂：</p>
<ul>
<li>不確定性量化，以便標記低置信度的預測</li>
<li>人工干預工作流程，確保在關鍵決策點有專家監督</li>
<li>可解釋模型，使團隊能夠理解為何某個分子被優先考慮</li>
</ul>
<p>這與猶他州的監管沙箱方法相呼應，在該方法中，人工智能被允許在明確的邊界內運作，將邊緣案例升級到人類，並在更廣泛的採用之前證明其安全性。</p>
<p>人工智能在醫療保健和藥物發現中的經濟案例</p>
<p>醫療保健和生物製藥行業面臨相同的經濟現實：成本上升、人力資源有限和需求增長。我們相信人工智能可以提供可持續發展的路徑。</p>
<ul>
<li>對於患者，我們相信人工智能可以減少不必要的就診、等待時間和自付費用。</li>
<li>對於醫療系統，我們相信人工智能可以降低運營負擔並改善可及性。</li>
<li>對於藥物開發者，我們相信人工智能可以縮短研發時間，減少資本消耗，並提高臨牀成功的概率。</li>
</ul>
<p>Molecule.ai 旨在大規模提供這些節省——將人工智能從研究工具轉變為現代藥物開發的核心基礎設施。</p>
<p><strong>未來的展望</strong></p>
<p>猶他州官員表示，人工智能處方試點的結果將有助於塑造未來的州和聯邦人工智能政策，可能成為醫療保健中高風險人工智能監管的國家模型。</p>
<p>隨着監管者越來越習慣於在明顯節省時間和金錢而不犧牲安全性的情況下授予人工智能有限的權力，行業將越來越需要強大、可審計和經濟轉型的人工智能平台。</p>
<p>這就是 Shuttle Pharma 通過 Molecule.ai 平台所構建的未來：</p>
<p>加速發現、降低成本，並更快地為患者帶來更好的療法——安全且負責任。</p>
<p><strong>關於 Shuttle Pharma</strong></p>
<p>Shuttle Pharmaceuticals Holdings, Inc.擁有一個基於人工智能（&#34;AI&#34;）的藥物發現和早期藥物開發平台。通過將現代人工智能技術與結構化科學工作流程相結合，Molecule.ai 平台幫助研究人員更高效地探索化學空間，以更清晰的方式評估分子想法，並在藥物開發的最早階段做出更明智的決策。</p>
<p>關於前瞻性聲明的警示説明</p>
<p>本新聞稿中關於未來預期、計劃和前景的聲明，以及關於非歷史事實事項的其他聲明，可能構成 “前瞻性聲明”。這些聲明包括但不限於關於我們公司及 Molecule.ai 平台發展的聲明。諸如 “預期”、“相信”、“繼續”、“可能”、“估計”、“期望”、“打算”、“或許”、“計劃”、“潛在”、“預測”、“項目”、“應該”、“目標”、“將會”、“會” 等類似表達旨在識別前瞻性聲明，儘管並非所有前瞻性聲明都包含這些識別詞。實際結果可能因各種重要因素而與這些前瞻性聲明所指示的結果存在重大差異，包括在 Shuttle Pharma 截至 2024 年 12 月 31 日的年度報告的 “風險因素” 部分中討論的因素，以及其他 SEC 文件中提到的因素。本新聞稿中包含的任何前瞻性聲明僅在本日期有效，除非聯邦證券法要求，Shuttle Pharma 不承擔更新任何前瞻性聲明的義務，無論是由於新信息、未來事件還是其他原因。</p>
<p><strong>Shuttle Pharmaceuticals</strong></p>
<p>Chris Cooper</p>
<p>首席執行官</p>
<p>info@shuttlepharma.com</p>
<p>要查看本新聞稿的源版本，請訪問 https://www.newsfilecorp.com/release/280266</p>

SHPH

<p>猶他州成為美國首個允許人工智能系統在沒有直接醫生參與的情況下授權處方續藥的州，旨在降低醫療成本並改善獲取醫療服務的機會。Shuttle Pharmaceuticals 的 Molecule.ai 平台應用人工智能來簡化藥物發現，最大限度地減少與藥物開發相關的低效和成本。該倡議反映了醫療保健領域向自動化常規決策的更廣泛趨勢，同時通過專家監督確保問責和安全。試點項目的結果可能會影響未來醫療保健領域的人工智能監管，推動人工智能作為藥物開發的變革性工具</p>

<p>Gaithersburg, Maryland--(Newsfile Corp. - January 13, 2026) - Shuttle Pharmaceuticals Holdings, Inc.  (&#34;Shuttle Pharma&#34; or the &#34;Company&#34;), applauds the state of Utah which has become the first state in the United States to allow artificial intelligence systems to authorize prescription refills without direct physician involvement — a regulatory first that signals how AI is beginning to reduce healthcare costs, eliminate delays, and expand access to care.</p>
<div class="lb-trans"><p>馬里蘭州蓋瑟斯堡 --（Newsfile Corp. -2026 年 1 月 13 日）- Shuttle Pharmaceuticals Holdings, Inc.（&#34;Shuttle Pharma&#34;或&#34;公司&#34;）對猶他州表示讚賞，該州成為美國第一個允許人工智能系統在沒有直接醫生參與的情況下授權處方續藥的州——這一監管首創標誌着人工智能如何開始降低醫療成本、消除延誤並擴大醫療服務的可及性。</p>
</div><p>The pilot program, launched through Utah's Office of Artificial Intelligence Policy and powered by Doctronic, allows AI to refill certain commonly prescribed medications for chronic conditions. Proponents argue that the model saves patients time and money, particularly in rural areas where physician shortages can turn routine refills into weeks-long delays and costly clinic visits.</p>
<div class="lb-trans"><p>該試點項目通過猶他州人工智能政策辦公室啓動，由 Doctronic 提供支持，允許人工智能為慢性病患者續藥某些常見處方藥。支持者認為，這一模式為患者節省了時間和金錢，特別是在醫生短缺的農村地區，常規續藥可能導致數週的延誤和昂貴的診所就診。</p>
</div><p>While limited to refills and governed by strict oversight, the initiative reflects a broader shift across healthcare: AI is being trusted to automate repetitive, high-volume decisions — freeing human experts to focus on complex, high-value work.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然僅限於續藥並受到嚴格監管，但該倡議反映了醫療保健領域的更廣泛轉變：人工智能被信任用於自動化重複的、高容量的決策——使人類專家能夠專注於複雜的、高價值的工作。</p>
</div><p>That same principle is at the core of what we believe Shuttle Pharma's Molecule.ai platform is building in drug discovery.</p>
<div class="lb-trans"><p>這一原則正是我們相信 Shuttle Pharma 的 Molecule.ai 平台在藥物發現中所構建的核心。</p>
</div><p>Automating the Bottlenecks That Cost Time and Money</p>
<div class="lb-trans"><p>自動化那些耗時且昂貴的瓶頸</p>
</div><p>In clinical care, prescription refills are time-consuming, expensive, and often redundant. In drug development, similar bottlenecks occur much earlier in the development process — during molecular screening, during candidate prioritization, and during failed late-stage experiments that are costly.</p>
<div class="lb-trans"><p>在臨牀護理中，處方續藥耗時、昂貴且往往是多餘的。在藥物開發中，類似的瓶頸在開發過程的早期就會出現——在分子篩選、候選藥物優先級排序以及失敗的後期實驗中，這些實驗往往代價高昂。</p>
</div><p>Molecule.ai applies AI to minimize these inefficiencies by dramatically reducing:</p>
<div class="lb-trans"><p>Molecule.ai 應用人工智能來最小化這些低效，顯著減少：</p>
</div><ul>
<li>Time to identify viable drug candidates;</li>
<li>Cost of failed experiments and late-stage attrition; and</li>
<li>Human labor spent on repetitive screening and analysis.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>確定可行藥物候選者的時間；</li>
<li>失敗實驗和後期流失的成本；以及</li>
<li>人力在重複篩選和分析上花費的時間。</li>
</ul>
</div><p>The Molecule.ai platform leverages advanced Agentic AI to predict molecular properties, model drug-target interactions and prioritize compounds before they ever reach the lab. We believe that what once required months of manual experimentation could now be narrowed to days — at a fraction of the cost.</p>
<div class="lb-trans"><p>Molecule.ai 平台利用先進的 Agentic AI 來預測分子特性、建模藥物 - 靶點相互作用，並在化合物進入實驗室之前優先考慮它們。我們相信，以前需要數月的手動實驗現在可以縮短到幾天——成本也大幅降低。</p>
</div><p>Just as Utah's AI refill system automates routine prescribing decisions, Molecule.ai automates the most resource-intensive steps of drug discovery, allowing scientists to focus on breakthrough innovation rather than trial-and-error.</p>
<div class="lb-trans"><p>正如猶他州的人工智能續藥系統自動化常規處方決策一樣，Molecule.ai 自動化了藥物發現中最資源密集的步驟，使科學家能夠專注於突破性的創新，而不是試錯。</p>
</div><p><strong>Built for Scale, Safety, and Oversight</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>為規模、安全和監管而構建</strong></p>
</div><p>Critics of Utah's pilot program warn that AI could miss subtle warning signs or be misused. These concerns highlight a central truth: AI must be designed not only for speed, but for accountability.</p>
<div class="lb-trans"><p>猶他州試點項目的批評者警告説，人工智能可能會錯過微妙的警告信號或被濫用。這些擔憂突顯了一個核心真理：人工智能的設計不僅要追求速度，還要追求問責。</p>
</div><p>Molecule.ai addresses these concerns by embedding:</p>
<div class="lb-trans"><p>Molecule.ai 通過嵌入以下內容來解決這些擔憂：</p>
</div><ul>
<li>Uncertainty quantification, so low-confidence predictions are flagged</li>
<li>Human-in-the-loop workflows, ensuring expert oversight at critical decision points</li>
<li>Explainable models, enabling teams to understand why a molecule is prioritized</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>不確定性量化，以便標記低置信度的預測</li>
<li>人工干預工作流程，確保在關鍵決策點有專家監督</li>
<li>可解釋模型，使團隊能夠理解為何某個分子被優先考慮</li>
</ul>
</div><p>This mirrors Utah's regulatory sandbox approach, where AI is allowed to operate within clear boundaries, escalate edge cases to humans, and demonstrate safety before wider adoption.</p>
<div class="lb-trans"><p>這與猶他州的監管沙箱方法相呼應，在該方法中，人工智能被允許在明確的邊界內運作，將邊緣案例升級到人類，並在更廣泛的採用之前證明其安全性。</p>
</div><p>The Economic Case for AI in Healthcare and Drug Discovery</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能在醫療保健和藥物發現中的經濟案例</p>
</div><p>The healthcare and biopharmaceutical industries face the same economic reality: rising costs, limited human resources, and growing demand. We believe AI can offer a path to sustainability.</p>
<div class="lb-trans"><p>醫療保健和生物製藥行業面臨相同的經濟現實：成本上升、人力資源有限和需求增長。我們相信人工智能可以提供可持續發展的路徑。</p>
</div><ul>
<li>For patients, we believe AI can reduce unnecessary visits, wait times, and out-of-pocket costs.</li>
<li>For healthcare systems, we believe AI lowers operational burden and improves access.</li>
<li>For drug developers, we believe AI can cut R&amp;D timelines, reduce capital burn, and increase the probability of clinical success.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>對於患者，我們相信人工智能可以減少不必要的就診、等待時間和自付費用。</li>
<li>對於醫療系統，我們相信人工智能可以降低運營負擔並改善可及性。</li>
<li>對於藥物開發者，我們相信人工智能可以縮短研發時間，減少資本消耗，並提高臨牀成功的概率。</li>
</ul>
</div><p>Molecule.ai is designed to deliver these savings at scale — transforming AI from a research tool into core infrastructure for modern drug development.</p>
<div class="lb-trans"><p>Molecule.ai 旨在大規模提供這些節省——將人工智能從研究工具轉變為現代藥物開發的核心基礎設施。</p>
</div><p><strong>A Glimpse of the Future</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>未來的展望</strong></p>
</div><p>Utah officials have said results from the AI prescription pilot will help shape future state and federal AI policy, potentially serving as a national model for high-stakes AI regulation in healthcare.</p>
<div class="lb-trans"><p>猶他州官員表示，人工智能處方試點的結果將有助於塑造未來的州和聯邦人工智能政策，可能成為醫療保健中高風險人工智能監管的國家模型。</p>
</div><p>As regulators grow more comfortable granting AI limited authority where it demonstrably saves time and money without sacrificing safety, the industry will increasingly demand AI platforms that are robust, auditable, and economically transformative.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着監管者越來越習慣於在明顯節省時間和金錢而不犧牲安全性的情況下授予人工智能有限的權力，行業將越來越需要強大、可審計和經濟轉型的人工智能平台。</p>
</div><p>That is the future Shuttle Pharma is building toward with the Molecule.ai platform:</p>
<div class="lb-trans"><p>這就是 Shuttle Pharma 通過 Molecule.ai 平台所構建的未來：</p>
</div><p>AI that accelerates discovery, lowers costs, and brings better therapies to patients faster — safely and responsibly.</p>
<div class="lb-trans"><p>加速發現、降低成本，並更快地為患者帶來更好的療法——安全且負責任。</p>
</div><p><strong>About Shuttle Pharma</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>關於 Shuttle Pharma</strong></p>
</div><p>Shuttle Pharmaceuticals Holdings, Inc.  owns a pharmaceutical software artificial intelligence (&#34;AI&#34;) driven platform for molecular discovery and early-stage drug development. By combining modern AI techniques with structured scientific workflows, the Molecule.ai platform helps researchers explore the chemical space more efficiently, evaluate molecular ideas with greater clarity and make more informed decisions during the earliest stages of drug development.</p>
<div class="lb-trans"><p>Shuttle Pharmaceuticals Holdings, Inc.擁有一個基於人工智能（&#34;AI&#34;）的藥物發現和早期藥物開發平台。通過將現代人工智能技術與結構化科學工作流程相結合，Molecule.ai 平台幫助研究人員更高效地探索化學空間，以更清晰的方式評估分子想法，並在藥物開發的最早階段做出更明智的決策。</p>
</div><p>Cautionary Note Regarding Forward-Looking Statements</p>
<div class="lb-trans"><p>關於前瞻性聲明的警示説明</p>
</div><p>Statements in this press release about future expectations, plans and prospects, as well as any other statements regarding matters that are not historical facts, may constitute &#34;forward-looking statements.&#34; These statements include, but are not limited to, statements concerning the development of our company and the Molecule.ai platform. The words &#34;anticipate,&#34; &#34;believe,&#34; &#34;continue,&#34; &#34;could,&#34; &#34;estimate,&#34; &#34;expect,&#34; &#34;intend,&#34; &#34;may,&#34; &#34;plan,&#34; &#34;potential,&#34; &#34;predict,&#34; &#34;project,&#34; &#34;should,&#34; &#34;target,&#34; &#34;will,&#34; &#34;would&#34; and similar expressions are intended to identify forward-looking statements, although not all forward-looking statements contain these identifying words. Actual results may differ materially from those indicated by such forward-looking statements as a result of various important factors, including factors discussed in the &#34;Risk Factors&#34; section of Shuttle Pharma's Annual Report on Form 10-K for the year ended December 31, 2024, filed with the SEC on February 26, 2025, as well as other SEC filings. Any forward-looking statements contained in this press release speak only as of the date hereof and, except as required by federal securities laws, Shuttle Pharma disclaims any obligation to update any forward-looking statement, whether as a result of new information, future events or otherwise.</p>
<div class="lb-trans"><p>本新聞稿中關於未來預期、計劃和前景的聲明，以及關於非歷史事實事項的其他聲明，可能構成 “前瞻性聲明”。這些聲明包括但不限於關於我們公司及 Molecule.ai 平台發展的聲明。諸如 “預期”、“相信”、“繼續”、“可能”、“估計”、“期望”、“打算”、“或許”、“計劃”、“潛在”、“預測”、“項目”、“應該”、“目標”、“將會”、“會” 等類似表達旨在識別前瞻性聲明，儘管並非所有前瞻性聲明都包含這些識別詞。實際結果可能因各種重要因素而與這些前瞻性聲明所指示的結果存在重大差異，包括在 Shuttle Pharma 截至 2024 年 12 月 31 日的年度報告的 “風險因素” 部分中討論的因素，以及其他 SEC 文件中提到的因素。本新聞稿中包含的任何前瞻性聲明僅在本日期有效，除非聯邦證券法要求，Shuttle Pharma 不承擔更新任何前瞻性聲明的義務，無論是由於新信息、未來事件還是其他原因。</p>
</div><p><strong>Shuttle Pharmaceuticals</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Shuttle Pharmaceuticals</strong></p>
</div><p>Chris Cooper</p>
<div class="lb-trans"><p>Chris Cooper</p>
</div><p>Chief Executive Officer</p>
<div class="lb-trans"><p>首席執行官</p>
</div><p>info@shuttlepharma.com</p>
<div class="lb-trans"><p>info@shuttlepharma.com</p>
</div><p>To view the source version of this press release, please visit https://www.newsfilecorp.com/release/280266</p>
<div class="lb-trans"><p>要查看本新聞稿的源版本，請訪問 https://www.newsfilecorp.com/release/280266</p>
</div>

猶他州批准了人工智能處方藥。人工智能如何節省時間、降低成本——以及為什麼 Molecule.ai 的藥物發現平台現在比以往任何時候都更重要