人工智慧（AI）正在以前所未有的速度滲透到各個產業，而生技創投領域也不例外。從早期的標靶篩選到臨床試驗設計，再到投資決策，AI 的應用正日益廣泛，並有望徹底改變生技產業的運作模式。本文將深入探討 AI 如何整合到生技創投的各個階段，以及其帶來的機遇與挑戰。
AI 在早期標靶篩選與藥物發現中的應用
傳統的藥物發現過程耗時且成本高昂，平均需要 10 年以上的時間和數十億美元的投入才能將一種新藥推向市場。AI 的出現，特別是機器學習和深度學習，正在加速這一過程。AI 演算法能夠分析大量的生物數據，包括基因組、蛋白質組和代謝組數據，以識別潛在的藥物標靶。
例如，AI 可以預測蛋白質的結構，這對於理解藥物如何與標靶相互作用至關重要。AlphaFold 等 AI 模型在蛋白質結構預測方面取得了突破性進展，為藥物設計提供了更精確的基礎。此外，AI 還可以通過模擬藥物與標靶的相互作用，加速先導化合物的篩選過程，從而降低研發成本。根據麥肯錫的報告，AI 在藥物發現過程中可以將時間縮短 20%-40%，並降低成本達 50%。
AI 在臨床試驗設計與患者招募中的作用
臨床試驗是藥物開發的關鍵階段，但也是最昂貴和耗時的環節之一。AI 可以通過優化臨床試驗設計和改善患者招募來提高效率。例如，AI 可以分析患者的電子健康記錄，以識別符合特定試驗標準的潛在參與者。這可以加速患者招募過程，並確保試驗人群的多樣性。
此外，AI 還可以通過預測患者對不同治療方案的反應，實現個性化醫療。通過分析患者的基因組、生活方式和病史等數據，AI 可以幫助醫生選擇最適合特定患者的治療方案，從而提高治療效果。
AI 如何影響生技創投的投資決策
AI 不僅在藥物開發過程中發揮作用，也在影響著生技創投的投資決策。創投公司正在利用 AI 來評估潛在的投資機會，並預測新藥的市場潛力。AI 可以分析大量的科學文獻、專利數據和市場報告，以識別具有高增長潛力的生物技術公司。
例如，AI 可以評估一家公司的技術平台的獨特性和競爭力，並預測其產品的市場需求。這可以幫助創投公司做出更明智的投資決策，並降低投資風險。根據 PitchBook 的數據，2023 年生技領域的 AI 相關投資額達到歷史新高，顯示了創投公司對 AI 在生技領域應用的信心。
AI 整合的挑戰與未來展望
儘管 AI 在生技創投領域具有巨大的潛力，但也面臨著一些挑戰。首先，AI 模型的訓練需要大量的數據，而生物數據往往分散且不完整。其次，AI 模型的解釋性仍然是一個問題。創投公司需要理解 AI 模型是如何做出決策的，以便對其結果有信心。
此外，監管機構對 AI 在醫療保健領域的應用也越來越關注。創投公司需要確保其投資的 AI 技術符合相關的法規要求。
展望未來，AI 在生技創投領域的應用將會更加廣泛和深入。隨著數據可用性的提高和 AI 模型的改進，AI 將能夠更好地支持藥物開發和投資決策。然而，創投公司需要謹慎應對 AI 帶來的挑戰，並確保其應用符合倫理和監管要求。
總結與研判
AI 正在重塑生技創投領域，從藥物發現到投資決策，AI 的應用無處不在。雖然挑戰依然存在，但 AI 的潛力是巨大的。隨著技術的進步和數據的積累，AI 將在加速藥物開發、降低研發成本和提高投資回報方面發揮越來越重要的作用。生技創投公司需要積極擁抱 AI，並將其整合到自身的運營中，才能在激烈的市場競爭中保持領先地位。 未來，我們預期看到更多基於 AI 的生物技術公司湧現，並吸引更多的投資。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 20, 2026