人工智慧（AI）正以前所未有的速度滲透到各個產業，生技領域也不例外。從藥物研發、臨床試驗到投資決策，AI 的應用正重塑生技創投的生態系統，加速創新並降低風險。本文將深入探討 AI 如何整合到生技創投的各個階段，以及其帶來的影響與挑戰。

AI 在藥物研發中的應用：縮短時程、降低成本

傳統藥物研發是一個漫長且昂貴的過程，平均耗時 10-15 年，花費超過 26 億美元。AI 透過機器學習和深度學習等技術，正在加速藥物發現和開發的各個環節。

靶點識別與驗證：

AI 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，快速識別潛在的藥物靶點。例如，BenevolentAI 利用 AI 平台發現了巴瑞替尼（Baricitinib）可能對 COVID-19 有效，並加速了臨床試驗的進程。

先導化合物發現：

AI 可以預測化合物的活性、毒性和藥代動力學性質，從而篩選出最具潛力的先導化合物。Atomwise 利用 AI 平台在三天內篩選出可能抑制伊波拉病毒的化合物，大大縮短了先導化合物的發現時間。

臨床試驗設計與優化：

AI 可以分析患者數據，識別合適的臨床試驗參與者，並預測試驗結果。這有助於提高臨床試驗的成功率，並降低試驗成本。 Numerous.ai 等公司正在利用 AI 幫助生技公司更有效地進行臨床試驗。

AI 在投資決策中的應用：提升效率、降低風險

生技創投的投資決策往往依賴於複雜的科學數據和市場分析。AI 正在幫助投資者更有效地評估潛在的投資機會，並降低投資風險。

盡職調查（Due Diligence）：

AI 可以分析大量的科學文獻、專利數據和市場報告，快速評估一家生技公司的技術優勢和市場潛力。這有助於投資者更全面地了解目標公司的風險和回報。

投資組合管理：

AI 可以監測投資組合公司的進展，並預測其未來表現。這有助於投資者及時調整投資策略，並最大化投資回報。

風險評估：

AI 可以分析市場趨勢、競爭格局和監管政策，評估生技創投的風險。這有助於投資者更明智地配置資本，並降低投資風險。

AI 整合的挑戰與未來展望

儘管 AI 在生技創投領域的應用前景廣闊，但也面臨著一些挑戰：

數據質量與可及性：

AI 的性能高度依賴於數據的質量和數量。然而，生技領域的數據往往分散且不完整，這限制了 AI 的應用。

算法透明度與可解釋性：

許多 AI 算法，尤其是深度學習模型，缺乏透明度和可解釋性。這使得投資者難以理解 AI 的決策過程，並對其結果產生信任。

監管與倫理問題：

AI 在生技領域的應用引發了一系列監管和倫理問題，例如數據隱私、算法偏見和醫療決策的責任歸屬。

儘管存在挑戰，AI 在生技創投領域的整合已是大勢所趨。隨著技術的進步和數據的積累，AI 將在藥物研發、臨床試驗和投資決策中發揮越來越重要的作用。未來，我們有望看到更多基於 AI 的創新療法和更高效的生技創投生態系統。

結論：AI 驅動生技創投的未來

AI 不僅僅是一個工具，更是一種轉型力量，正在重塑生技創投的各個環節。從加速藥物研發到優化投資決策，AI 正在幫助生技公司和投資者更有效地應對挑戰，並抓住機遇。儘管仍面臨一些挑戰，但 AI 在生技創投領域的整合將持續深入，並最終推動醫療健康的進步。可以預見，未來成功的生技創投將是那些能夠有效利用 AI 技術，並將其融入到核心業務流程中的企業。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 20, 2026