人工智慧（AI）正在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 的應用正深刻地改變著生技創投的生態系統。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 在藥物研發中的應用：加速發現與降低成本

傳統藥物研發是一個耗時且成本高昂的過程，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 的出現為加速這一進程提供了新的可能性。

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，從而識別潛在的藥物靶點。例如，AI 演算法可以預測特定分子與靶點的結合能力，從而篩選出最有希望的候選藥物。此外，AI 也能夠預測藥物的毒性和副作用，從而避免在臨床試驗中出現不必要的風險。

許多生技公司已經開始利用 AI 來加速藥物研發。Atomwise 是一家利用 AI 進行藥物發現的公司，他們使用深度學習演算法來篩選數百萬種化合物，以尋找潛在的藥物候選物。Recursion Pharmaceuticals 則利用 AI 來分析細胞圖像，以識別與疾病相關的生物學通路，並開發針對這些通路的藥物。這些案例表明，AI 正在成為藥物研發的重要工具，有望大幅縮短研發時間並降低成本。

AI 在臨床試驗中的應用：提高效率與精準度

臨床試驗是藥物研發的關鍵階段，但也是一個耗時且昂貴的過程。AI 可以在多個方面提高臨床試驗的效率和精準度。

首先，AI 可以幫助招募合適的患者參與臨床試驗。通過分析患者的電子病歷和基因組數據，AI 可以識別出最有可能對特定藥物產生反應的患者。這可以提高臨床試驗的成功率，並縮短試驗時間。

其次，AI 可以用於監測臨床試驗的數據，並及早發現潛在的問題。例如，AI 可以分析患者的生理數據，以檢測藥物副作用的早期跡象。這可以幫助研究人員及時調整試驗方案，以確保患者的安全。

第三，AI 可以用於分析臨床試驗的結果，並提取有用的信息。例如，AI 可以識別出對藥物反應良好的患者亞群，從而為個性化醫療提供依據。

AI 在投資決策中的應用：提升風險評估與回報預測

生技創投是一個高風險高回報的領域。投資者需要仔細評估潛在的投資機會，並預測其未來的發展前景。AI 正在成為投資者進行決策的重要工具。

AI 可以分析大量的數據，包括公司的財務報表、專利信息、科學出版物和市場趨勢，從而評估公司的技術實力、市場潛力和管理團隊。此外，AI 也可以用於預測公司的估值和未來的回報。

一些創投基金已經開始利用 AI 來輔助投資決策。這些基金使用 AI 來篩選潛在的投資機會，並評估其風險和回報。例如，一家名為 Two Sigma Ventures 的創投基金使用 AI 來分析公司的數據，以識別具有高增長潛力的公司。

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。

首先，AI 模型的訓練需要大量的數據，而生技領域的數據往往分散且不完整。其次，AI 模型的解釋性較差，難以理解其決策過程。第三，AI 的應用需要專業的人才，而生技領域缺乏既懂生物學又懂 AI 的人才。

儘管存在這些挑戰，但 AI 在生技創投領域的應用前景仍然非常樂觀。隨著數據量的增加、演算法的改進和人才的培養，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，我們可能會看到更多基於 AI 的新藥問世，以及更多由 AI 驅動的生技公司成功上市。AI 將不僅僅是一個工具，更會成為生技創投生態系統中不可或缺的一部分，加速創新並推動產業發展。

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