人工智慧（AI）正在以前所未有的速度滲透到生物科技領域的各個環節，從早期研究到臨床試驗，再到投資決策，AI 的身影無處不在。這股趨勢不僅加速了新藥開發的進程，也為創投基金帶來了新的投資機會和挑戰。本文將深入探討 AI 如何整合到生技創投的各個階段，以及它對整個產業生態系統的影響。
AI 在早期研究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。AI 的出現正在改變這一現狀。透過機器學習演算法，AI 能夠快速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 可以預測蛋白質的結構和功能，加速藥物設計和篩選過程。
許多新創公司正在利用 AI 來加速藥物發現。Atomwise 使用 AI 來篩選數百萬種化合物，以尋找可能對抗伊波拉病毒的藥物。Exscientia 與製藥公司合作，利用 AI 設計新的藥物分子，並已將多個候選藥物推進到臨床試驗階段。這些案例表明，AI 正在顯著縮短藥物發現的時間，降低開發成本。
AI 在臨床試驗中的應用
臨床試驗是藥物開發過程中另一個耗時且昂貴的環節。AI 可以通過多種方式優化臨床試驗的設計和執行。例如，AI 可以幫助選擇合適的患者群體，提高試驗的成功率。AI 也可以用於監測患者的數據，及早發現潛在的副作用，並根據患者的反應調整治療方案。
AI 驅動的遠程監測設備和可穿戴感測器正在收集大量的患者數據，這些數據可以被用於改善臨床試驗的效率和效果。例如，一家名為 Biofourmis 的公司開發了一種 AI 平台，可以通過可穿戴設備監測患者的生理數據，並預測患者的病情變化。這種技術可以幫助醫生及早干預，防止病情惡化。
AI 對生技創投的影響
AI 的崛起正在改變生技創投的格局。創投基金正在積極尋找那些能夠利用 AI 技術來加速藥物開發和改善醫療保健的新創公司。根據 PitchBook 的數據，2023 年，投資於 AI 驅動的生物科技公司的風險投資總額超過 100 億美元，創下歷史新高。
然而，投資 AI 驅動的生物科技公司也面臨著一些挑戰。首先，AI 技術的發展非常迅速，創投基金需要具備專業的知識才能評估 AI 公司的技術優勢和商業潛力。其次，AI 模型的可靠性和可解釋性仍然是一個問題。創投基金需要確保 AI 模型的預測結果是準確可靠的，並且能夠被醫生和患者所理解。
一些創投基金正在組建專門的 AI 團隊，以評估 AI 驅動的生物科技公司的投資機會。這些團隊通常由數據科學家、生物學家和醫學專家組成，他們可以從多個角度評估 AI 公司的技術和商業模式。
結論與研判
人工智慧正在深刻地改變生物科技產業，從藥物發現到臨床試驗，再到投資決策，AI 的應用無處不在。儘管投資 AI 驅動的生物科技公司面臨著一些挑戰，但其潛在的回報也是巨大的。隨著 AI 技術的不斷發展和成熟，我們有理由相信，AI 將在未來幾年內繼續推動生物科技產業的創新和發展。創投基金若能及早布局，將有機會在這一波 AI 浪潮中獲得豐厚的回報。然而，謹慎評估技術風險和商業模式，並確保 AI 模型的可靠性和可解釋性，仍然是至關重要的。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 20, 2026