在全球各行各業中，人工智慧（AI）正日益成為降低成本與提升效率的關鍵工具。安永（EY）近期對各產業高階領導者的調查顯示，超過一半的受訪者表示，未來12個月內將把至少25%的總預算投入於AI，許多企業已從現有投資中看見顯著成效，有77%的領導者表示AI已提升營運效率。相較於其他許多產業，生物科技產業更重視利用AI進行研發，並透過AI尋找更多立竿見影的商業機會，AI 正在改變生技產業的遊戲規則。
生技業結盟科技巨頭加速研發
在生物製藥產業中，企業正積極透過策略夥伴關係來獲取AI能力。根據安永資訊長意見調查（CIO Sentiment Survey），高達90%的生命科學產業資訊長表示，他們是透過合作夥伴取得運用AI的能力，由科技企業組成的新興生態系統已在生物製藥領域逐漸成形。雖然直接收購AI平台的案例目前仍不多見，但自2020年以來，生物製藥公司已承諾投入超過6,000億美元於潛在的聯盟投資。生技製藥具備強烈的研究導向特性，研發投資是生技公司資本配置的核心，因此關於聯盟的生技投資中，約有87%是專注於運用AI平台加速研發進程。生技公司的存亡仰賴於持續創新，因此研發的重要性可說是關乎其生存命脈。任何能夠縮短開發時程的手段，都將帶來極大的效益。如果生技公司能夠縮短達成臨床開發里程碑的時間，不僅能提高公司估值、強化財務結構，還能改善其資金取得能力。
AI在生技產業中的投資目前大量聚焦於利用AI發掘新的藥物候選物，但AI在其他加速臨床開發流程也可能發揮關鍵作用，包括：
- 加速患者招募：利用AI配對平台，招募足夠的患者參與試驗。
- 提升試驗效率：透過遠距資料蒐集與臨床試驗數位去中心化，有助於大幅提升試驗效率。
- 支援試驗設計開發：透過AI優化試驗設計，提高藥物初期試驗的可信度，讓研發更加精準。
然而，AI是否真能協助生技產業加速研發，最終仍須取決於監管機構對於資料使用與試驗參數所採取的立場。目前美國監管機構的態度處於動盪之中，也使得美國食品藥物管理局（FDA）的監理方向仍充滿不確定性。
生技領域的AI應用
已有許多知名的公司正在將AI應用於藥物開發和生物科技領域，利用機器學習、深度學習等技術，加速藥物靶點識別、化合物篩選、臨床試驗設計以及個性化醫療等過程。以下幾間備受矚目的美國生技公司，都正在各領域利用AI進行研發。
Xaira Therapeutics：
2024年4月成立的Xaira Therapeutics，是由頂級創投公司ARCH Venture Partners和 Foresite Labs所孵化，是一家在AI生技領域非常知名的新興公司，首次公開募資就獲得了超過10億美元的巨額投資，Xaira專注於運用AI技術進行藥物研發，利用AI來重塑藥物發現和開發的整體流程。
Recursion Pharmaceuticals：
利用自動化實驗室和機器學習平台，快速產生和分析生物數據，以識別新的藥物靶點並開發治療多種疾病的藥物，曾獲NVIDIA投資其AI藥物探索模型；
Atomwise：
利用深度學習進行結構式藥物設計，預測小分子藥物與蛋白質靶點的結合方式，從而加速新藥前導化合物的識別。
Tempus AI：
將AI應用在臨床腫瘤學領域，建立一個大型的臨床和分子數據庫，為患者提供個性化的癌症治療方案和進行藥物開發。
PathAI：
專注於 AI 輔助的病理影像分析。他們的工具可以幫助病理學家更準確、更一致地對醫學影像進行診斷和預後分析，尤其在癌症診斷方面。
研發之外：生物科技的AI機會
與其他產業相比，生物科技產業更重視利用AI進行生醫研發、尋找更多商業機會。根據安永資訊長意見調查顯示，生命科學公司在AI研發方面的支出整體高出5%，對於積極尋求控制成本的生技公司來說，AI或許能在營運面帶來更多短期且立竿見影的機會。
AI的商業化應用是AI優化的重點領域，正引起越來越多產品已上市或即將上市的生技公司關注。另一方面，製造和供應問題則是生技產品開發週期的各階段都會遇到的共同課題。最近一項調查即顯示，有高達80%的生技公司認為，在關稅實施後，他們需要長達一年的時間來尋找供應替代方案，其中更有44%的公司認為需要兩年時間。為此，生技公司或許可以透過與專業合作夥伴合作來減少這些延誤並提高效率。生物製藥產業早已與價值鏈上的臨床試驗委託研究服務組織（CRO）、委外生產服務組織（CMO）以及委託開發暨製造服務組織（CDMO）等展開密切合作。為了降低營運中斷帶來的風險，有時候擴大委外代工規模更為有效。AI可以加速生技公司轉向網絡化營運模式，透過改進即時與預測性的視覺化、溝通以及資料交換和分析，讓生技公司與眾多合作夥伴達成有效的合作。AI最適合應用在精簡成本結構和簡化營運，對於後勤支援部門而言，AI可以協助自動化檢視文件，為生技公司省下一筆可觀的成本支出。
而對於具備一定規模的生物製藥公司，導入全球商業服務（Global Business Services，GBS）也變得越來越具有經濟吸引力。GBS是透過整合財務、人力資源、IT、採購等支援功能，提供標準化、高效率的服務，並為企業提升策略價值。運作模式包含內部共用服務中心、外包、以及專注特定領域的卓越中心(COE)，並可根據企業文化、行業和業務需求，採用不同的組織和交付模式。
在針對生命科學公司執行長調查中，超過90%的執行長認為「GBS將是控制營運成本上升的關鍵」；而有40%的生物製藥GBS仍停留在傳統模式。雖然成長中的生技公司尚未發展到像大型製藥公司那種營運架構複雜、部門高度獨立運作的程度，但這些較小型的公司卻有機會跳過傳統階段，直接導入更高程度的自動化，最終邁向由AI驅動營運和自主決策的先進技術服務模式。
對於新興生技公司來說，與其遵循過往生技公司成長為大型製藥公司所走的傳統模式，反而應把握機會打造一種網絡化的成長模型，從後勤支援、研發、製造與供應鏈中尋找合適的AI合作夥伴，建立起更廣泛的合作夥伴生態系統，以協助生技公司因應當前高成本、高波動性的環境所帶來的營運挑戰。
資料來源：
2025/10/2，安永2025 年生物科技產業報告。
延伸閱讀：全球生技醫療產業面臨挑戰：研發支出持續加碼、大型併購交易趨緩
|
