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AI 新藥研發生態重塑:從 Schrodinger–禮來合作到 FDA 減少動物實驗的產業變局

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AI 新藥開發合作升溫:Schrodinger 與禮來為何備受關注?

Schrodinger 與 Eli Lilly 的合作,核心在於將 TuneLab AI 藥物探索平台整合進 Schrodinger 的 LiveDesign。這代表藥廠與生技新創,不只是在「使用」AI,而是把 AI 變成研發流程的中樞工具。對關心新藥研發和生醫產業趨勢的讀者來說,關鍵問題不只是技術多先進,而是:這樣的整合,是否真的能縮短開發時程、降低成本,甚至改變生醫產業的競爭門檻?在 AI 模型直接介入化合物設計、藥物特性預測後,傳統以實驗室為中心的研發文化,正在被迫重新定義。

FDA 減少動物實驗下,AI 生醫真的是最大受惠者嗎?

美國 FDA 推動減少動物實驗,讓 AI 生醫成為顯而易見的「受惠產業」候選人。透過模擬吸收、分布與安全性風險,確實有機會在動物與人體試驗前,先過一輪更嚴格的虛擬篩選。但這並不代表 AI 公司就自然成為最大贏家。關鍵在於數據品質與監管接受度:AI 模型是否有足夠多樣且可靠的訓練數據?監管機構是否願意把部分風險評估,交給模型輸出來支持?若這兩點無法跟上,AI 可能只是新增一層成本,而不是減少實驗。

生醫版圖可能怎麼改變?誰有機會成為真正的受益者?

從 TuneLab 與 LiveDesign 的布局可以看出,誰掌握「平台+數據」,誰就更有條件在生醫 AI 生態系中占據主導位置。大型藥廠擁有長期臨床與研發數據,AI 平台商則提供演算法與工作流程整合能力,雙方合作會逐漸形成資料與工具的雙重壁壘。對中小型生技公司而言,使用這些平台可能能縮短開發時間,卻也可能在長期被鎖進特定生態系。讀者可以思考的延伸問題是:未來的研發競爭力,究竟來自化學與生物實驗能力,還是跨資料、演算法與監管理解的整合能力?

FAQ

Q:FDA 減少動物實驗,會加速 AI 模型被納入審查標準嗎?
A:有機會,但需建立明確驗證框架與指引,短期內多半是輔助證據,而非完全取代實驗數據。

Q:AI 新藥平台是否能保證縮短開發時間?
A:AI 能提升篩選效率,但仍受限於臨床試驗、不良反應等不確定性,無法保證全面縮短時程。

Q:中小型生技公司使用這類平台的最大風險是什麼?
A:技術高度依賴單一平台供應商,可能在資料、成本與研發策略上喪失部分主導權。

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【即時新聞】輝瑞 PFE 營收被專利懸崖卡住?瑞銀喊中立、目標價只看 25 美元

瑞銀 (UBS) 近期發布研究報告,開始對製藥大廠輝瑞 (PFE) 進行追蹤分析,給予「中立」評級,並將目標價設定為 25 美元。瑞銀分析師指出,儘管市場對於輝瑞 (PFE) 近期收購減肥藥開發商 MTS 的交易持正面態度,認為這有助於拓展其在肥胖治療領域的佈局,但整體而言,公司未來的營收前景仍存在不確定性,這是導致評級維持中立的主要原因。 輝瑞 (PFE) 目前正面臨嚴峻的「專利懸崖」挑戰。瑞銀報告估計,在未來三年內,輝瑞 (PFE) 旗下主要藥物將陸續失去專利獨佔權,這部分受影響的營收規模高達 150 億至 200 億美元。分析師強調,雖然減肥藥交易是一步好棋,但輝瑞 (PFE) 仍需要採取更多策略性行動,才能有效降低 2028 年長期專利到期帶來的營收下滑風險,投資人應持續關注管理層如何填補此一營收缺口。 為了強化研發動能,輝瑞 (PFE) 宣布與應用人工智慧研究實驗室 Boltz, PBC 達成戰略合作。這項合作將把生物分子 AI 模型和生成式工作流程引入輝瑞 (PFE) 的研發團隊中。雙方合作的核心目標,是利用先進的 AI 技術協助科學家加快小分子藥物和生物製劑的設計速度,期望能縮短新藥從實驗室到臨床應用的開發週期,提升研發效率。 根據合作協議,Boltz 將利用輝瑞 (PFE) 龐大的歷史數據庫來微調其模型,預計將產出專用於結構預測、小分子親和力預測和生物製劑設計的下一代獨家模型。Boltz 以其開源的生物分子基礎模型(如 Boltz-2)聞名業界,這些工具廣泛應用於蛋白質設計。輝瑞 (PFE) 強調,任何透過 Boltz 模型和平台支援所發現或開發的化合物,其所有權將完全歸輝瑞 (PFE) 所有,確保了公司在未來產品線上的智慧財產權優勢。 輝瑞 (PFE) 是全球最大的製藥公司之一,年銷售額接近 500 億美元(不包括 COVID-19 產品銷售額)。雖然它在歷史上銷售多種類型的保健產品和化學品,但現在,處方藥和疫苗佔了大部分銷售額。暢銷產品包括肺炎球菌疫苗 Prevnar 13、抗癌藥物 Ibrance、心血管治療藥物 Eliquis 和免疫學藥物 Xeljanz。輝瑞 (PFE) 在全球銷售這些產品,國際銷售額佔其總銷售額的近 50%。在國際銷售中,新興市場是主要貢獻者。 收盤價:25.27 美元 漲跌:-0.21 美元 漲幅:-0.82% 成交量:49,918,997 股 成交量變動:46.00%

薛丁格 Schrodinger(SDGR) 攜手 禮來 Eli Lilly(LLY) 衝刺 AI 新藥開發,TuneLab 整合 LiveDesign 能改變生醫版圖嗎?

生技軟體開發商 Schrodinger(SDGR) 週五宣布一項重大合作案,將與國際製藥大廠 Eli Lilly(LLY) 展開深度合作,計畫將 Eli Lilly(LLY) 旗下的人工智慧藥物探索平台 TuneLab,整合至 Schrodinger(SDGR) 的藥物設計軟體中。這項整合將為生技公司提供直接存取 AI 平台的管道,期望能大幅縮短新藥開發的時程,提升研發效率,顯示出 AI 技術在生醫產業的應用正持續深化。 LiveDesign 軟體導入 AI 模型優化藥物篩選 Schrodinger(SDGR) 的核心產品 LiveDesign 是一個雲端平台,主要協助化學家設計化合物,並預測實驗藥物的吸收與分布等關鍵特性,讓研發人員能更了解藥物在人體內的運作模式。透過本次合作,Eli Lilly(LLY) 的 TuneLab 平台將被整合其中。Schrodinger(SDGR) 策略長 Karen Akinsanya 指出,這套 AI 軟體預計在今年第一季開放給現有 LiveDesign 客戶使用,並於第二季向新用戶開放,這將有助於客戶更精準地進行藥物篩選與設計。 新舊客戶分階段導入並擴大數據訓練規模 Eli Lilly(LLY) 於去年推出了結合 AI 與機器學習的 TuneLab 平台,該平台是基於其多年的研究數據訓練而成。Eli Lilly(LLY) 此前已宣布與多家生技公司合作,利用該平台進行藥物開發。TuneLab 全球負責人 Aliza Apple 表示,越多生技公司使用這些模型,意味著能獲得更多樣化的訓練數據,最終目標是加快分子藥物的發現速度,讓等待治療的患者能更早獲得新藥。 響應 FDA 減少動物實驗政策推升 AI 需求 目前藥物開發商正積極採用 AI 技術進行藥物探索與安全性測試,主要目的是為了獲得更快且成本更低的研發成果。這項趨勢也符合美國食品藥物管理局(FDA)近期推動減少動物實驗的政策方向。透過 AI 模擬與預測,能夠在進入臨床試驗前更準確地評估藥物特性,進而降低對傳統動物實驗的依賴,這也成為推動 Schrodinger(SDGR) 與 Eli Lilly(LLY) 等大廠加速 AI 布局的重要驅動力。 【免責聲明】本報導內容僅供讀者參考,不構成任何投資建議。投資人應獨立判斷,並自行承擔相關風險。

AI新藥革命燒到美股!Nvidia(NVDA)、Microsoft(MSFT) 能撐多久這波生醫資本熱?

AI助力新藥開發突飛猛進,美股相關科技巨頭受益,全球生醫投資熱潮持續升溫。 全球生技產業正掀起一場 AI 新藥開發革命,從美國到中國,生醫企業正善用人工智慧技術,加速藥物設計、臨床試驗與精準醫療,重塑產業競爭格局。這波變革不僅點燃資本市場高度關注,也讓美股相關科技巨頭如 Nvidia(NVDA)、Microsoft(MSFT) 等受益,看好未來 AI 在生技研發領域的長期成長動能。 過去新藥研發流程漫長且昂貴,動輒耗時七到十年、成本高不可攀。但隨著 AI 工具大量導入,像是深度學習模型、自動化組合優化平台,加速篩選可行分子,縮短前期驗證與定位的時間。根據最新案例,杭州新創 MindRank 運用 AI 開發的 GLP-1 新型糖尿病及減重藥物,僅歷時四年半即進入三期臨床,較傳統流程減少超過 60% 的研發成本。此現象也發生在美國,Generate:Biomedicines 等企業亦宣布多項 AI 設計抗體的全球大型臨床試驗啟動。 AI 在生醫領域的效益不僅停留在設計速度,更以巨量資料處理力精進藥物靶點選定、療效和安全性預測。MindRank 更將開放式大型語言模型(LLM)結合即時文件檢索技術(RAG),將疾病靶點辨識率提升至 97% 以上。Google DeepMind 的 AlphaFold 也以蛋白質結構預測技術榮獲 2024 年諾貝爾化學獎,顯示 AI 科研成果已逐漸成為新藥設計不可或缺的基礎。 在全球資本市場方面,美股 AI 科技巨頭無疑是這波新藥革命最大受益者。Nvidia(NVDA) 憑藉 GPU 算力支撐海量醫學資料運算,Microsoft(MSFT) 推動雲端醫療解決方案,投資人熱情參與相關企業 IPO、收購案,進一步帶動生醫 AI 上下游產業鏈的活絡。中國 AI 藥企如 BioMap、Insilico Medicine 也獲百億資金青睞,陸續完成上市布局。 值得注意的是,雖然技術革新持續加速,AI 在醫藥產業真正顛覆還需經歷長期臨床驗證周期。MindRank 執行長 Niu Zhangming 指出:「AI 可快速縮短前期研發時程,但藥物在真實世界的試錯與安全性檢驗,仍無法完全以算力取代。」有專家更警示,醫學領域的高壁壘與嚴格監管,將使 AI 所帶來的變革需要長時間的積累與整合。 展望未來,隨著 AI 算法、算力、醫大數據聯合應用日益成熟,美中兩強及全球主要藥企勢必加大布局,資本熱潮不斷擴大。相關美股科技龍頭、醫藥 AI 新創可望持續獲利,成為下一輪生技革命的重要引擎。但投資人也需留意產業風險,包括臨床失敗率、合規挑戰與長期產業轉型周期,以深入評估 AI 新藥研發所帶來的投資機會與挑戰。

J.P. Morgan 看好 Recursion Pharmaceuticals(RXRX),11% 暴衝背後關鍵風險與機會一次看

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