在2025年触及历史低点——根据BioSpace统计，仅有8家生物技术公司上市，为后疫情时代最低——后，首次公开募股今年似乎正在回升。尽管促成这一复苏的原因众多，但专家指出一个很大程度上被低估的驱动因素：人工智能的崛起。
“AI正在从根本上改变生物技术投资的风险计算，”专注于AI的科技生物公司GATC Health的首席商务官Tyrone Lam在电子邮件中告诉BioSpace。
Lam解释说，药物开发本质上是一项高风险的事业。虽然许多行业观察者将矛头指向有限的资本和高利率，但Lam认为真正阻碍投资者的是“缺乏来自生物技术公司关于其成功可能性的任何可靠信号”。尤其是来自其他数据驱动领域的通才投资者，Lam表示，他们在支持研究性药物时所面临的风险“过于模糊，无法自信定价”。但现在，他继续说道，“AI正在开始改变这一点。”
例如，制药公司不仅可以使用AI来提高成功几率——优化项目设计的各个方面，如入组标准和剂量——还可以量化风险，为潜在资助者构建更强的商业案例。另一方面，投资者可以利用先进的模型用于自身目的，帮助他们对其目标公司进行尽职调查。
“目前吸引最认真投资者关注的公司，无论是否已IPO，都有一个共同特征：它们不仅将AI用作发现加速器，还将其用作风险沟通工具，”Lam解释道。
AI驱动的医疗数据公司SEQSTER的CEO兼联合创始人Ardy Arianpour同意Lam的看法。“初创公司可以战略性地使用AI来加强其对投资者的推介，”他通过电子邮件告诉BioSpace。
事实上，今年迄今为止一些最大的IPO都像流行词一样宣扬其使用AI作为药物开发引擎的核心工具。
Eikon Therapeutics于2月5日在纳斯达克首次亮相，融资3.81亿美元，该公司根据其网站介绍，通过“将AI能力和先进自动化”整合到其工作流程中，来追踪蛋白质在细胞内的运动，从而设计资产。Aktis Oncology于1月以3.18亿美元完成纳斯达克IPO，根据该生物技术公司的招股说明书，其使用AI来“帮助我们选择最佳的放射性药物生物靶点”。
与此同时，Generate:Biomedicines在2月底以4.25亿美元融资完成了自2024年以来最大的IPO，根据其网站，该公司使用机器学习模型来“即时生成药物”。
Arianpour表示，这些公司正在做的是向资助者证明，他们的临床决策得到了先进数据驱动技术的支持——而且这正中要害。“投资者越来越倾向于寻找那些将科学卓越与AI能够提供有意义、可重复洞察所需的数据基础相结合的组织。”
不仅仅是推销演示材料
AI在生物技术中的应用是多样且细微的。“需要明确的是，这不是ChatGPT或Claude在运行药物分析，”Lam告诉BioSpace。
相反，生物技术公司正在开发和利用自己的定制平台，这些平台满足特定目的，例如模拟人类生物学或挖掘各种非显而易见的药物相互作用。Arianpour说，生命科学公司可以例如使用机器学习模型来分析和合成庞大的生物学和临床数据集。这可能包括识别基因组模式，或查看大量影像或真实世界数据以发现新的治疗靶点或生物标志物。
Arianpour继续说道，对投资者来说更重要的是，这“标志着一种系统化、可扩展的发现方法，而不是依赖传统的试错法。”
他说，生物技术公司还可以利用AI模型来预测合适的患者群体进行测试，细化入组标准，甚至预测试验结果。“AI能够实现更智能、更高效的试验，”他补充说，这同样有助于增强投资者对新兴公司的信心。
对Lam来说，这恰恰是AI真正闪耀之处，至少从投资角度来看是这样：不仅优化药物设计和加速临床开发，还作为向潜在资助者沟通风险的工具。
Lam建议生物技术公司开始“从讲故事转向构建证据架构”。也就是说，他们应该利用AI来构建向潜在投资者的案例，并提供“关于资产在其整个开发周期中可能如何表现的、结构化的、可辩护的观点”。
年轻公司的目标“不是将‘AI驱动’的标签粘贴到他们的推销演示上”，而是使其成为业务的核心部分。“那些在路演需要之前就早早建立基础设施的初创公司，在关键时刻将处于更有利的位置，”Lam说。
Generate打开大门
在迄今为止今年的所有IPO中，BioSpace采访的专家对Generate:Biomedicines最为热情。
由生命科学风投公司Flagship Pioneering支持，Generate在隐身两年后于2020年进入公众视野。根据其网站，该生物技术公司的业务围绕一个高度AI化的平台展开，该平台从大量数据中提取“生物学的一般规律”，并将这些规律应用于药物开发，从而产生新型治疗性蛋白质。
Generate的平台还具有自我学习的能力，通过查看“关键分子特征和功能”来指导未来的开发。
这一引擎产生了一系列研究性疗法，以晚期资产GB-0895为首，这是一种靶向促炎细胞因子TSLP的抗体，作用于气道。Generate 4.25亿美元IPO的大部分资金将用于这一资产，帮助资助重度哮喘的两项晚期研究和慢性阻塞性肺病的一项1b期试验。
对于科技策略师Igor Pejic来说，Generate的IPO脱颖而出，他出版了多本面向投资者的书籍，包括即将出版的《科技金钱》。
“这不仅仅是一个幻灯片故事，”他在电子邮件中告诉BioSpace。他认为，这家生物技术公司“可能成为第一步，生物技术和AI之间的第一个真正融合时刻”，标志着首批“带着晚期资产和多个临床项目上市的AI原生药物发现平台”之一。
Pejic补充说，这一创纪录的融资对更广泛的生物技术初创生态系统也有影响，他指出“大额投资者再次愿意承保临床阶段风险，只要有一个可扩展的平台故事和坚实的技术引擎。”
当然，Generate的故事还有很多不确定性。这家生物技术公司必须在公开市场上证明自己的实力，而GB-0895背负着很大的期望。许多人将关注该资产在晚期阶段的性能，以评估AI是否准备好进入制药黄金时段，或者该技术对于药物开发是否仍然过于不可靠和不可预测。
然而，如果GB-0895和Generate确实成功，Pejic说，这将对行业具有关键意义。“这将被解读为不仅仅是对一种药物的信心投票，而且是对AI和生物技术终于契合这一理念的信心投票，以及AI工程化蛋白质能够可靠地喂养多资产管线的信心投票。”
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