En İyi 5 Yapay Zeka ve Dijital Biyoteknoloji Şirketi (Mart 2026)

Biyoteknolojide Yapay Zeka Devrimi

Gücüyle hiçbir sektör değişmeden kalmıyor AI ve dijital modelleme ve Biyoteknoloji bir istisna değildir.

Bunun nedeni biyolojinin fiziki bilimler arasında açık ara en "karmaşık" olmasıdır. Kimya veya fizik çok kontrollü ortamlar, saf bileşikler vb. ile ilgilenebilir. Biyoloji önceden var olan son derece karmaşık ve sürekli değişen sistemlerle mücadele etmek zorundadır. Ayrıca biyokimyacılar tek bir proteini analiz ederken binlerce veya milyonlarca atoma bakarlar. Bu nedenle olası her kimyasal reaksiyonu tahmin etmek gerçekten zor olabilir.

Büyük veriler, yapay zeka modelleri ve dijitalleşme, biyoteknoloji araştırmalarında bilgi devriminin koşullarını yaratıyor.

Biyotıpın ilk çağı karanlıkta çekim yapmak ve neyin işe yaradığını görmekti.

Artık, kusurlu bir gen gibi belirli hedeflere odaklanabileceğimiz genomik çağında sağlam bir şekilde yerleşmiş durumdayız.

Gelen dijital devrimle birlikte, eksiksiz proteinleri, hücreleri ve hatta tüm organları ve bedenleri sanal bir ortamda çoğaltabiliriz.

Neyi Değiştirecek?

Genomik ve hassas tedavilerin “geleneksel” kimyasal ilaçların yerini almasının büyük bir nedeni, son on yılda yeni ilaçlar için çok düşük bir başarı oranı olmuştur.

Belki on bin aday ilaca karşılık FDA onaylı bir ilaç üretilebilir. Yolun her adımının laboratuvarda, canlı hücrelerde, hayvanlarda veya insanlarda test edilmesi gerekiyor.

Bu genellikle bir ila yirmi yıllık kayıp zamanın yanı sıra milyarlarca doların boşa gitmesini de temsil eder.

Kaynak: Biyokaynak Kullanımı

İlaç keşfi için körü körüne vurmak artık geçerli bir plan değil. Bu nedenle araştırmacılar, herhangi bir fiziksel testten önce bir ilacın iyi bir aday olup olmadığını tahmin etmek için dijital tahmin modellerine ihtiyaç duyuyor.

Dolayısıyla ilaç keşfinin çoğu yapay zeka biyoteknoloji şirketinin iş modelinin ön saflarında yer alması şaşırtıcı değil.

Makine öğrenimi gibi yeni yöntemler, yazılımın tamamen "mekanik"/algoritmik bir yöntem yerine olasılıksal bir yöntem kullanarak en olası yanıtı "tahmin etmesine" olanak tanır.

Çoğu makine öğrenimi teknolojisi gibi, tam on yıl boyunca yalnızca alandaki uzmanların gerçekten ilgi gösterdiği pek çok çalışma yapıldı.

Ana akımda tanınmasını sağlayan gerçek devrim şuydu: 2020'de Alphabet/Google DeepMind, protein katlama konusunda 50 yıllık bir sorunu çözdüğünde. Program o zamandan beri tüm canlı organizmaların bilinen proteinlerinin çoğunu modelledi ve Google yeni bir şirket kuruyor İzomorf Laboratuvarlarıyeni ilaçların tanımlanmasına yardımcı olmak için.

En İyi 5 Yapay Zeka ve Dijital Biyoteknoloji Şirketi

Yatırımcılar için Google genel olarak yapay zeka konusunda harika bir oyun olabilir ancak biyoteknoloji yönü çok büyük bir şirkette küçük bir segment olacaktır. Dolayısıyla bu makale, yalnızca Yapay Zeka ve Sanal Biyoloji konusuna adanmış halka açık şirketleri inceleyecektir.

Aynı sebepten dolayı yapay zeka donanımıyla ilgilenen şirketlere bakmayacağız. sevmek Nvidia ve genomik kütüphanesi Parabricks.

(şirketler bu makalenin yazıldığı tarihteki piyasa değerlerine göre sıralanmıştır)

1. Roivant Bilimleri Ltd.

Roivant Bilimleri Ltd. (ROIV -3.03%)

Şirket, biyoteknoloji girişimlerini satın alma ve -vant (her birinin adının son kısmı “vant” olacaktır) adı verilen yan kuruluşlar aracılığıyla ticarileşme şanslarını artırma konusunda uzmanlaşmıştır.

Bu satın almaların bir kısmı Silicon Therapeutics'in 450 milyon dolara satın alınması. Silicon Therapeutics, süper bilgisayar ve özel bilgi işlem donanımı sayesinde yeni moleküller geliştiriyor. Bu, önceden var olan bir AI biyoteknoloji yığın portföyüne eklendi, VantAI.

Roivant ayrıca sağlık hizmetleri, hastane ilaç şirketlerine satış, sigorta vb. için düzenlemelere uygun ve gizliliğe saygılı prosedürlere sahip bir büyük veri çözümü olan "vant" Datavant'ın da sahibiydi.

Diğer "vant'lar" da veri veya dijital simülasyon odaklıdır, örneğin Psivant'ın “Doğru Tüm Atom Fiziği Tabanlı Simülasyonları”. Veya klinik deney istihbaratı yazılımı/platformu Lokavant.

Kaynak: Roivant

Ancak şirketin gelirinin büyük kısmı onaylı ürünlerin ilaç satışlarından elde ediliyor.

Genel olarak Roivant, biyoteknolojinin veri tarafını oynamanın bir yolu olabilir; sadece dijital biyoloji değil aynı zamanda tıbbi kayıtlar, klinik deneyler vb.; aynı zamanda özellikle cilt bakımına yönelik diğer yenilikçi ilaçlara da değinirken, sedef hastalığı için Vtama ile.

2. Schrödinger, Inc.

Schrödinger, Inc. (SDGR -4.24%)

Şirket, belirli bir amaç için mümkün olan en iyi molekülü bulmak, güç, çözünürlük, yarı ömür, sentezlenebilirlik vb. gibi çelişkili ölçümleri dengelemek için fizik tabanlı modellerde uzmanlaşmıştır.

Aynı zamanda makine öğrenimini de kullanıyor ancak fizik tabanlı bir modelin eklenmesi, yapay zekayı "eğitmek" için hiçbir veri setinin mevcut olmadığı tamamen yeni alanlarda test edilmesine olanak tanıyor. Bu, Schrödinger'in yalnızca dijital hesaplama yoluyla birkaç gün içinde 1 milyar potansiyel molekülden yalnızca 8 katı adaya gitmesine olanak tanıyor.

Kaynak: Schrödinger

Schrödinger, Bayer ile 5'de 2020 milyon dolar gelir sağlayacak 10 yıllık bir işbirliği anlaşması imzaladı. Anlaşmanın amacı Schrödinger teknolojisinin Bayer in-silico tahmin modelleriyle birlikte kullanılmasıdır.

Yakın zamanda gerçekleşen bir başka ortaklık da Lilly ile başarılı keşif için toplam 425 milyon dolara kadar dönüm noktası ödemesi yapıldı.

Geçmişteki işbirlikleri arasında Takeda, Sanofi Bristol Myers Squibb ve diğer küçük ilaç firmaları yer alıyordu.

Kaynak: Schrödinger

Genel olarak Schrödinger, giderek daha fazla tescilli ve tamamen sahip olunan molekülleri içeren büyüyen bir portföy oluşturuyor. Ön gelir elde etmese de şirket hala kârlı değil ve teknolojisini geliştirmek için genişlemeye ve Ar-Ge harcamalarına odaklanıyor.

Şirket aynı zamanda karmaşık biyofarmasötikler ve hatta kimyasallar, piller veya polimerler gibi malzemeler gibi ilaç keşfinin ötesinde yeni segmentlere doğru genişlemeyi de hedefliyor.

Kaynak: Schrödinger

Yatırımcılar, Schrödinger teknolojisindeki ilerlemeleri, sektördeki liderler tarafından değerlendirildiği şekilde ve çekirdek teknolojinin yeni pazarlara yayılmasındaki olası başarıyı yansıtacağı için yeni işbirliklerini yakından takip etmek isteyeceklerdir.

3. Excientia

Exscientia plc (EXAI 0%)

Şirket geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor hassas terapiler. İlaç keşif sürecinin her aşamasında özel yazılımla birlikte "tam kapsamlı" bir AI ilaç keşif teknolojisi çalıştırır.

Kaynak: Excientia

Exscientia'nın teknolojisi, biyolojik bir hedeften karşılık gelen ilacı bulmaya gitmek için gereken süreyi %70 oranında azaltır ve %80 daha fazla sermaye sürecini azaltır.

Bunun sonucunda erken klinik aşamalarda 4 bileşik, toplamda 30 program ve ortaklarla birlikte kilometre taşlarından 6.5 milyar dolar gelir elde edildi. Ana odak noktası onkoloji (kanser) ve inflamatuar hastalıklar olmuştur.

Kaynak: Excientia

Şirket, sadece 625 milyon dolarlık net nakit yakımı karşılığında 3'nin 2022. çeyreğinde 15 milyon dolar ile erken aşamadaki bir ilaç keşif şirketi için çok rahat bir mali konumda.

Bu, çok büyük bir nakit akışına ve ekstra güvenlik için devam eden çok sayıda ortaklığa sahip, köklü bir AI ilaç keşif şirketine bakan yatırımcılar için ilginç bir seçenek olabilir.

4. Absci Şirketi

Absci Şirketi (ABSI -3.47%)

Şirket 2011 yılında Vancouver, New York ve Zug, İsviçre'de lokasyonlarla kuruldu. Başlangıç ​​teknolojisine 2 yılında 2021 adet yapay zeka biyolojisi satın alımının IP'sini ekledi, sabırlı (antikorlar) ve Denovyum (hücre çizgileri).

Şirket çoğunlukla antikor tasarımına, sıfırdan yeni antikorlar (“de novo antikorlar”) oluşturmaya ve bunları 6 haftalık bir süreçte laboratuvarlarda test etmeye odaklanıyor.

Mart 2023'te bunu başaran ilk kişiler onlardı. önceden mevcut herhangi bir veri olmadan fonksiyonel bir antikor tasarlamak için "sıfır atış" olarak da adlandırılan bir yöntem".

Absci ile işbirliği kuruldu Merck (peşin ücretler ve gelecekteki potansiyel ödeme olarak toplam 610 milyon dolar) ve yeni ürün keşfi için Astellas, Absci teknolojisinin arkasındaki donanım mimarisini geliştirmek için Nvidia ile bir ortaklığın yanı sıra.

Absci hala erken bir aşamada ancak şimdiden muazzam bir potansiyel ve inovasyon potansiyeli gösterdi. Şirketteki yatırımcıların, şirketin ve parlak kurucusunun "hiçbir şey imkansız değildir" anlayışına katılmaları ve son işbirliği anlaşmalarının uzun bir serinin ilki olmasını ummaları gerekecek.

5. e-terapötikler plc

E-terapötikler, silico yeni RNAi (RNA müdahalesi) tedavileri geliştirmeye odaklanmıştır. Gelişen teknolojiyi, RNAi'yi ve hesaplamaya dayalı ilaç keşfini birleştirmenin kendisine rakipleri karşısında önemli bir avantaj sağlayacağını umuyor.

Ayrıca, en büyüğü büyük mavi çipli Novo Nordisk olan diğer ilaç şirketleriyle birlikte kendi platformunda bu keşiften para kazanıyor.

Şirket, gelir öncesi çok erken bir aşamada ve 13.5 yazında 2022 milyon £ toplamak zorunda kaldı. Şirket, 2.8 milyon £ nakit bakiyesi nedeniyle 1 milyon £'un ilk yarısında 2022 milyon £ net zarar kaydetti.

E-terapiye yatırım yapanların, şirketin nihayetinde kârlı hale gelmesi için mevcut nakit akışını takip etmeleri ve yeni keşifler ile ortaklık gelirlerinin artmasını ummaları gerekiyor.

Dijital Biyoloji Portföyü Oluşturma

Bu, çok karmaşık 2 teknolojiyi birleştirdiği için yatırım yapılması zor bir sektör: Yapay Zeka + gelişmiş biyoteknoloji. Bu, 2 alandan birinde uzmanlığa sahip olsalar bile yatırımcılar için onu adeta bir “kara kutu” haline getiriyor.

Ayrıca sektörlerdeki şirketlerin çoğu, çoğunlukla küçük molekül keşifleri ve antikor tasarımları ve belki hücre dizileri ile aynı pazarlara odaklanmış durumda.

Dolayısıyla çeşitlendirme daha güvenli bir yatırım stratejisi sağlayacaktır çünkü çok az kişi "kazanan"ı seçtiğinden emin olabilecektir. Ek olarak, pazarın 45 ile 2022 arasında %2027'lik bir Bileşik Büyüme Oranıyla çok hızlı büyümesi bekleniyor.

Bu nedenle, çok hızlı değişen ve rekabetçi bir alanda, yaygın bir şekilde ortaya çıkmanın, belirli matematiksel modellere veya yöntemlere aşırı derecede güvenmeden bu büyümeyi yakalama olasılığı daha yüksektir.