Khám phá thuốc dựa trên AI: Những nhà lãnh đạo công nghệ sinh học nào đang có vị thế để tận dụng?

Khi trí tuệ nhân tạo định hình lại thời gian phát triển dược phẩm và thúc đẩy chu kỳ đổi mới sáng tạo, các công ty công nghệ sinh học tận dụng machine learning để khám phá thuốc đối mặt với một điểm ngoặt quan trọng vào năm 2025. Khả năng khai thác AI để phân tích phân tử phức tạp và tối ưu hóa lâm sàng đã trở thành yếu tố phân biệt chính giữa các nhà chơi lớn đã thành lập. Ba công ty biotech lớn—mỗi công ty theo đuổi các chiến lược tích hợp AI khác nhau—đưa ra những cái nhìn sâu sắc về cách ngành công nghiệp đang phát triển.

AbbVie: Thúc đẩy Quy trình R&D Qua Hạ Tầng AI Tiên Tiến

Hiệu suất lợi nhuận gần đây của AbbVie nhấn mạnh sức mạnh của nhánh miễn dịch, với các liệu pháp đột phá Skyrizi và Rinvoq thúc đẩy đà tăng trưởng. Công ty dự báo lợi nhuận điều chỉnh năm 2025 từ $12.12 đến $12.32 mỗi cổ phiếu, tăng khoảng 21% so với kết quả năm 2024.

Ngoài thành công thương mại truyền thống, lợi thế cạnh tranh của AbbVie ngày càng phụ thuộc vào Trung tâm Hội tụ Nghiên cứu và Phát triển (ARCH)—một nền tảng tích hợp AI nhằm rút ngắn thời gian phát triển thuốc. Bằng cách xử lý dữ liệu quy mô lớn qua các thuật toán machine learning, ARCH hướng tới giảm chu kỳ khám phá thuốc tiêu chuẩn từ 10 đến 15 năm xuống còn một nửa, có thể rút ngắn thời gian phát triển. Ưu thế công nghệ này có thể chuyển thành việc ra mắt thị trường nhanh hơn cho các liệu pháp mới trong lĩnh vực miễn dịch, ung thư và thần kinh.

Sự hội tụ của khả năng dự báo lợi nhuận ngắn hạn mạnh mẽ và lợi thế cấu trúc dài hạn qua hạ tầng AI định vị AbbVie như một bên hưởng lợi từ cả đà thương mại tức thì và năng suất R&D đột phá.

Gilead Sciences: Hợp Tác Chiến Lược AI Mở Rộng Vượt Ra Ngoài Tập Trung Chống Virus Truyền Thống

Gilead Sciences đã mang lại lợi nhuận 26% trong 12 tháng qua, đạt mức định giá chưa từng thấy kể từ năm 2015. Thành công trong các thị trường chống virus cốt lõi—đặc biệt là các nhánh HIV và viêm gan C—đã tạo nền tảng tài chính cho việc đa dạng hóa danh mục sang ung thư và điều trị các bệnh hiếm.

Các hợp tác gần đây nhấn mạnh cam kết của ban lãnh đạo đối với đổi mới dựa trên AI. Một hợp tác với công ty dịch vụ công nghệ Cognizant tập trung vào phát triển các ứng dụng AI sinh tạo tùy chỉnh nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động. Quan trọng hơn, Gilead đã đảm bảo quyền thương mại độc quyền cho các sản phẩm xuất phát từ nền tảng khám phá thuốc dựa trên AI của Terray Therapeutics, tNova.

Các thỏa thuận hợp tác này phản ánh một chiến lược: thay vì xây dựng hạ tầng AI sở hữu từ đầu, Gilead tận dụng chuyên môn bên ngoài trong khi duy trì khả năng lựa chọn các ứng viên tiềm năng mới nổi. Việc nâng dự báo cả năm của ban lãnh đạo, được thúc đẩy bởi nhu cầu Livdelzi (điều trị xơ gan ống mật chính), cho thấy khả năng thực thi của công ty trên nhiều hướng điều trị cùng lúc.

Moderna: AI Như Một Chất Tăng Tốc Quay Đổi Động Cơ Đổi Mới Đang Chịu Áp Lực

Moderna thể hiện một hồ sơ rủi ro-phần thưởng không cân xứng. Sự giảm 64% giá cổ phiếu trong 12 tháng phản ánh sự hoài nghi của thị trường về dòng doanh thu bền vững ngoài các vaccine COVID-19. Tuy nhiên, chiến lược chuyển hướng của công ty sang các ứng dụng vaccine rộng hơn—bao gồm norovirus và cytomegalovirus (CMV)—cùng với hợp đồng trị giá $590 triệu USD của chính phủ Mỹ để phát triển vaccine cúm gia cầm H5N1, cho thấy sự trở lại của đà thương mại.

Mục tiêu của Moderna—đạt được 10 phê duyệt sản phẩm trong vòng 36 tháng—phụ thuộc nhiều vào việc triển khai hạ tầng AI. Công ty đang xây dựng một hệ sinh thái kỹ thuật số toàn diện và hạ tầng dựa trên đám mây, hợp tác với các nhà lãnh đạo AI như OpenAI và IBM. Khoản đầu tư này nhằm tích hợp AI xuyên suốt chuỗi giá trị của Moderna, từ thiết kế phân tử đến tối ưu hóa lâm sàng, cho phép các vòng lặp lặp lại nhanh hơn cho các liệu pháp dựa trên mRNA.

Giá trị giảm sút phản ánh các rủi ro thực sự trong thực thi ngắn hạn, nhưng các nhà đầu tư có niềm tin vào khả năng ứng dụng rộng rãi của mRNA có thể xem mức giá hiện tại như một cơ hội trước khi các thông báo sản phẩm định giá lại cổ phiếu.

Giao Thoa AI và Công Nghệ Sinh Học: Thời Điểm và Sự Lựa Chọn Quan Trọng

Việc tích hợp AI vào quy trình làm việc của công nghệ sinh học đại diện cho một sự chuyển đổi cấu trúc của ngành, không phải là một hiện tượng chu kỳ. Tuy nhiên, khả năng thực thi khác nhau rõ rệt. Thành công đòi hỏi đầu tư vốn liên tục, giữ chân nhân tài kỹ thuật, và khả năng chuyển đổi các hiểu biết thuật toán thành các phê duyệt quy định và ứng dụng thương mại.

Mỗi công ty biotech này thể hiện các con đường khác nhau để khai thác giá trị AI—thông qua hạ tầng sở hữu, hợp tác chiến lược, hoặc phát triển nền tảng tích cực. Sức hấp dẫn lâu dài của ngành phụ thuộc ít hơn vào việc thành công của từng công ty riêng lẻ và nhiều hơn vào việc ngành công nghiệp chung có đạt được việc nén chu kỳ phát triển thuốc có ý nghĩa hay không, cuối cùng mở rộng thị trường tiềm năng cho các liệu pháp mới trong các loại bệnh khác nhau.