Breyer Capital 2026 年医疗保健与生命科学预测
本文信息来源：morgancheatham
每年在 Breyer Capital，我们都会有意识地对所发生的变化进行盘点——从全球市场经济到科学发现，再到监管机制的转变。在过去的一年里，我们还发布了更新后的医疗保健与生命科学论文 ，探讨了当今塑造该行业的三大最强力量： 计算 、 精准和预防 。
到 2026 年，资本、人才和经济将继续围绕这些轴心重新整合。接下来的预测标志着技术成熟度与市场就绪度相遇的拐点，也是我们预计今年将出现实质性活动的领域。
- 大健康科技整合
- 临床 AI 进入诊室与董事会
- 预防品牌构建临床骨干
- 供给充足迫使代谢医学走向精准化
- 衰老相关适应症从边缘走向可投资领域
- 临床试验进入必要的重塑阶段
- AI 药物研发测试新型商业模式
- 体内疗法（In Vivo）复兴加速
- 对话式编程释放临床与科学创造力
- 自主性版图扩张，监管机构严阵以待
大健康科技整合潮
受经济必然性和战略机遇的推动，2026 年将成为医疗健康科技私募市场并购（M&A）的大年。2025 年的融资数据揭示了一个关于资本集中而非全面恢复的故事。医疗科技投资总额增长了 35%，达到 142 亿美元，但巨额融资轮次占据了其中超过 40%的资金——这是自 2021 年以来的最高比例。如果剔除前九大交易，总融资额实际上同比有所下降。与此同时，尽管 IPO 窗口基本保持关闭，并购交易量却激增了 60%以上。
在 2025 年，分销渠道成为了决定性的护城河。我们在 Breyer Capital 的投资组合中看到了这一点：Abridge 已部署至 150 多家医疗系统 ，每周处理超过 100 万次就诊记录；OpenEvidence 覆盖了近半数的美国医生 ，同时加强了与雇佣这些医生的机构之间的深度关系；而 Artera AI 则为美国 40%的泌尿生殖系统肿瘤医生提供服务。
“不进则退”的压力正从四面八方袭来。突破性企业正在向相邻产品领域扩张。像 OpenAI 和 Anthropic 这样的新入局者正凭借自身的渠道优势直接进军医疗保健领域。此外，构建 AI 的护城河正在迅速消失：医疗系统和支付方已经获得了像 Claude Code 这样的工具，过去需要数月工程投入的工作，现在只需一个下午即可完成。当任何人都能构建单点解决方案时，这类方案便失去了生命力。价值将向那些拥有渠道、基础设施或真正的知识产权及数据护城河的企业聚集。
今年，医疗科技公司的董事会面临着非黑即白的抉择：要么通过整合实现统治地位，要么在产品同质化之前被收购。
临床 AI 走进诊室与董事会
AI 对医学产生的最大影响将是测量。医学一直受限于其能够可靠观察到的内容。临床 AI 消除了这一限制，它能对来自音频、视频、可穿戴设备和分子数据的各种新信号进行量化，同时揭示现有临床记录中潜在的模式，从而实现从离散事件向持续生物状态监测的转变。
我们在投资组合中随处可见这种趋势。Iterative Health 将结肠镜检查视频转化为炎症性肠病终点数据。Cleerly 能够量化除狭窄之外的斑块脆弱性。Artera 则通过病理切片预测治疗响应。在神经科学、自身免疫性疾病和代谢性疾病领域仍存在巨大机会——任何可以用持续、客观的测量取代片段式、主观观察的地方都大有可为。
在软件成本大幅下降的环境下，当投资者寻找持久的护城河时，临床 AI 脱颖而出：专有数据、监管许可和临床验证构建了防御性，这是周末随手构建的项目无法复制的。
性能已经到位，效益也是可衡量的。现在的当务之急是让支付和商业模式与技术相匹配。CMS 的 ACCESS 模型将于 2026 年启动，它提供了一个早期验证：针对慢性疾病管理的成果导向型支付，这种模式奖励了临床 AI 所实现的持续测量。但更广泛的任务落在了公司和投资者身上：今年我们将为临床 AI 建立商业案例。
预防品牌构建临床骨干
今年，向以消费者为中心的预防性医疗保健转型的趋势将继续加强。人口结构的变化、不断提高的预期，以及对反应式疾病护理模式日益增长的不信任，都指向了同一个方向。到2026年，需求将不再是制约因素，结构才是。
在未来的一年里，消费者预防保健公司将面临决定性的转型。它们要么继续作为单位经济效益脆弱的纯信息型企业，要么开始构建能够获取长期价值的临床基础设施。
仅提供信息的模型在规模化过程中将日益显露弊端。如果只提供发现而不负责后续环节，将导致顾客满意度下降，将下游成本转嫁给医疗系统，并招致监管和法律审查。随着该类别竞争加剧，获客成本将上升，而留存率将取决于可证明的结果，而非数据交付。
2026年，领先的预防品牌将开始实现闭环。它们将把洞察转化为行动，将筛查转化为诊疗路径，将单次购买者转化为长期关系。通过这种方式，它们将果断脱离内容驱动模式，转而以临床系统的模式运行。
供给充足迫使代谢医学走向精准化
GLP-1 市场正从注射剂双头垄断向多模态竞争爆发式演变。诺和诺德的口服司美格鲁肽以每月 149 至 299 美元的价格上市。礼来的 orforglipron 正等待批准。复合制剂版本依然存在。下一代分子进入临床试验。市场正从供应受限的稀缺状态，转向由疗效、便利性和价格驱动的需求导向型竞争。
丰沛的供应也带来了复杂性。市场正在分化：口服药面向轻度肥胖和追求便利的人群，高效注射剂面向需要显著减重的人群，复合制剂则面向价格敏感型消费者。到 2035 年，市场预测将接近 1800 亿美元，但要向早期采用者之外的群体扩张，必须回答一个该领域在很大程度上回避的问题：哪种疗法适合哪类患者，以及为什么？
这就是精准工具变得至关重要的原因。随着产品涌入代谢药物市场，我们需要相应的基础设施，根据肥胖严重程度、合并症、响应预测和依从性可能性，将患者与正确的分子药物进行匹配。当只有两种选择时行之有效的临床直觉，在面对二十种选择时将无法扩展。价值正从生产转向个性化——临床决策支持、结果追踪以及长期管理。在药物本身趋于商品化的市场中，构建这些基础设施的公司将捕获持久的价值。
衰老相关适应症从边缘走向可投资领域
2026 年将是衰老生物学在生物制药领域占据核心地位的一年，也可能是美国食品药品监督管理局（FDA）开始释放信号，表示愿意将衰老作为监管终点的一年。
基础已在 2025 年奠定。随着 GLP-1 时代明确揭示了代谢、炎症与衰老生物学之间存在深层联系，长寿生物技术在大制药公司中走向主流。驱动代谢性疾病的通路同样驱动着衰老；改善心血管代谢健康的干预措施同样能延长健康寿命。曾经抽象的类别，如今已具备了主流投资者和制药合作伙伴可以承担的科学与商业逻辑。
资本紧随其后。仅在 2025 年，大型制药公司就在 FGF21 领域投入了近 100 亿美元： 诺和诺德收购了 Akero， 罗氏买下了 89bio， 葛兰素史克（GSK）收入了 Boston Pharma 的核心肝脏疾病资产 。诺华公司对其专门的“衰老疾病与再生医学”部门加倍投入。礼来公司正日益将其使命重新定义为一家长寿公司，超越单一疾病的范畴，转而针对衰老的基础生物学驱动因素。这些并非对长寿的投机性博弈，而是其实打法的管线策略。
监管体系尚未跟上步伐。美国食品药品监督管理局目前并不将衰老视为一种疾病，这意味着每种抗衰老药物都必须针对特定的适应症获得批准，即使其机制是针对衰老本身。但压力正在积聚。Loyal 公司的 LOY-002 是一款针对老年犬的每日口服药物，有望在今年成为首个获得食品药品监督管理局批准的用于延长寿命的药物 （涵盖所有物种）。随着食品药品监督管理局在 2026 年 1 月接受了其安全性数据，这一先例已不再仅仅停留在理论层面。制药巨头们现在在那些通过共同机制应对多种年龄相关疾病的分子上投入了数十亿美元。问题不再是衰老是否是一个可成药的靶点，而是在监管体系完善之时，谁将拥有这个平台。
临床试验进入必要的重塑阶段
我们谈论临床试验现代化已经有很多年了。随着全球竞争压力的增加，2026年将是我们最终在整个流程中取得进展的一年。从重新构思临床前开发中动物模型的使用，到试验设计和终点测量，再到监管提交所需的数据包，长期以来的假设正在被重新审视。
紧迫感是真实存在的。美国的临床试验量正向全球竞争对手流失。 中国在 2024 年可能已经超过了美国的临床试验启动数量 。 欧洲的 ACT EU 倡议缩短了审批时间 ，而美国仍深陷于碎片化的机构审查委员会（IRB）流程和长达 18 至 24 个月的机构谈判中。
食品药品监督管理局（FDA）2026 年 1 月的贝叶斯指南如果按提议定稿，将标志着一个重大的转变。该机构已经制定了一个在主要推断中使用贝叶斯方法的全面框架，允许申办者借鉴先前的研究，利用真实世界证据，并利用外部数据增强对照组。其结果是：更小的试验规模、更快的进度表以及对现有信息的更好利用。像 REBYOTA 这样的批准案例和像 GBM AGILE 这样的平台试验已经证明了这种模式是行之有效的。
上述临床人工智能的进展在这里也发挥了作用。规模更小、信息更密集的试验需要更精确的终点测量。将传统主观终点客观化的 AI，使自适应试验设计变得更具可行性且更强大。我们的投资组合公司 Atropos Health 就是所需基础设施的典范，它将观察性研究从数月缩短至数分钟，并实现了贝叶斯框架所鼓励的那种持续证据生成。
AI 药物研发测试新型商业模式
许多人将 2026 年称为生物领域 AI 的“部署之年”。在药物研发领域，我们预测这还将是“商业模式之年”。旧有的二元对立——即要么拥有药物资产，要么将 AI 作为 SaaS 销售——正在瓦解。但取而代之的模式尚不明确。
交易正接踵而至，且形式各异。GSK 预付了 5000 万美元 ，外加年度许可费，以便在基于订阅的框架内使用 Noetik 的基础模型。Chai Discovery 宣布与礼来公司（Eli Lilly）合作 ，部署其用于生物制品设计的前沿 AI 平台。Boltz 以 2800 万美元的种子轮融资和与辉瑞（Pfizer）的多年合作伙伴关系亮相 ，将开源基础模型与在专有数据上训练的辉瑞专用独家版本相结合。此外，NVIDIA 和礼来公司宣布建立一个为期五年、耗资 10 亿美元的联合创新实验室 ，旨在构建下一代生物和化学基础模型。
正在形成的是一个光谱：纯平台许可、基于专有数据的定制化模型开发、对共享基础设施的共同投资，以及保留资产选择权的混合方法。那个困难的问题仍未解决：一种成功药物的价值中，有多少比例应归功于帮助识别它的 AI？达到 IND（新药临床试验申请）申报所需的资金以千万计，而从 IND 到获批的路径通常会扩大到数十亿级别 。
针对早期贡献与后期开发风险构建价值分享机制，将定义未来数年的谈判。到 2026 年底，关于 AI 赋能的药物研发中持久的企业价值究竟产生于何处，以及哪些模式经得起时间考验，我们将获得更多真相。
体内疗法（In Vivo）复兴加速
细胞和基因治疗长期以来一直由离体（ex vivo）方法主导：提取细胞，在体外进行工程化改造，然后重新回输。虽然这种模式在临床上非常强大，但存在结构性限制。每位患者的治疗成本通常超过 100 万美元，生产过程是定制化的，且可扩展性有限。体内（in vivo）递送扭转了这一范式，从“体外制造、递送”转变为“体内制造”，让患者的身体充当生产系统。
2026 年，体内细胞治疗将继续保持陡峭的上升轨迹，近期的交易信号标志着该疗法的成熟。 阿斯利康于 2025 年 3 月以高达 10 亿美元的价格收购了 EsoBiotec，从而获得了一个只需几分钟通过简单的静脉注射即可交付细胞疗法的平台，而传统的 CAR-T 制造则需要数周时间。百时美施贵宝紧随其后，以 15 亿美元收购了体内环状 RNA 平台 Orbital Therapeutics。Umoja Biopharma 的 UB-VV111 是首个进入美国临床试验的体内 CAR-T 候选药物，其针对复发性 B 细胞恶性肿瘤的申请获得了食品药品监督管理局（FDA）的快速通道认定 。
经济影响是决定性的。体外自体疗法需要个体化的生产批次，而体内方法可以像传统生物制剂一样进行大规模生产。通过消除预处理化疗和复杂的细胞处理，体内 CAR-T 为早期癌症治疗、自身免疫适应症和门诊给药打开了大门。2026 年，竞争优势将向那些能够将精准递送与组织靶向、严谨的适应症选择以及专为制药规模经济而非精品定价设计的制造策略相结合的平台倾斜。
对话式编程释放临床与科学创造力
Over the next year, some of the most meaningful productivity gains in healthcare and life sciences will not come from incremental enterprise deployments. They will come from a shift in who builds tools at all. Clinicians and scientists, long treated as end users, will increasingly become authors of software.
Conversational AI coding tools (aka “vibe coding”) have lowered the threshold for creation to near zero. As these systems mature in 2026, we expect a proliferation of micro-applications: narrowly scoped workflow automations, bespoke analysis scripts, internal dashboards, and lightweight reporting tools. Built at the point of friction, deployed immediately, and revised continuously.
The Pareto principle applies. Enterprise platforms capture most economic value by standardizing a small set of high-frequency workflows. What remains is a long tail of heterogeneous, local tasks that resist abstraction but absorb disproportionate time and cognitive effort. Vibe-coded tools make this layer tractable by allowing it to be addressed in place.
A very small subset of these tools may generalize into product-led companies, following the commercialization path of companies like OpenEvidence. Most will remain ephemeral by design, created to solve a specific problem and discarded as conditions change. Their value lies in responsiveness, not durability. Incumbents must respond by moving up-stack, pivoting from providing simple task-based tools to offering integrated, enterprise-grade infrastructure that a custom-built script cannot replicate.
更深层次的变革将发生在制度层面。权力将从旨在防止错误的采购委员会，转移到旨在取得进展的从业者手中。治理模式将随之调整，但 2026 年的核心主题是“解锁”：那些最接近一线工作的人，终于能够将他们的见解直接编码进软件中。
自主性版图扩张，监管机构严阵以待
自主系统正从概念走向部署，覆盖了医疗服务交付和生命科学研发领域。
在医疗保健领域， 犹他州成为美国第一个授权 AI 系统在严格限定的协议下自主更新特定慢性病处方的州 。这虽然只是一个小小的切入点，但它预示着一个更大的转变：正在逐渐瓦解“就诊预约”这一传统概念。
在药物研发领域，自动驾驶实验室正从学术好奇走向商业部署。如今最先进的系统几乎实现了整个科学方法的自动化，从假设生成、实验设计到执行、分析，以及为后续研发轮次更新假设。NVIDIA 宣布了与礼来（Eli Lilly）和赛默飞世尔（Thermo Fisher）的合作 ，旨在使科学仪器智能化，并让实验室日益自主化。
法律和监管体系尚未对这两者做好准备。2026年，我们预计将看到持续的实验、沙盒计划的扩大，以及越来越多测试许可边界的试点项目。更重要的是，这一年将提供实质性的数据，以证明从实验室到临床的自主系统是否能产生与其复杂性相称的成果。