美股生物科技企業 Ovid Therapeutics 與 Septerna 近期在資本市場呈現上漲趨勢，引起生醫與科技領域的關注。這兩家企業分別專注於中樞神經系統疾病治療與 G 蛋白質偶聯受體（G Protein-Coupled Receptors, GPCR）的小分子藥物開發，展現了現代生物醫學結合資料分析與科技平台的發展模式。
Ovid Therapeutics 聚焦中樞神經系統藥物開發
Ovid Therapeutics（股票代碼：OVID）近期股價上漲 14.17%，收盤價為 2.74 美元，單日成交金額達到 953.55 萬美元，公司總市值約為 5.35 億美元。根據最新財務資料顯示，該公司單季營業收入為 73.3 萬美元，淨虧損為 1500.9 萬美元，與前一年同期的淨虧損 468.4 萬美元相比有所擴大。
在技術研發方面，Ovid Therapeutics 正致力於推進一系列針對難治性癲癇及其他中樞神經系統疾病的新藥項目。其中包括作為 GABA-氨基轉移酶（GABA-aminotransferase）抑制劑的 OV329，以及可直接活化 KCC2 轉運蛋白的 OV350 與 OV4071。這些分子標的旨在調節中樞神經系統神經元的興奮與抑制平衡，適用於治療神經發育障礙相關精神症狀與路易氏體失智症等複雜疾病。
Septerna 運用原生複合體平台精準鎖定標的
另一家生技企業 Septerna（股票代碼：SEPN）股價上漲 3.87%，收盤價來到 50.74 美元，單日成交金額達 3551.68 萬美元，總市值約 23.68 億美元。該公司最新單季營業收入為 1888.1 萬美元，較前一年同期成長 12.16%。
Septerna 的核心技術建立在其獨家的原生複合體平台（Native Complex Platform）上，該平台專注於 GPCR 的口服小分子藥物探索。GPCR 是人體內重要的細胞訊號轉導受體，過去因結構複雜而難以進行口服藥物設計。Septerna 透過該平台模擬受體在原生環境中的結構，結合資訊學與生物學研究，鎖定內分泌、代謝及免疫系統相關疾病，推動具高度潛力的創新療法。
給家長與老師
生物科技與資訊技術的深度融合，已成為當前 STEM 教育中不可忽視的跨領域趨勢。從 Ovid 與 Septerna 的研發模式可以看出，現代新藥開發不再僅依賴傳統的試管實驗，更需要仰賴大量的資料分析、計算生物學（Computational Biology）與演算法模型來篩選藥物分子。
對於正在學習程式設計或對生物學有興趣的學生，家長與老師可以引導孩子了解「程式碼如何應用於生命科學」。例如，利用 Python 進行生物資訊資料庫的檢索與統計分析，或是學習如何透過視覺化工具呈現蛋白質的三維結構。這種結合程式邏輯與生物知識的雙主修思維，能幫助學生建立更宏觀的跨領域問題解決能力，為未來進入生醫資訊、基因資料分析等前沿領域打下堅實基礎。
學習小教室
- 計算生物學（Computational Biology）：這是一門結合生物學、電腦科學與統計學的交叉學門。研究人員利用程式碼與演算法來建立生物系統的數學模型，用以預測蛋白質結構、藥物分子作用機制或基因序列的變化。
- 化學資訊學（Cheminformatics）：將資訊科學與化學原理結合的技術。透過資料庫與演算法處理化學分子的結構資料，幫助研究人員在電腦中快速篩選出具有潛力的藥物候選分子，大幅縮短新藥研發的時間與成本。
- 運算思維（Computational Thinking）：指運用拆解問題、模式識別、抽象化與演算法設計等步驟來解決複雜問題的能力。無論是在程式撰寫或生醫資料分析中，運算思維都是釐清邏輯與建構解法的重要基礎。
常見問題
生物科技公司與程式教育有什麼關聯？
現代生物科技高度依賴資料分析與計算生物學，研發人員需要撰寫程式來進行分子模擬與資料篩選，是 STEM 跨領域學習的典型應用。
學生如果對生醫與程式結合有興趣，可以從什麼開始學？
可以先建立基礎程式邏輯（如 Python），並透過公開的生物資料庫專題，學習如何利用程式碼進行資料視覺化與統計分析。
什麼是計算生物學？
計算生物學是結合生物學、電腦科學與統計學的領域，利用程式演算法建立數學模型，用來分析基因與蛋白質分子的作用機制。