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      上市29天,英矽智能4筆合作落地

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      1月27日,英矽智能宣布與齊魯制藥集團及其下屬上海齊魯制藥研究中心達成一項總額超過9.31億港元的藥物研發戰略合作。

      根據協議,雙方將依托英矽智能的Pharma.AI平臺,針對特定靶點開發用于心血管與代謝疾病的小分子抑制劑,其中英矽智能負責小分子藥物設計與優化,齊魯制藥將負責后續開發與商業化工作。

      據悉,英矽智能于2025年12月30日在香港上市,距今不滿一個月,此次與齊魯制藥的合作是其上市以來落地的第四筆合作。

      01

      重塑研發范式

      在醫藥行業,傳統新藥研發具有高投入、高風險、長周期的行業特征,行業有“雙十定律”的說法,一款創新藥從最初的研發立項到最終成功上市,平均需要耗時十年之久,投入資金高達數十億美元,而最終能夠成功通過臨床試驗、實現商業化的概率卻不足10%。這種低效且高耗的研發模式,嚴重制約了全球創新藥的研發進程。

      隨著人工智能(AI)技術的快速迭代與突破,這一固有困局正在被逐步改寫。AI技術憑借其強大的數據處理、模式識別與預測能力,從靶點發現、分子設計到臨床結果預測,每一個環節都能實現效率的大幅提升,為新藥研發帶來了新的機遇。

      以英矽智能自主研發的Pharma.AI平臺為例,由Biology42、Chemistry42、Medicine42及Science42組成,旨在覆蓋整個藥物發現和開發過程。該平臺能夠識別新的藥物靶點,針對新靶點或已知靶點從頭設計分子化合物,并對候選藥物的臨床開發路徑進行優化。

      根據英矽智能披露的數據,借助Pharma.AI,其自主研發項目從靶點發現到提名臨床前候選化合物(PCC)的平均時間,被壓縮至12至18個月。相比之下,傳統早期藥物研發方法完成這一過程平均需要4.5年,效率大幅提升。

      同時,每個項目僅需合成和測試60—200個分子,遠低于傳統研發模式下數百甚至數千個分子的測試量,大幅縮短了研發周期,也實現了時間與物質成本的雙重節約。

      其中最具代表性的案例,是由AI發現的全新機制抗特發性肺纖維化候選藥物Rentosertib(ISM001-055),這是英矽智能進展最快的自研管線。該項目是全球首個在IIa期臨床試驗中取得積極結果的AI驅動藥物。英矽智能僅用18個月就完成了項目的早期藥物發現工作,全程篩選并測試了78個分子,便成功確定候選化合物。從PCC推進至I期臨床試驗,只耗時9個月,清晰展現了AI賦能研發的“加速度”。

      依托Pharma.AI平臺,截至目前,英矽智能已構建了一條包含30多個項目的產品管線,覆蓋纖維化、腫瘤、免疫、心血管代謝及中樞神經系統疾病等多個治療領域。除了Rentosertib之外,在腫瘤領域,英矽智能自主研發的泛TEAD抑制劑ISM6331及MAT2A抑制劑ISM3412,均已啟動全球多中心I期臨床試驗。



      英矽智能研發管線詳情

      圖片來源:藥智數據-全球藥物分析系統

      在推進自研管線的同時,英矽智能也在通過軟件授權和聯合研發合作等模式來實現Pharma.AI平臺技術的商業化。

      根據招股書,英矽智能此前與Exelixis、Stemline等公司達成的3項管線對外授權合作,合作總額最高可達21億美元。此外,英矽智能還與賽諾菲、禮來、復星醫藥等制藥企業達成了共同研發合作,與諾和諾德、勃林格殷格翰、輝瑞等藥企達成了靶點發現合作。

      英矽智能于2025年12月30日在港交所成功掛牌上市,上市后不足一個月的時間內,便密集達成多項重磅合作。

      例如,2026年1月5日,與施維雅達成總金額達8.88億美元的研發合作,聚焦創新抗腫瘤療法的發現與開發。1月20日,與衡泰生物達成ISM8969項目的共同開發合作協議,加速這款具備穿透血腦屏障性質的新型NLRP3抑制劑的全球開發。

      此次與齊魯制藥的合作,進一步深化了英矽智能在心血管與代謝疾病領域的布局。英矽智能此前在BIO-Europe大會上發布的自有心血管和代謝疾病管線組合,涵蓋從苗頭化合物到IND-enabling階段的8款候選藥物,研發流程均由Pharma.AI驅動。

      02

      落地“黃金賽道”

      技術的優勢必須與市場的迫切需求同頻共振,才能釋放最大的商業價值。英矽智能與齊魯制藥此次合作聚焦于心血管與代謝疾病領域,正是這一邏輯的集中體現。

      心血管與代謝疾病(如高血壓、動脈粥樣硬化、糖尿病及其并發癥)構成了全球最沉重的疾病負擔之一。在中國,相關患者群體數以億計,且隨著人口老齡化與生活方式變化,患病率持續攀升。這些慢性病需長期管理,但現有療法在療效、安全性或用藥便利性上仍有諸多未滿足的需求,這為創新藥研發提供了廣闊的市場空間。

      近年來,以GLP-1受體激動劑為代表的代謝疾病療法取得了巨大的成功,不僅在降糖、減重方面展現出卓越療效,更在心血管保護等領域取得了突破性進展,極大地改變了代謝疾病與心血管疾病的治療格局。司美格魯肽、替爾泊肽等重磅藥物的成功,不僅證明了代謝疾病領域的巨大市場潛力,也吸引了全球制藥巨頭重新加大在心血管與代謝疾病領域的研發投入,掀起了一輪新的研發熱潮。

      在這一熱潮下,AI技術的介入顯得恰逢其時,能夠加速創新療法的研發進程,幫助企業在激烈的市場競爭中搶占先機。

      近年來,國家醫保目錄動態調整,越來越多臨床價值高的創新藥被納入,特別是2025年以來,多款心血管代謝領域的重磅創新藥(如GLP-1受體激動劑、PCSK9抑制劑等)通過國談大幅降價進入醫保,這一方面提高了藥品可及性,另一方面也重塑了市場競爭格局。這意味著,未來藥企的競爭力將愈發取決于能否開發出具有臨床差異化的新一代療法。

      對于齊魯制藥這樣的國內領軍企業而言,攜手英矽智能,正是為了布局未來,借助AI技術挖掘全新靶點、開發差異化管線,構建管線壁壘。

      另一方面,心血管與代謝疾病的發病機制復雜,涉及多基因、多通路、多器官的相互作用。AI技術,特別是多模態生成式AI,能夠整合基因組學、蛋白質組學、轉錄組學、臨床數據等海量異構信息,挖掘疾病背后隱藏的共性網絡和全新靶點,有望催生具有突破性的創新藥。

      03

      繁榮背后的冷思考

      近期,AI制藥領域可謂動作頻頻,吸引了行業內外的廣泛關注。

      在臨床進展方面,國內外多家AI制藥企業相繼宣布,由AI設計的產品進入III期臨床試驗階段。

      例如,2025年12月,德睿智藥宣布啟動小分子GLP-1受體激動劑MDR-001的III期中國臨床試驗。2025年底,美國Generate Biomedicines公司設計的抗體類藥物GB-0895啟動Ⅲ期臨床試驗。

      在產業合作方面,2026年開局之際,全球范圍內的重磅合作接連落地。

      2026年1月5日,賽諾菲與華深智藥子公司Earendil Labs達成最高25.6億美元的戰略合作,聚焦AI驅動的創新藥研發。2026年1月,科技巨頭英偉達與禮來宣布將在未來五年共同投資10億美元建立人工智能藥物實驗室,深化AI在藥物研發領域的應用。晶泰控股近期也動作不斷,旗下晶泰科技與甘李藥業達成人工智能多肽創新藥研發全球戰略合作及平臺授權協議。

      然而,在資本市場熱情高漲、行業合作持續升溫的背后,AI制藥企業仍面臨諸多亟待破解的挑戰,比如商業化困境。

      以晶泰科技為例,2024年收入達2.66億元,2025年上半年公司首次實現盈利。

      招股書顯示,英矽智能2022年至2024年營收雖快速增長(從3014.7萬美元增至8583.4萬美元),但三年累計凈虧損高達約4.5億美元。收入絕大部分來源于藥物發現合作與軟件授權,而自研管線的商業化收益尚未兌現。

      AI制藥企業的核心資產是技術平臺與研發管線,而管線的臨床推進與商業化落地需要漫長的周期與高昂的成本,這就導致多數AI制藥企業在早期階段難以實現盈利。英矽智能在招股書中也明確表示,未來的商業成功在很大程度上仍依賴于Pharma.AI平臺的技術能力,以及候選藥物能否借助該平臺成功開發并最終實現商業化。

      除了商業化困境之外,數據質量與標準化難題也是AI制藥行業面臨的挑戰之一。

      當前可用于訓練的高質量、標準化生物醫學數據依然稀缺,且不同來源的數據往往標準不一,形成“數據孤島”,嚴重制約了AI模型的泛化能力和在未知領域的探索能力。如何獲取充足的高質量數據,建立統一的數據標準與共享機制,是AI制藥行業需要長期探索與解決的問題。

      盡管面臨諸多挑戰,但不可否認的是,AI制藥行業仍具有廣闊的市場空間與發展潛力。

      根據波士頓咨詢集團(BCG)的數據,在臨床前階段的藥物發現步驟中,AI技術可以節省至少25%~50%的時間和成本,大幅提升研發效率。

      根據The Business Research Company的最新數據,全球AI制藥市場規模將從2023年的15.8億美元增長至2028年的56.2億美元,年復合增長率高達28.5%,展現出強勁的增長勢頭。

      04

      結語

      對于中國制藥產業而言,擁抱AI貌似成為一個關乎未來競爭力的“必修課”,隨著更多類似合作的涌現,一個由人工智能賦能,更具創新活力的中國醫藥研發新生態,正在加速生成。

      參考資料:
      1、藥智數據-全球藥物分析系統
      2、英矽智能招股書
      3、各公司官網

      optADMET是藥智網聯合上海交大、天鶩科技推出的全球首款ADMET全參數AI預測平臺。基于圖神經網絡與分子指紋技術,構建160余個涵蓋吸收、分布、代謝、排泄及毒性的成藥性預測模型,依托數千萬條真實藥物數據驗證,可助力苗頭化合物篩選、先導化合物評估與優化、提高臨床開發成功率、安全性評價與不良反應預測等,歡迎掃碼試用!

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