AI制药迈入产业化拐点

作者：贝壳社

一场静默却深刻的范式迁移，正在新药研发底层悄然发生。

3月30日，英矽智能与礼来正式签署全球管线授权及联合研发协议。

依据公开信息，礼来将获得一款处于临床前阶段、针对特定适应症的新型口服疗法的全球独家开发、制造及商业化权利；同时，将依托英矽智能的AI驱动平台，在多个疾病领域加速创新疗法的识别与推进。

交易架构显示，英矽智能将先期获得1.15亿美元预付款；叠加后续涵盖临床开发、监管获批及上市销售等各阶段的里程碑款项，该合作潜在总价值最高可达27.5亿美元。此外，还将享有基于未来产品净销售额的梯度版税分成。

在医药投融资趋于审慎、项目估值回归基本面的当下，如此规模的早期授权合作备受瞩目。但其意义远超单一资产转让——这是全球顶级药企直面研发效率瓶颈后，对新一代技术底座的战略性采纳；也标志着AI制药在历经概念验证、资本过热与理性沉淀之后，正真正嵌入主流新药研发工业流程。

01

破解“研发逆摩尔定律”

近年，礼来凭借GLP-1类及多靶点代谢药物的突破性成果，在营收体量与市值层面实现历史性跃升。充沛的经营性现金流，为其在全球范围内系统性布局前沿创新资产提供了坚实支撑。然而，对任何成熟药企而言，单点爆发难以替代长期可持续的研发势能。

其一，是迫近的“专利断崖”。无论重磅程度如何，原研药核心专利到期后，市场即被仿制药或生物类似药迅速蚕食，利润空间陡然收窄。为保障未来十年乃至更长周期的增长韧性，巨头必须持续构建规模可观、梯队清晰且具备自我迭代能力的早期管线。

其二，是制药行业固有的“研发逆摩尔定律”困境。不同于半导体算力持续倍增而成本递减，新药研发受制于生物学复杂性、监管要求升级与技术路径局限，呈现出投入越大、单位产出越低的边际递减趋势。

传统药物发现高度依赖高通量筛选（HTS）与化学家经验驱动的反复试错：从数十万化合物中初筛苗头分子，再经多轮结构优化形成先导物，最终锁定临床候选化合物——全程常耗时数年、投入数亿。更严峻的是，易成药靶点已几近枯竭，产业正被迫攻坚机制模糊、蛋白构象无明确结合位点的“难靶标”，传统模式愈发捉襟见肘。

在此背景下，引入具备全局提效降本潜力的新一代研发基础设施，成为跨国药企的必然选择。从早期零星技术合作，到此次重仓引入英矽智能的临床前管线，礼来的路径清晰体现着从“跟踪前沿”向“深度集成生产力工具”的战略跃迁。

02

穿越AI制药技术周期

回望近十年演进，AI赋能药物研发经历了典型的螺旋上升过程。

2018至2021年为“亢奋期”：伴随深度学习算法突破，业界普遍预期AI可直接解码生命规律，大幅压缩甚至跳过实验环节。大量资金涌入，催生一批技术明星企业。

但自2022年起，行业步入“冷静期”：多款AI设计候选药物在临床阶段失利，促使各方重新审视现实约束——生命系统并非纯数学问题。AI模型的预测精度，严重受限于训练数据的质量与覆盖广度；更关键的是，人体作为高度动态的复杂系统，其靶点—疾病因果链、体内药代动力学及毒性反应，尚无法在纯计算环境中精准复现。

此轮洗牌中，以英矽智能为代表的头部企业得以突围，核心在于确立了“高质量数据+闭环验证”的双轮驱动策略。

当前，依托自研Pharma.AI平台与自动化生物实验体系，英矽智能正聚焦纤维化、肿瘤、免疫、疼痛、肥胖及代谢紊乱等重大未满足临床需求领域，推进源头创新药物开发。

值得特别关注的是：礼来此次引进的，是一款处于临床前阶段的“新型口服疗法”。

当下，ADC（抗体偶联药物）、细胞与基因治疗（CGT）等注射型大分子技术虽聚光灯闪耀，但在真实临床落地与商业可持续维度，口服小分子药物仍具不可撼动的战略地位。

相较需冷链运输、工艺复杂、依赖专业注射的大分子药物，口服制剂在患者依从性、长期用药便利性及基层医疗可及性方面优势显著。尤其对慢病全周期管理或广泛分布的自身免疫疾病，口服剂型是极具临床价值与市场纵深的关键方向。

但口服给药亦带来严苛挑战：分子须耐受胃酸、穿透肠壁屏障、规避肝脏首过效应，并在血中维持有效浓度靶向作用，同时避免心肝肾等脏器毒性。

传统药物化学优化常陷“顾此失彼”困局：提升水溶性可能削弱膜渗透性；增强靶点亲和力又易引发脱靶毒性。

这恰是生成式AI施展“系统性优化”的核心战场。AI可在虚拟化学空间内，同步权衡分子新颖性、极性表面积、脂溶性等多重理化参数，实现多目标协同优化。这种全局计算能力极大拓展了化学设计边界，使探索曾被判定“口服利用度极低”的全新化学实体成为现实。

03

底层能力的深度融合

若将引进该口服疗法视为礼来管线补强的战术动作，那么协议中另一关键条款——“双方将围绕礼来指定靶点共同启动多项研发项目”，则揭示了本次合作的战略纵深。

它意味着跨国药企与AI驱动型Biotech的合作范式，正由“一次性产品交易”迈向“底层能力共生耦合”。

药企的核心壁垒，在于百年积淀的疾病生物学理解、海量真实世界临床数据及对临床痛点的深刻洞察。本合作中，靶点选择权归属礼来；而接收到“靶点命题”后，英矽智能Pharma.AI平台即高速响应，在大数据挖掘与分子从头生成环节发挥不可替代优势。

对礼来而言，这相当于接入一个外部“智能加速引擎”，可显著提升高价值靶点的候选分子产出速率与成功率，降低试错成本；对英矽智能而言，则是在真实、高难度的工业级场景中，持续打磨并验证其AI平台作为新型研发基础设施的硬核能力。

站在新药研发的历史坐标上，我们既不应将AI奉为万能解药，也不应忽视其作为颠覆性工程工具带来的系统性变革。

生命的复杂性决定：可预见的未来，基础生物学研究、转化医学判断与严谨的人体临床试验，仍是药物发现不可替代的基石。AI并未改写科学规律，它无法凭空生成违背物理化学与药代动力学基本原理的“神药”。一粒药丸能否真正挽救生命，最终裁决者仍是人体这一复杂生物系统。

但AI正以前所未有的速度，作为一种强大的工程化协作者，系统性剥离传统研发中高度依赖运气与穷举的低效环节，极大拓展人类探索药物化学空间的效率边界。

AI制药的“达尔文时刻”已然临近。

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