多個產(chǎn)品進入臨床后期 AI制藥沖出“死亡谷”？

　　《科創(chuàng)板日報》1月10日訊（記者徐紅）近期，AI制藥領域動作頻頻，吸引了眾多目光。

　　首先是在最為關鍵的臨床進展方面，包括劑泰科技、德睿智藥以及美國Generate Biomedicines在內(nèi)的多家中外企業(yè)相繼宣布，其由AI設計的產(chǎn)品進入了III期臨床試驗階段。

　　與此同時，產(chǎn)業(yè)合作也在2026年開局之際接連落地。1月5日，賽諾菲（Sanofi）與華深智藥子公司Earendil Labs達成了最高25.6億美元的戰(zhàn)略合作。幾乎同時，英矽智能宣布與施維雅（Servier）達成一項價值8.88億美元的抗腫瘤藥物研發(fā)協(xié)議。

　　此外，AI制藥概念還重獲資本市場的青睞。2025年12月30日，英矽智能成功在港交所掛牌上市，IPO募資總額達22.77億港元，刷新年內(nèi)港股生物科技IPO記錄。上市后公司股價表現(xiàn)強勁，至今漲幅已超90%。

　　AI制藥行業(yè)曾經(jīng)歷從熱潮涌起到理性回歸的周期，現(xiàn)在市場活躍度又有所回升，行業(yè)信心隨之回暖。然而，對于AI制藥的能力邊界與未來前景，市場仍有不少謹慎看法。其中一個核心原因在于，AI模型訓練所依賴的數(shù)據(jù)問題，至今尚未得到有效解決。

　　▌AI制藥再度活躍

　　在經(jīng)歷數(shù)次IPO波折后，英矽智能終于趕在2025年最后一天成功闖關港交所，公司此次IPO之所以能夠吸引市場再次聚焦AI制藥，很大程度上源于其超出市場預期的反響。

　　格隆匯研究中心醫(yī)藥首席研究員杜芳向《科創(chuàng)板日報》記者提供的數(shù)據(jù)顯示，英矽智能本次港股IPO發(fā)行約9469萬股，每股定價24.05港元，其公開發(fā)售部分錄得約1427倍的超額認購，在2025年非18A港股醫(yī)療健康IPO中排名第三，僅次于長風藥業(yè)和海西新藥，鎖定認購資金超3283億港元；國際配售部分獲得26倍超額認購，是2025年非18A港股醫(yī)療健康IPO的最高認購倍數(shù)。

　　在市場熱度的推動下，英矽智能上市首日開盤即上漲45%，盡管收盤漲幅有所回落，但自次日起股價持續(xù)上行，截至目前累計漲幅已超過90%。

　　對此，杜芳分析稱，其股價上漲受多重因素驅動。一方面，AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)近期進展頻頻，除英矽智能與施維雅達成研發(fā)合作外，另一家AI制藥公司晶泰控股近期也是動作不斷，例如與晶科能源子公司建立戰(zhàn)略合作等。

　　與此同時，受智譜、MiniMax等頭部公司上市帶動，AI應用板塊近期整體表現(xiàn)積極，形成一定的板塊效應。

　　除此之外，腦機接口與創(chuàng)新藥領域也迎來新的催化消息。馬斯克近日在社交平臺透露，其腦機接口公司Neuralink將于2026年啟動設備“大規(guī)模生產(chǎn)”。與此同時，國內(nèi)腦機接口“獨角獸”強腦科技完成約20億元人民幣融資，成為該領域繼Neuralink之后全球規(guī)模第二大的融資事件。

　　伴隨這些動態(tài)，二級市場反應迅速。1月7日，美股腦機接口概念股腦再生科技（RGC）單日大漲60%，三個交易日內(nèi)累計漲幅達157%。A股相關板塊也出現(xiàn)聯(lián)動行情，巖山科技、創(chuàng)新醫(yī)療、南京熊貓、三博腦科、美好醫(yī)療等個股持續(xù)走強。

　　“在多方因素的共同催化下，腦機接口、創(chuàng)新藥、創(chuàng)新醫(yī)療器械及AI醫(yī)療等板塊均出現(xiàn)上漲。醫(yī)藥板塊的資金屬性決定了，這些創(chuàng)新細分領域的行情大概率是同頻共振的?！倍欧贾赋觥?/p>

　　她還補充表示：“資金層面的動向同樣值得關注。近期港股通標的即將調(diào)整，包括英矽智能在內(nèi)的多只新經(jīng)濟與科技股有望被納入。根據(jù)以往的經(jīng)驗，通常會有部分資金提前布局，博弈納入港股通帶來的利好?！?/p>

　　AI制藥再度活躍，離不開研發(fā)端的密集突破?；仡櫚l(fā)展歷程，AI藥物的研發(fā)并非一帆風順。以英矽智能的INS018-055為例，它是全球首批進入II期臨床階段的AI藥物，并成功證明了其有效性。在此之前，大多AI藥物管線均在II期臨床之前宣告失敗。

　　然而在過去兩年，形勢已悄然轉變，多款基于人工智能開發(fā)的新藥步入了臨床后期。

　　2025年底，美國Generate Biomedicines宣布，全球首款完全由AI設計的抗體藥物GB-0895正式啟動兩項III期臨床試驗，用于治療嚴重哮喘。這也是AI藥物研發(fā)史上首個進入III期臨床的全AI設計抗體藥物。

　　國內(nèi)企業(yè)同樣進展迅速。2025年10月，劑泰科技宣布，其自研AI藥物MTS-004已順利達到III期臨床研究主要終點。據(jù)公司介紹，MTS-004也是中國首款且目前唯一完成III期臨床試驗的PBA（假性延髓情緒失控）治療藥物。

　　2025年12月，杭州德睿智藥（MindRank）宣布，公司已正式啟動其自主研發(fā)的AI輔助設計小分子GLP-1受體激動劑MDR-001在中國的III期臨床試驗。

　　對于這些研發(fā)突破，英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官、首席科學官、藥物研發(fā)負責人任峰博士認為，隨著AI制藥行業(yè)向前推進，從早期研發(fā)走向臨床驗證是必然趨勢，也是AI作為創(chuàng)新技術在生物醫(yī)藥這個領域真正落地開花的一個路標。

　　他并指出，“在經(jīng)歷早期的探索與概念炒作熱潮之后，AI制藥正在進入一個以實際產(chǎn)出為導向的理性發(fā)展新階段”。

　　▌數(shù)據(jù)不足仍制約AI能力邊界

　　在新藥研發(fā)中，人工智能究竟能夠發(fā)揮什么作用？它的介入又會帶來哪些不同？

　　目前行業(yè)普遍認為，AI是能夠提升效率，顯著縮短藥物開發(fā)周期的。也正因此，國內(nèi)外藥企都在紛紛擁抱AI。以石藥集團的AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺為例，據(jù)公開報道，其能使新藥早期發(fā)現(xiàn)時間縮短超30%，成本降低近一半，并且該平臺還已實現(xiàn)對外授權?？鐕幤笕?span id="stock_106.LLY">禮來、諾和諾德等也紛紛與AI制藥公司達成巨額合作。

　　任峰表示，與傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)方式相比，AI平臺最大的優(yōu)勢在于它能徹底打破人類科學家的思維定勢，并且在加速臨床前研發(fā)流程方面，AI已經(jīng)展現(xiàn)出顯著潛力。“英矽智能2021至2024年間的研發(fā)項目，從立項到PCC（臨床前候選化合物）平均耗時12-18個月，與傳統(tǒng)方法平均4.5年的耗時相比，效率提升超60%?！彼f。

　　杜芳告訴記者，現(xiàn)在中國AI制藥企業(yè)已突破百家，AI技術預計能夠覆蓋55%藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)。而AI技術賦能醫(yī)藥研發(fā)的路徑主要包括通過虛擬篩選技術將先導化合物篩選成本降至傳統(tǒng)1/200，臨床前周期縮短30%；借助AlphaFold等工具實現(xiàn)蛋白質(zhì)結構高精度預測，使靶點驗證準確率提升40%。

　　值得一提的是，就在1月9日，清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院蘭艷艷教授聯(lián)合團隊在《科學》雜志發(fā)表研究，其開發(fā)的DrugCLIP平臺利用AI，將藥物虛擬篩選速度提升至傳統(tǒng)方法的百萬倍，并在預測準確率上也取得突破?；谠撈脚_，該團隊首次完成了人類基因組規(guī)模的全面篩選，為創(chuàng)新藥物的發(fā)現(xiàn)帶來新的可能。

　　“榮獲2024年諾貝爾化學獎的AlphaFold算法解決了蛋白質(zhì)結構預測難題。而DrugCLIP則是首次打通了從蛋白結構預測到藥物發(fā)現(xiàn)的關鍵通道，實現(xiàn)覆蓋人類基因組規(guī)模的虛擬篩選?！鼻迦A大學在一份官方聲明中這樣總結道。

　　盡管有越來越多的案例正在驗證AI的潛力。然而，市場對于AI助力醫(yī)藥研發(fā)的態(tài)度始終存在分歧。

　　一些投資者認為現(xiàn)在AI制藥仍處于“講故事”階段，理由是它雖然提高了效率，但提高藥物研發(fā)的成功率更為關鍵，“如果篩選一萬個分子用時更少，但其中沒有能夠成藥的分子，一切還是徒勞”。因此，大家仍在期待一款真正由AI推動的藥物能夠成功問世，以驗證這一技術的實際價值。

　　而藥企對此的態(tài)度則顯得更為切實。國內(nèi)一家頭部藥企的研發(fā)負責人便對《科創(chuàng)板日報》記者表示，“提升研發(fā)成功率是理想情況，尚需時間驗證”。

　　其表示，當前藥企借助AI進行藥物開發(fā)的首要目標還是降本增效，比如將傳統(tǒng)藥物研發(fā)“十年、十億美元”的成本與周期，壓縮至五年和十億人民幣量級。不過他也坦言，目前行業(yè)整體仍處于投入和探索階段。

　　解元（化名）是國內(nèi)一家CRO公司的創(chuàng)始人，長期關注著AI制藥領域的動態(tài)。在他看來，當前業(yè)界紛紛布局AI的動作并不難理解，“因為AI代表未來趨勢，企業(yè)必須緊跟潮流”。

　　他同時認為，AI確實已經(jīng)在藥物研發(fā)的某些環(huán)節(jié)展現(xiàn)出價值，例如蛋白靶標預測、分子結合模擬等，能夠在一定程度上提升新藥研發(fā)的效率。然而其也強調(diào)，藥物研發(fā)本身是一個涵蓋生物學、化學等多學科的復雜領域，因此目前AI能做的依然有限，只能在部分特定場景中發(fā)揮作用，還不足以賦能全局。

　　尤其是目前可用于訓練AI模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)依然不足?！?strong>現(xiàn)在模型依賴的數(shù)據(jù)多來自公開渠道或企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享率仍低于20%，訓練數(shù)據(jù)的不足，加上不同來源的數(shù)據(jù)標準不一，形成‘數(shù)據(jù)孤島’，嚴重制約了AI模型的泛化能力，導致短期內(nèi)還難以訓練出足夠強大可靠的模型。”解元告訴《科創(chuàng)板日報》記者。

　　“此外，現(xiàn)有數(shù)據(jù)多數(shù)來自于以往成功的研究案例，所以在優(yōu)化已知路徑，提升‘跟隨式’創(chuàng)新效率方面表現(xiàn)會更好，而在探索未知領域時，AI輔助突破的能力還需進一步提高。”他說。

　　藥物研發(fā)流程亟需資源的互補整合，這也正是任峰所強調(diào)的。在給《科創(chuàng)板日報》記者的采訪回復最后，他特別指出，只有各方通力合作、各司其職，才能夠充分釋放AI在藥物早期研發(fā)階段的潛力，并在后續(xù)環(huán)節(jié)中持續(xù)發(fā)揮其高效優(yōu)勢，最終實現(xiàn)共贏造?；颊摺?/p>

（文章來源：科創(chuàng)板日報）

(原標題：多個產(chǎn)品進入臨床后期 AI制藥沖出“死亡谷”？)

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