SIGX2649

编者按： 2026 年 6 月 12 日，由晶泰科技主办的 “生态共振 · 价值共赢 —— AI 驱动新药研发创新峰会” 在上海张江圆满落幕。本次峰会汇聚了众多医药行业的顶尖专家与创新先锋，共同探讨 AI 技术如何重塑新药研发的未来。 会上，希格生科（Signet Therapeutics）创始人兼 CEO 张海生博士，发表了题为《类器官结合 AI 驱动的创新靶向药研发》的精彩报告。他深度分享了希格生科如何利用全球首创的 “类器官 + AI” 双引擎模式，携手晶泰科技，成功将全球首款针对弥漫性胃癌的靶向药推向临床，并展示了其在多个难治性肿瘤及心脏疾病领域的颠覆性突破。 （左右滑动查看更多嘉宾演讲精彩瞬间） 破除“三十魔咒”: 为什么我们需要“类器官+AI”？ 创新药研发一直笼罩在 “十年、十亿美元、成功率不足 10%” 的 “三十定律” 阴影下。张海生博士指出，高达 80% 的临床失败归咎于临床前有效但临床无效，或临床前安全但临床有毒性。究其根本，在于传统的 2D 细胞和动物等临床前模型无法模拟真实人体复杂的生理微环境，存在巨大的物种屏障与病理差异，以及传统人工作坊式的低效药物开发方式。 图1 传统药物研发瓶颈与解决方案 为了从底层逻辑上解决这一痛点，希格生科在 2021 年便极具前瞻性地提出了 “类器官 + AI” 的研发模式。类器官（Organoids）作为一种利用人源干细胞培育、具备三维空间结构和多细胞异质性的微型器官模型，不仅完美继承了人类的基因组背景与代谢机制，彻底消除了物种差异；同时，借助自动化与微流控技术，它还能像 2D 细胞一样进行体外高通量培养与大规模药物筛选。这种高保真与高通量的结合，再叠加 AI 对复杂三维表型数据的深度挖掘，正在将新药研发从传统的 “试错模式” 推向更精准的 “预测模式”。 图2 应用于药物有效性和安全性评价的类器官平台 在这一模式下，类器官解决了 “高通量筛选与人体相似性” 的问题，而晶泰科技的 AI 平台则解决了药物设计 “广度、速度和精度” 的问题。两者结合，打造出了最真实的药物发现闭环。 图3 类器官 + AI 的 First-in-Class 靶向药研发模式 这一闭环带来的直接效益，便是研发效率的极致跃升。如下图管线开发计划所示，得益于 “类器官 + AI” 的赋能，其核心管线 SIGX1094（FAK/SRC 抑制剂）在极短的时间内便完成了从早期发现到中美双报 IND 的跨越。目前，该管线不仅在美国顺利推进弥漫性胃癌（DGC）的 I/II 期临床，预计在 2027 年完成 II 期临床后即可直接申报上市（NDA）；同时，其针对癌性腹水以及联合 KRAS 抑制剂的管线开发，也将在 2026 年密集递交 IND 并进入临床。另一款重磅管线 SIGX2649（pan-TEAD 抑制剂），在 2026 年已分别在中美两地递交 IND，获批进入临床。这种多管线、跨适应症的高效推进节奏，正是 “类器官 + AI” 模式极致优越性的最佳实践。 图4 希格生科管线开发计划 凭借扎实的平台与管线实力，希格生科获得了行业与监管的顶尖认可。在国际舞台上，希格生科脱颖而出，成为去年唯一一家与全球大药企共同获得 “医药界诺贝尔奖”—— 盖伦奖（Prix Galien）提名的中国 Biotech 公司。在国内，希格生科以唯一药企单位，深度参与了国家药监局 CDE 牵头的 “类器官作为药物非临床研究替代方法” 相关方法学验证和标准的制定；该 “类器官 + AI” 平台及创新药成果还在今年初获得了国家高层领导视察时的关注与认可。此外，这一前瞻性布局也屡获国际顶尖媒体盛赞，科技媒体 FIERCE 对其高度评价，知名健康媒体 STAT 更是以其产品 SIGX1094 为例，发文肯定了中国临床资产的先进性。 图5 希格生科获得的行业与国际认可 （左右滑动查看更多） 核心管线：全球首款弥漫性胃癌靶向药 SIGX1094（首创FAK/SRC双靶抑制剂） 弥漫性胃癌占所有胃癌的三分之一，其恶性程度极高，癌细胞弥散在整个胃部，中位生存期仅约 6.6 个月，几乎与 “癌症之王” 胰腺癌相当。更致命的是，它属于 “基因组稳定型”，长期以来缺乏有效的治疗靶点。 图6 弥漫性胃癌具有海量未满足的市场/临床需求 面对这一 “不可成药” 的绝境，希格生科利用正常胃上皮类器官，通过基因编辑成功诱导其癌化，在体外完美复现了弥漫型胃癌标志性的 “印戒细胞（Signet-ring cell）” 特征及腹腔转移等临床表型。基于这一最真实的疾病模型，团队成功锁定了关键靶点 FAK。 图7 弥漫性胃癌类器官模型构建、机制研究和靶点发现 ● 晶泰AI赋能双靶点设计，体外活性呈“碾压”态势  在深入的机制研究中，希格生科团队敏锐地发现单纯抑制 FAK 会引发 SRC 通路的代偿性激活，从而导致耐药。为此，团队借助晶泰科技的 AI 平台，结合特有的弥漫性胃癌类器官表型正常化的筛选，进行了精准的分子设计与多轮迭代，6 个多月成功设计出全球首款 FAK/SRC 双靶点抑制剂 SIGX1094，并将其最终推向临床。在极其严苛的弥漫性胃癌病人组织来源类器官（PDO）模型中，SIGX1094 展现出了惊人的体外活性，其 IC50 值最低达到了 70nM，对肿瘤细胞的杀伤效力显著优于目前处于临床阶段的同靶点抑制剂（如 IN10018 和 VS6063）。 图8 AI + 类器官开发全球首款 FAK/SRC 双靶点抑制剂 SIGX1094 图9 SIGX1094 体外药效与同靶点抑制剂的比较 ● 体内药效远超化疗和同类药物，早期临床初现曙光 从体外走向体内，SIGX1094 的表现依然强劲。在弥漫性胃癌病人来源的异种移植（PDX）小鼠模型中，50mg/kg 剂量的 SIGX1094 单药肿瘤抑制率接近 100%，其单药疗效远超一线化疗药物（5-FU）和同类 FAK 抑制剂药物。目前，该管线已在北大肿瘤医院（由沈琳副院长牵头）顺利推进 I 期临床。在从 6.25mg 到 300mg 的剂量爬坡过程中，药物展现出良好的安全性，未观察到剂量限制性毒性（DLT）。更令人振奋的是，在针对经过多线治疗、病情极差的晚期患者中，SIGX1094 已展现出初步疗效。张海生博士在报告中分享：“在早期的 I 期临床中，有一位 33 岁的弥漫型胃癌患者，其肿瘤已经缩小了 20%，且多个肿瘤标志物持续下降。” 考虑到参与 I 期临床的患者往往肿瘤非常顽固且伴有转移，这一中高剂量下观察到的疗效信号尤为难得。 图10 SIGX1094 临床前体内药效和临床药效以及安全性 ● 直击临床痛点，腹水治疗的“神兵利器” 针对严重影响晚期胃癌患者生存质量的恶性腹水，SIGX1094 同样交出了一份惊艳的答卷。实验数据显示，其单药即可实现高达 80% 的腹水抑制率，远超现有的标准疗法。 更具创新性的是，团队针对腹水特征专门开发了腹腔注射制剂。这种给药方式使腹腔局部的药物暴露量达到了系统暴露量的 50 倍，在实现对腹腔内肿瘤细胞强效杀伤的同时，极大地降低了全身系统性毒性，为晚期患者带来了极大的生存获益。 图11 SIGX1094 在癌性腹水中的巨大治疗潜力 ● 逆转靶向药耐药，获FDA双重认定加速上市 除了在胃癌领域的单药突破，SIGX1094 在联合用药方面也展现出极具想象空间的潜力。在对三代 EGFR 抑制剂（奥希替尼）耐药的非小细胞肺癌模型中，单药治疗 60 天即出现耐药，而 SIGX1094 与奥希替尼联用，实现了近 180 天的肿瘤完全消退。 此外，临床数据显示，同靶点抑制剂 IN10018 与 KRAS G12C 抑制剂联用，能将客观缓解率（ORR）从单药的 50% 大幅提升至 90.3%。更重要的是，在对 KRAS 抑制剂（如 AMG510）已经产生耐药的模型中，同靶点抑制剂 IN10018 的联用已失去效果，而 SIGX1094 依然能够与 AMG510 产生强劲的协同作用，显著抑制肿瘤增殖，成功拉开了与竞品的差距。 图12 在KRASG12C 抑制剂耐药的模型中 SIGX1094 和 AMG510 仍然具有联合效果 ● 基于这些扎实且优异的数据，SIGX1094 已成功斩获美国 FDA 的孤儿药及快速通道（Fast Track）双重认定。这意味着该药物有望免除耗时漫长的 III 期临床试验，预计在 2027 年完成 II 期临床后即可直接申报上市（NDA），有望成为全球首个由 AI 辅助设计并获批的 “类器官 + AI” 靶向新药。 重磅管线：全球首创泛TEAD抑制剂 SIGX2649，剑指百亿广谱抗癌市场 报告中，张海生博士还重点分享了希格生科的第二款核心管线——针对 Hippo 通路的泛 TEAD（TEAD1-4）抑制剂 SIGX2649。Hippo 通路的异常激活在多种高发肿瘤中占据极高比例（如 60% 的肝癌、30% 的肺癌以及 70% 的间皮瘤），市场潜力巨大。然而，该通路曾一度被业界认为是 “不可成药（Undruggable）” 的靶点。 图13 Hippo 通路简介 ● AI赋能，打造真正的Pan-TEAD抑制剂 目前临床上的其他在研管线往往只能抑制部分 TEAD 蛋白。如 Ikena 公司的 IK-930 仅抑制 TEAD1，因药效不足而失败；Vivace 的 VT-3989 无法抑制 TEAD4，及贝达的 BP-460372 无法抑制 TEAD2，容易引发代偿机制，经常难以平衡有效性和安全性。希格生科借助晶泰科技的 AI 平台进行了精准的构效关系设计，从 600 多个合成化合物中层层筛选，成功打造出能同时强效抑制 TEAD1/2/3/4 与 YAP 相互作用的泛 TEAD 抑制剂 SIGX2649。 图14 TEAD 药物市场竞争分析 ● 极佳的体外活性与成药性，多维数据“碾压”同类竞品 数据显示，SIGX2649 无论是在 2D 细胞系、3D 类器官模型，还是在最终的药代动力学（PK）表现上，都展现出了令人惊叹的潜力，对标临床阶段的竞品（如 VT3989/VT103、BPI-460372）呈现出全方位的优势： • 靶点抑制更全面，2D 细胞活性呈指数级领先：作为一款真正的 Pan-TEAD（同时抑制 TEAD1/2/3/4）抑制剂，SIGX2649 在 YAP/TEAD 报告基因检测中，IC50 达到了极低的 < 1 nM。在间皮瘤细胞系（MSTO-211H）中，其 IC50 值低至 22 nM（在部分测试条件下甚至达到亚纳摩尔级别的 0.0007 μM），而阳性对照药物 VT103 的 IC50 高达 1100 nM，杀伤活性拉开了数十倍甚至上千倍的差距；在肝癌细胞系（Huh-7）中，同样以 8 nM 的极低 IC50 显著优于竞品。 • 3D 类器官模型验证，证实 Pan-TEAD 的绝对必要性： 早期仅抑制 TEAD1/2 的药物（如 VT103），在不同遗传背景的肿瘤细胞中往往药效不一。为了攻克这一难题，团队利用全球首创、遗传背景干净的 “YAP/TEAD 激活的肝癌类器官模型” 进行测试。结果显示，SIGX2649 的 IC50 值仅为 30 nM，而对照药物 VT103 则高达 1420 nM，几乎失去效力。更具临床指导意义的是，在多个肝癌病人来源类器官（PDO）模型中，当竞品全面脱靶失效（IC50 > 20 μM）时，SIGX2649 依然保持着强效的肿瘤抑制力（IC50 0.6~1.52 μM）。 • 优异的药代动力学（PK）与成药性： 该分子不仅在体外 “能打”，在体内同样具备极佳的成药潜力。小鼠药代动力学数据显示，其口服生物利用度（F 值）高达 83%（优于对照组的 75%），且具备极佳的体内药物暴露量（口服 AUC 达 10710 ng*h/mL），为后续临床的高效、安全给药奠定了坚实基础。 图15 SIGX2649 的药化参数 ● 体内药效强劲，支持间隔给药，完美破解毒性难题： 从体外走向体内，SIGX2649 展现出了极具统治力的抗肿瘤表现。在 LATS 突变（YAP/TEAD 激活）的间皮瘤异种移植（CDX）小鼠模型中，SIGX2649 呈现出显著的剂量依赖性肿瘤抑制效果。在 10mg/kg 剂量下，其肿瘤抑制率远超同剂量的竞品 VT3989、VT103 和 BPI-460372。 针对 TEAD 靶点常见的靶点相关性（On-target）肾毒性问题，团队不仅在分子设计上精雕细琢，更在给药策略上实现了创新。依托强劲药效的优势，通过巧妙的间隔给药策略，在保证对肿瘤强效杀伤的同时，给肾脏留出了充足的恢复空间。实验数据显示，采用间歇给药策略的 SIGX2649 组小鼠体重保持稳定，而药效最差的竞品 VT103 反而表现出了较严重的毒性（小鼠体重下降）。 图16 SIGX2649 的体内抗肿瘤药效 ● “打开城门”机制，联用方案实现肿瘤近乎完全消退： 许多实体瘤外围包裹着致密的纤维化组织，宛如坚硬的 “盾牌”。张海生博士形象地比喻道：“我们的药物就像是把城门打开，降低周围的纤维化，让其他药物更容易攻入。” 这种独特的机制在体内联用实验中得到了震撼的验证。在非小细胞肺癌（NSCLC）和胰腺癌的动物模型中，SIGX2649 展现出了与 RAS 抑制剂极佳的协同作用。在 KRAS G12C 突变的肺癌模型中，单药治疗效果有限，而 SIGX2649 与 KRAS 抑制剂（AMG510 或 RMC-6236）联用后，肿瘤体积几乎被完全压制在基线水平，甚至出现了肿瘤近乎完全消退的惊人效果。 颠覆性底层技术：构建血管化心脏类器官, 重塑心血管新药研发 除了在肿瘤领域的摧城拔寨，希格生科的 “类器官 + AI” 平台在心血管领域同样展现出强大的攻坚能力。 心血管疾病是人类健康的头号杀手，但相关药物研发进展缓慢，核心痛点在于缺乏能够真实反映人类心脏跳动的三维模型。如今，希格生科成功培育出了高度成熟的三维心脏类器官，该类器官不仅包含了心肌细胞和成纤维细胞，甚至成功诱导出了血管内皮细胞形成的管腔样血管结构以及心房和心室的完整结构。它能够在体外实现约 68 次/分的自发规律跳动，完美重现了人类心脏的真实生理功能。 传统的心脏毒性安全性评价（安评）金标准是 2D 细胞的 hERG 钾离子通道测试，但由于缺乏三维结构，其预测往往失真。为了验证该平台的精准度，团队选取了 32 款具有真实临床心脏毒性数据的药物（包含 FDA 批准或进入 II 期临床的药物）进行盲测。结果极具震撼力：传统的 hERG 测试准确率仅为 43.75%，而希格生科的心脏类器官预测准确率高达 81.25%，几乎是传统方法的两倍！ 图17 基于结合人工智能图像识别的心脏类器官预测药物诱导的心脏毒性（盲测） 这一颠覆性平台不仅将极大提升新药早期的安全性评价效率，未来更将被广泛应用于心衰、房颤等特定心脏疾病的真实靶点发现与药物筛选。通过诱导出特定的心脏疾病模型，研究人员可以直接观察药物能否将异常跳动 “逆转（Rescue）” 回正常状态，从而从底层逻辑上重塑心血管药物的研发路径。 编后： 从全球首创弥漫性胃癌靶向药（SIGX1094）在临床上的惊艳数据，到泛 TEAD 抑制剂（SIGX2649）在攻克恶性肿瘤上的联用潜力，再到心脏类器官在安全性评价与心血管药物发现中的颠覆性拓展，希格生科用扎实的数据证明了 “类器官 + AI” 模式的巨大优越性。 这一模式不仅打破了传统 2D 细胞和动物模型的物种屏障，更通过 “干湿结合、虚实结合” 的闭环，将传统药企在临床阶段可能遇到的药效与毒性问题，前置到了临床前解决。希格生科的成功实践充分说明，“类器官 + AI” 不再仅仅是一个前沿概念，而是有望彻底破除新药研发 “三十魔咒”、为传统创新药研发提供一条更高效、更精准、更贴近临床真实需求的新路径。 在这一过程中，晶泰科技持续提供 AI 与自动化底层能力支持，帮助合作伙伴在药物发现、模型验证和临床转化之间建立更高效的研发闭环。随着这类模式不断成熟，中国创新药企业也有望在全球竞争中形成更具辨识度的技术优势与产业影响力。 编辑：Eachan 审核：Dr. X 关于希格生科 希格生科是全球 “类器官 + AI” 赋能创新靶向药研发模式的先行者、国家高新技术企业及专精特新企业。公司创始团队由哈佛大学、MIT、中国科学院等顶尖机构的优秀人才组成，并以第一/通讯作者身份在 Nature、Nature Medicine、Cancer Cell 等影响因子超 20 的期刊发表 20 余篇胃癌、食管癌等肿瘤领域的突破性研究成果，是胃癌及食管癌研究领域的全球领导者。2020 年底落地深圳至今，公司已完成近 3 亿元融资及项目资助，累计持有 40 余项核心知识产权。 公司目前布局多条 First-in-class 药物管线和一个类器官服务平台，其中核心管线 SIGX1094 作为全球首款弥漫性胃癌靶向药，先后获得了美国 FDA 和中国 NMPA 的IND，并获得美国 FDA 孤儿药资格认定（ODD）及快速通道认定（FTD）。该药物于 2025 年 8 月赢得 “医药界诺贝尔奖” 之称的盖伦奖提名，目前正在北京大学肿瘤医院进行 Ⅰ 期临床试验，并即将开展Ⅱ期临床试验。该管线也是全球首个经 “类器官 + AI” 技术平台推进至临床阶段的药物管线。第二条药物管线 SIGX2649 作为一种泛 TEAD 抑制剂，靶向 Hippo 信号通路的关键下游效应因子。目前该靶点尚没有市场化的药物，已经获得了美国 FDA 的 IND 批件。类器官服务平台不仅服务于自身药物管线，也积极赋能大药企进行新药研发；合作单位包括深圳市第二人民医院、香港大学、香港科技大学以及深圳博瑞医药、真实生物等，助力更多创新药的诞生。 公司自 2020 年底成立之初，前瞻性战略布局的 “类器官 + AI” 赋能癌症创新靶向药研发技术体系便获得国际权威认可，被全球知名生物科技媒体 Fierce Biotech 作为主页报道并评价为 “下一代癌症药物研发范式（NEXT Generation）”。2025 年 4 月，美国 FDA 正式发布声明，明确支持类器官和 AI 技术逐步替代传统动物实验，充分验证了公司五年前技术布局的前瞻性与科学性。 晶泰科技是一家怎样的企业？ 欢迎点击下面这条视频， 并关注晶泰科技视频号， 随时掌握 AI 和实验室自动化的 前沿技术与最新动向

一个PRMT5项目，足以把“AI制药”从一串技术名词，拆成一条可以核查的研发链。 先简单解释两个名称。 PRMT5是一种参与蛋白质甲基化调控的酶。它会影响基因表达、RNA剪接和细胞增殖等过程，在部分肿瘤中异常活跃，因此被视为一个潜在抗癌靶点。通俗地说，研究人员希望通过抑制PRMT5，切断某些肿瘤细胞赖以生长的调控机制。 PEP08则是一款靶向PRMT5的小分子候选药物。它最初的项目代号是PE-0260，由晶泰科技参与早期分子发现和优化，后续临床开发由合作方PharmaEngine推进。PRMT5是要攻击的靶点，PEP08是围绕这个靶点开发出来的候选药物，两者不能混为一谈。 按照公开项目材料，晶泰科技与PharmaEngine合作开发PEP08时，先生成了百万级虚拟分子，再通过对接和类药性过滤缩小到5000多个。经过物理计算、性质预测和双方专家判断，约300个分子被推荐进入合成与实验。 后面发生的事情更接近传统药物研发：合成、测活性、看选择性、做ADME和药代，再把结果送回模型，调整结构、参数和设计方向。项目最终形成10多个新骨架、4个Lead系列，并选出PE-0260，也就是后来的PEP08。 2025年10月，PEP08首例患者给药。截至2026年7月20日，该项目处于Ⅰ期临床阶段，尚无公开人体疗效结果。 这条链条说明，晶泰确实可以把计算设计推进到实验、候选物和临床。 但它同样说明了一件容易被忽略的事： PEP08不是AI自动生成一颗药，而是AI、物理计算、药化专家、机器人和湿实验共同完成的一轮又一轮淘汰。 这正是理解晶泰科技的起点。 核心参考资料:1.XtalPi Holdings Limited 2024年年度报告、2025年中期报告、2025年年度报告及年度业绩公告。2.晶泰科技2025年度及中期投资者演示材料。3.晶泰科技与PharmaEngine关于PEP08／PE-0260的项目资料及进展公告。4.PharmaEngine PEP08管线页面、首例患者给药公告。5.ClinicalTrials.gov：NCT06973863、NCT06739291、NCT06689540。6.XMolGen方法论文，Methods，2024。7.XFEP平台论文，Journal of Chemical Information and Modeling，2021。8.XFF力场论文，Journal of Chemical Theory and Computation，2024。9.晶泰科技与DoveTree正式合作公告及2026年第二笔付款公告。10.晶泰科技2026年GPCR战略合作港交所自愿性公告。11.Pfizer、Johnson & Johnson Innovation、UCB等合作方公开资料。12.Signet Therapeutics、ReviR Therapeutics及相关资产公开进展资料。13.晶泰科技技术体系、交易、管线与财务证据台账。事实截止日期：2026年7月20日.免责条款:本文仅基于截至事实截止日期能够取得的公司公告、年度报告、合作方资料、临床试验注册、论文及其他公开信息进行研究，不构成投资建议、证券推荐、医疗建议或交易邀约。部分技术性能、项目进展、客户数据和运营指标来自公司或合作方单方披露，未必经过独立审计或第三方复现。潜在交易总金额通常包含附条件的研发、临床、监管和商业化里程碑，不代表已经收到或必然实现的收入。药物进入IND、IND-enabling或早期临床阶段，不代表最终能够获批上市。文中对商业模式、利润质量和平台可复制性的判断属于基于公开事实的研究分析，读者应结合后续正式公告、监管记录和临床数据独立判断。 一、晶泰究竟是一家什么公司？ 如果只看产品名称，晶泰很容易被描述成一家拥有大量AI模型和机器人的平台公司。 这种描述没有错，却不够准确。 晶泰目前经营的是一种混合模式： 一端是药物发现。 公司围绕具体靶点承担分子生成、结构建模、自由能计算、化合物合成、实验测试和先导优化，收入可能来自项目服务费、平台许可费、首付款和阶段里程碑。部分合作还带有未来的临床里程碑、商业化里程碑和销售分成。 另一端是AI for Science智慧解决方案。 公司向药企、研究机构和材料企业提供机器人实验室、自动化工作站、样品与仓储系统、实验室软件，以及使用自有平台完成的合成、筛选、晶型和材料研发服务。 因此，晶泰既不是纯软件公司，也不是普通CRO，更不是单纯的机器人设备商。 它在尝试把三种生意装进一个平台： 计算和软件的可复制性； 实验与工程交付的确定性； 药物资产里程碑和版税的长期收益。 这种模式的上限很高，管理难度也很高。 软件需要标准化，药物发现项目需要深度定制，机器人实验室又涉及硬件、设备接口、实施、验收和售后。三种业务的收入确认方式、成本结构和交付节奏并不相同。 晶泰真正要证明的，不是模块够不够多，而是这些模块能否被组织成一个可持续运行的系统。二、所谓“AI+机器人闭环”，究竟闭在哪里？ 一条真实的药物发现闭环，大致可以拆成六层。 第一层是数据和知识。 专利、论文、蛋白结构、历史分子、构效关系、实验成功和失败记录，需要被整理成模型和科学家能够使用的数据。 第二层是生成与预测。 XMolGen等模型负责提出新分子，其他模型预测结构、活性、ADME、可合成性或序列性质。它们给出的不是药物，而是候选集合和优先级。 第三层是物理计算。 XPose、XFF和XFEP处理结合姿势、分子力场和自由能排序。与一般机器学习不同，这一层要处理蛋白构象、质子化状态、关键水分子、采样和能量计算。 第四层是Agent和流程编排。 Agentic Genius、MolAgent、VAST Agent等负责拆解任务、调用工具、整理状态和安排下一步。它们更接近研发流程的调度员，而不是替代项目负责人的“AI科学家”。 第五层是机器人执行。 自动化系统完成加样、反应、转移、过滤、分析、搬运和实验记录，把计算机里的设计变成真实样品和真实数据。 第六层仍然是科学家和实验。 药化人员要判断结构是否合理，计算人员要检查模型适用范围，生物和DMPK团队要解释实验结果，项目委员会决定继续、换系列还是终止，监管机构决定项目能否进入人体。 机器人解决的是实验执行和数据回流，不负责判断一个靶点是否值得做，也不负责决定一颗分子是否具有临床价值。 晶泰所说的闭环，更准确的含义是： 设计进入实验，实验结果回到数据和模型，再进入下一轮设计。 它不是完全自主研发，更不是无人实验室自动把靶点变成新药。 在PEP08项目中，公开资料能够确认使用了XMolGen、XPose、XFF、XFEP和自动化合成平台；不能反过来推定后来发布的全部Agent产品都参与了该项目。 这一边界很重要。否则，一个具体项目容易被包装成整个平台所有模块的集体成功。三、多层验证第一层验证：这套技术链能不能运行？ 答案已经不再是“完全无法判断”。 晶泰有几类证据强度较高的能力。 其一是力场、自由能计算和固体形态预测。 XFF、XFEP以及晶体结构预测相关方法，已经有同行评议论文、公开基准和实际项目案例。与很多只停留在产品网页的AI模块相比，这些能力的输入、计算方法、评价指标和适用边界更容易检查。 其二是生成模型与物理计算之间的衔接。 PEP08没有从现成的公开共晶结构直接起步。项目先构建PRMT5复合物模型，再进行姿势优化、分子生成和自由能计算。随着实验数据增加，项目内计算结果与实验结果的相关性由R² 0.44提高到0.71。 这里不能只写“模型精度大幅提高”。 公开材料同时说明，改善来自结构化数据增加、多目标优化和计算专家对溶剂、残基、力场及小分子电性的调整。换句话说，这不是一个模型自己学习后突然变聪明，而是项目数据和专家调参共同改善了预测。 其三是计算结果已经进入了真实实验。 约300个分子不是停留在虚拟库中，而是进入自动化合成和后续测试，最终产生多个骨架与Lead系列。这比“生成了多少亿个分子”更有意义，因为药物发现的价值来自有效淘汰，而不是搜索空间足够庞大。 一个AI制药平台的价值，不在它能生成多少分子，而在它能否把失败数据稳定送回下一轮设计。 不过，现有证据仍主要是项目案例和公司披露。 晶泰尚未公开足够多结构一致的项目数据，使外界可以比较：不同靶点的周期、合成数量、实验命中率、PCC产出率和项目失败率。 PEP08证明这条链能够跑通一次。 它还不能单独证明，同样的效率和质量可以在大量不同靶点上重复出现。第二层验证：客户是否愿意购买？ 这一层的证据已经相当明确。 Pfizer与晶泰的合作可以追溯至2018年，2025年双方又宣布扩大合作，将XFEP等能力进一步嵌入小分子药物发现和Pfizer专有化学空间。 在生物大分子方向，Janssen和UCB获得了Ailux旗下XtalFold平台的非独占许可。特别是UCB方面公开表示，其决定是在测试和评估后作出的。 这类合作的意义不在交易金额。多数平台许可并未披露费用。 它证明的是，晶泰的部分模型和软件可以进入跨国药企内部工作流，而不只是由晶泰团队自己操作。 DoveTree合作则验证了另一种模式。 2025年正式公布的合作，潜在总价值最高为59.9亿美元。晶泰披露已收到5100万美元首付款，2026年5月又披露收到1900万美元第二笔付款；首个肿瘤候选项目已经进入IND-enabling阶段。 但59.9亿美元绝不能被理解为已经签进财报的收入。 这笔数字包括未来多个项目可能触发的开发、临床和商业化里程碑。相关资产的独家全球开发和商业化权归DoveTree，晶泰获得阶段付款及未来个位数比例的净销售额版税。 2026年6月，晶泰还公告与一家未披露名称的国际生物制药公司达成GPCR小分子合作，潜在总金额超过4亿美元。合作方将支付首付款并承担全部早期研发费用，但首付款金额、各阶段里程碑和合作方名称都没有披露。 匿名不代表交易不存在。 但匿名意味着外界无法从合作方公告、管线页面和后续财报中独立追踪，证据完整度低于DoveTree、Pfizer、UCB和Janssen。 大额交易验证的是客户愿意为平台和未来成果付费，不是所有里程碑最终都会发生。 截至研究截止日，能够同时确认潜在总额、已收款和财务贡献的代表案例，仍然主要是DoveTree。其他大额交易需要等待首付款、候选物和后续里程碑披露。第三层验证：项目是否真的走向临床？ 评价AI制药公司，最容易出现的错误，是把所有“赋能”“孵化”和“合作开发”项目，都算成公司的临床管线。 晶泰相关资产至少要分为四类： 公司或孵化企业参与持有的资产； 与合作方共同开发的资产； 客户拥有、晶泰提供技术服务的资产； 晶泰只参与了某个局部环节的资产。 这四类资产的经济价值完全不同。 目前公开证据较强的临床或转化案例，包括SIGX1094、PEP08、RTX-117和MTS-105。 SIGX1094来自晶泰与Signet的合作，已进入Ⅰ期，并有ClinicalTrials.gov注册记录。 PEP08由PharmaEngine推进临床，晶泰参与早期发现和优化，并采用里程碑分享结构。它是晶泰小分子闭环最容易重建的案例，却不是晶泰独资拥有的临床管线。 RTX-117已由相关方披露中美IND许可和首位受试者给药，晶泰还披露将因相关项目进展获得数千万港元级里程碑付款。不过，截至研究截止日，本次核查没有找到正式公开的临床注册号，阶段表述仍应以申办方公告为基础。 MTS-105有公开临床注册，但属于研究者发起试验。它能够证明资产进入了人体研究，不能与企业申办、以注册开发为目标的Ⅰ期试验直接等同。 SIGX2649则更适合写成IND阶段或IND申报进展。公开资料尚不足以无保留地写成“已经启动临床”或“已有患者给药”。 DoveTree首个肿瘤候选物进入IND-enabling，也不等于已经获得IND，更不等于已经进入Ⅰ期。 临床资产进入人体，证明研发链条走到了临床验证；它不证明AI提高了临床成功率。 截至目前，晶泰相关临床项目仍以早期研究为主。外界尚未获得足够的人体安全性和疗效数据，无法比较这些资产与传统研发资产的临床成功概率。 资产归属也不能被忽略。 Signet、METiS和ReviR等项目更多体现为孵化、股权或经济权益；DoveTree合作资产的专利已经转让给DoveTree；PEP08的临床推进责任在PharmaEngine一侧。 “晶泰参与发现”与“晶泰拥有资产”不是一回事。第四层验证：2025年的收入增长说明了什么？ 2025年是晶泰商业化最重要的一年。 全年收入8.026亿元，同比增长201.2%。 其中，药物发现解决方案收入5.379亿元，同比增长418.9%；AI for Science智慧解决方案收入2.647亿元，同比增长62.6%。 收入增长的主要发动机不是机器人设备，而是药物发现业务。按增量计算，药物发现解决方案贡献了约81%的新增收入。 这说明晶泰正在从按项目收费的研发服务，向首付款、阶段里程碑、平台许可和潜在版税延伸。 这也是为什么其收入增速可能很快，年度波动也可能很大。 2025年有7.011亿元收入在“某一时间点”确认，占总收入87.4%。这类收入通常与项目成果交付、里程碑达成、软件或设备控制权转移以及实验室验收有关。 它不是按月稳定增长的SaaS订阅收入。 2025年还有一个客户贡献3.651亿元，占总收入45.5%。单一大项目可以迅速放大收入，也可能使不同年度之间出现明显跳跃。 积极的一面是，公司披露AI4S智能服务整体复购率超过75%。如果这一复购能够持续，并逐步扩展到平台许可、软件升级和多项目追加，收入稳定性会得到改善。 截至目前，公司没有把软件许可、计算服务、实验服务、机器人设备、实验室交付和里程碑收入分别披露毛利率。 因此，还不能仅凭总毛利率上升，就判断晶泰已经完成了从项目制服务向标准化平台的转型。四、首次盈利是真拐点，但不是利润问题的终点 2025年，晶泰首次实现全年盈利。 全年毛利5.592亿元，毛利率69.7%；研发开支5.692亿元；经营利润5520万元；净利润1.346亿元。 公司披露的经调整净利润为2.582亿元。 这些数字说明，主营规模和毛利确实出现了显著改善。2024年，公司毛利只有1.234亿元，经营亏损6.842亿元。 但2025年的利润结构必须继续拆开。 公司当年录得其他收益5.140亿元，其中金融资产公允价值变动收益为5.146亿元；净财务收入还有1.023亿元，主要与充裕现金和存款利息有关。 更关键的是，公司2.582亿元的经调整净利润，并没有剔除这5.146亿元金融资产公允价值收益。 如果只为观察利润质量，将该项收益从经调整净利润中扣除，结果约为负2.564亿元。这不是公司披露的财务口径，也不能替代正式报表，但它说明了一点： 2025年的账面盈利并不等于纯主营业务已经形成稳定利润。 现金流也给出了相同提醒。 2025年经营现金净流出1.654亿元，虽然比2024年的4.787亿元明显改善，但利润尚未完全转化为经营现金。 首次盈利是一张重要成绩单，不是长期利润模型已经定型的证明。 判断晶泰是否进入可持续盈利阶段，不能只看下一年的净利润，还要看公允价值收益、利息收入、大额里程碑和单一客户贡献降低之后，经营利润与现金流是否仍然为正。五、晶泰的壁垒究竟在哪里？ 晶泰最容易被看到的是模块数量。 生成模型、FEP、蛋白结构、多肽、核酸、分子胶、专利挖掘、Agent、合成机器人、固体形态实验室，几乎覆盖了药物发现和AI for Science的多个环节。 但模块多不是壁垒。 单独的生成模型可以被追赶，机器人设备也可以采购，通用Agent更容易随着基础模型升级而快速普及。 晶泰现阶段更有价值的部分，是几类能力叠加形成的系统工程。 第一是物理计算与药化工作流的积累。 XFF、XFEP和固态预测拥有相对扎实的方法证据，也需要结构准备、参数、采样和专家操作，不是接入一个通用大模型就能复制。 第二是机器人实验室的长期运营。 搭建设备不算最难。真正困难的是让不同反应、样品、分析仪器和安全流程稳定运行，并把成功与失败数据标准化保存。 第三是跨项目的数据回流。 如果实验数据具有一致的检测条件、样品身份和质量控制，才能用于模型校准。数据量本身不是壁垒，可比较、可追溯并与具体决策相连的数据才是。 第四是客户工作流和交付经验。 Pfizer、Janssen、UCB等合作说明部分技术已经进入外部使用环境。药企内部验证、系统接入、权限管理和方法迁移会形成一定切换成本。 第五是从服务费转向资产权益的交易能力。 DoveTree、ReviR、PharmaEngine和GPCR项目表明，晶泰开始以里程碑和版税参与下游价值。如果项目成功，这类收益远高于单次服务费。 这些壁垒仍有一个共同的待验证点：规模化。 项目越多，需要协调的药化人员、生物实验、设备、数据标准和客户需求越复杂。定制化程度过高，会削弱软件平台应有的边际扩张能力；过度标准化，又可能无法解决真实药物研发问题。 晶泰最重要的壁垒，不是拥有AI和机器人，而是能否让同一套研发系统在不同客户、靶点和实验室中重复交付。六、应该用什么框架继续观察晶泰？ 研究晶泰，不必记住全部产品名称。 只需要沿着五道门继续核查。 第一道门：技术是否进入真实实验。 不要只看模型基准，要看生成的候选物是否被合成、测试和淘汰，失败数据有没有进入下一轮设计。 第二道门：客户是否付费并持续使用。 平台许可、续约、扩项和同一客户追加项目，比一次品牌合作更有价值。 第三道门：项目是否跨过明确节点。 PCC、IND-enabling、IND获批、试验注册和首例给药必须分开。每一步都要寻找合作方、监管或临床注册证据。 第四道门：收入能否从单一大项目扩展为项目组合。 需要观察最大客户占比、点状确认收入比例、复购率和不同合作的后续付款。 第五道门：利润能否摆脱金融收益和里程碑波动。 经营利润、经营现金流和剔除公允价值收益后的盈利能力，比单一年份净利润更能说明问题。 少一道，都不能轻易宣布平台已经跑通。七、晶泰的闭环，被验证到了哪一步？ 截至2026年7月20日，晶泰已经跨过了四个重要门槛。 它证明了部分核心计算方法具有公开技术基础； 证明了AI、物理计算、专家和自动化实验可以在PEP08等项目中形成完整DMTA链条； 证明了跨国药企和创新药企愿意采购平台、签订联合开发并支付阶段款项； 也证明了相关资产能够从计算设计推进到PCC、IND-enabling和Ⅰ期临床。 这已经超出了“只有模型、论文和融资”的早期AI制药故事。 但它还没有完成三项更困难的验证。 第一，平台能否在大量不同靶点和模态上稳定复制，而不依赖少数明星项目和大量人工定制。 第二，相关临床资产能否产生可信的人体安全性与疗效数据，并证明这种研发方式提高了成功概率。 第三，在剔除公允价值收益、利息和大额项目节点之后，主营业务能否持续产生经营利润和正现金流。 晶泰接下来最需要的，不是更多平台名称，而是更多可以连续核查的结果： DoveTree后续付款和候选物进展； 匿名GPCR合作的首付款与项目命名； PEP08、SIGX1094和RTX-117的人体数据； 多个独立客户的PCC和IND转化； 最大客户占比和点状收入比例下降； 经营现金流转正； 以及不依赖大额公允价值收益的持续盈利。 当这些指标同时出现，晶泰的AI+机器人闭环，才算从“一个能够运行的系统”，进一步变成“一个可以复制的商业平台”。 关注「新叶AI智药」.一起看清 AI 制药从概念走向验证的真实路径