Aulos Bioscience, Inc.

*仅作示意用 AI药物设计是近年来药物创新热点领域，在2026新年前后多家AI新药公司获得大药企和资本青睐之时，STAT发布了一篇题为《AI终于开始设计抗体药物，但何时才能革新生物医药产业？》（AI has finally started making drug-like antibodies. When will it revolutionize biopharma?）的观点文章。文章不仅回顾了近来AI药物创新实践，还对其前景提出了谨慎务实的洞见，现编译主要内容如下，供参考。不代表识林观点。 到底什么才算“AI设计”？ 行业对于“AI设计”的定义及其成熟度仍存在分歧。文中指出目前抗体与蛋白AI研究者主要分为两派观点。 一派认为，若AI完成抗体基础序列设计，再由科学家进行后续优化以获得临床候选分子，即可视为“AI设计”。2025年内已有多家初创公司宣称已开发出可直接进入临床的抗体，AI生物技术公司也获得了更高估值。另一派则设定了更高标准，主张真正的“AI设计”抗体应能直接从计算机进入临床试验，无需任何实验室工作。 另一类务实的声音是，行业应关注的不是“从头设计”的概念争论，而是AI如何加速和增强现有领域，并将AI辅助工作流程整合到适用的环节中。AI的价值应体现在筛选蛋白质组学和基因组学数据、协助决策多特异性抗体的最佳靶点配对等方面。 2025年抗体AI模型的关键突破与实例 2024年，诺奖得主David Baker的实验室首次证明可以利用AI从头设计抗体并使其与预定靶点结合。到了2025年，这已成为近乎常规的操作。 仅在2025年第四季度就有多项重要进展发布： 麻省理工学院（MIT）研究团队发布了BoltzGen模型，该模型能为任何生物分子靶点生成蛋白质结合剂。 Nabla Bio发布了JAM-2模型，并宣称这是“首个能够直接从计算机生成抗体药物的AI模型”。 初创公司Chai Discovery发布报告，评估其今年早些发布的Chai-2模型在生成类药抗体方面的表现。数周后，Chai完成了1.3亿美元的B轮融资，估值达到13亿美元。 由AlphaFold前成员创立的Latent Labs公司推出新模型，可设计出更不易被人体排斥的抗体。 其中，Nabla Bio与阿斯利康、百时美施贵宝及武田等制药企业建立了合作，承诺在3个月内交付候选药物。传统方法通常需要9至18个月。武田已于10月与Nabla签署了第二项潜在价值超10亿美元的药物开发协议。 但如果把目光转向那些被推进至临床阶段的AI设计分子，其技术路径仍多依赖于对现有抗体的优化而非从头设计。例如，Aulos Bioscience在2023年底声称率先将AI设计的抗体推进临床试验，但其技术合作伙伴Biolojic Design仅使用AI对现有抗体提供突变建议。Generate: Biomedicines于2025年12月宣布其针对严重哮喘的抗体进入三期临床试验。该分子是已获FDA批准药物的优化版本，公司发言人称其开发时间较传统方法缩短约一半。 “AI设计”仍需自证真正价值 AI设计分子的亮眼案例似乎不少，但仍待临床数据检验才能真正取信于业界。David Baker就质疑，尽管企业发布的专有模型数据在某些指标（如命中率）上优于其实验室的开源模型结果，但由于模型方法细节未完全公开，难以评估这些模型在压力测试下的真实表现。默克全球研发负责人David Weinreich也强调了数据可重复性。他认为在缺乏完整序列和计算方法细节的情况下，难以对披露的数据进行确证评估。 另一个关键限制在于数据缺乏。约翰斯·霍普金斯大学研究人员在2025年12月底发布的一项预印本研究证实了当前模型的局限。该研究指出，包括Baker实验室、Chai Discovery、Profluent及EvolutionaryScale等在内的所有蛋白质AI模型，“尚无法稳定预测”将先导化合物开发成药物所需的关键特性，如抗体的热稳定性、靶点结合强度、体内半衰期及免疫原性。研究认为，主要问题在于缺乏用于训练和测试模型的足够数据，尤其是具有不良特性的候选药物的数据点。 就算技术公司解决了上述问题，除非能证明AI方法相比传统技术具有更低的失败风险，否则其加速优势可能被潜在的高风险抵消。有业界人士称如果已知AI设计抗体被人体排斥的风险高出25%，则此风险将远超其效率收益，而目前这一风险水平未知。 武田科学家表示，未来五年，从头设计方法将稳步增长，但在近期内完全转向纯AI设计、放弃湿实验室（wet-lab）方法可能性较低。当前阶段，AI更可能在某些特定应用场景中展现优势，而非全面替代实验室测试。 识林®版权所有，未经许可不得转载 点击绑定/注册识林，获取最新全球监管动态 【关于识林-常见问题与解答】

当AI技术深度渗透生物制药领域，多肽与抗体药物研发正告别传统“试错模式”，迈入“精准设计”的新时代。一批聚焦临床转化的AI生物药企业，凭借突破性技术平台推动候选药物快速进阶，从哮喘、银屑病到肿瘤、渐冻症，为各类疑难病症患者带来新希望。 Generate:Biomedicines：双管线齐发，剑指呼吸与皮肤顽疾 作为AI生物药领域的“临床快进者”，Generate:Biomedicines凭借其独特的AI生成平台，在抗体药物赛道多点开花，两款核心产品均已进入关键临床阶段，展现了AI驱动研发的惊人效率。 GB-0895：哮喘与慢阻肺的新疗法突破 这款靶向TSLP的单克隆抗体，是Generate:Biomedicines的王牌管线，同时布局哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）两大适应症，临床进展迅猛。 - 哮喘适应症：2023年12月首次进入I期临床试验，仅用两年时间便在2025年12月启动III期，创下同类药物研发的快节奏纪录，有望为哮喘患者提供更精准的靶向治疗选择。 - COPD适应症：与哮喘同步启动I期临床试验后，目前正稳步推进，主要终点完成时间预计在2027年5月，若成功上市，将填补COPD治疗领域的精准疗法空白。 GB-7624：瞄准特应性皮炎的创新抗体 针对特应性皮炎这一常见皮肤病，Generate:Biomedicines推出了靶向IL-13的单克隆抗体GB-7624。该药物于2025年3月完成首次I期临床试验，凭借AI平台对靶点机制的深度解析和抗体分子的优化设计，有望解决传统治疗效果不佳、副作用明显的痛点，为特应性皮炎患者带来温和且有效的治疗方案。 Protagonist：AI多肽落地标杆，JNJ-2113成功上市 在AI多肽赛道，Protagonist以实打实的上市成果，成为行业“实干派”代表。其与强生、西安杨森联合开发的合成多肽药物JNJ-2113，靶向IL-23R，已成功实现临床转化与商业化落地。 这款药物的研发历程堪称AI赋能的典范：2022年2月首次进入II期临床试验，2023年10月快速推进至III期，2025年7月正式获批上市，用于治疗斑块状银屑病。AI技术的介入，让药物从早期研发到上市仅用三年多时间，大幅缩短了传统多肽药物的研发周期。 目前，JNJ-2113的适应症拓展也在稳步推进，针对克罗恩病的临床试验已进入II期阶段，未来有望成为覆盖多类自身免疫性疾病的“重磅药物”。 Biolojic Design/Aulos Bio：AI抗体攻坚肿瘤，联合用药再拓边界 由Biolojic Design提供核心AI技术支持的Aulos Bio，其在研药物AU-007凭借独特的作用机制，成为肿瘤治疗领域的潜力选手。这款靶向IL2RA的单克隆抗体，采用AI模拟免疫系统产生抗体的方式设计，具备高特异性和高选择性优势。 AU-007的临床布局全面，涵盖实体瘤、转移性肿瘤、局部晚期不可切除癌等多个适应症，同时还针对毛细血管渗漏综合征开展治疗研究，目前所有适应症均处于I/II期临床试验阶段。其研发历程可追溯至2022年1月，首项针对毛细血管渗漏综合征的I/II期临床试验启动，同年4月便拓展至各类癌症适应症，展现了AI技术对药物适应症快速拓展的支撑作用。 2024年5月，AU-007迎来重要进展，与默克（Merck）达成联合用药协议，将与Bavencio联合开展II期临床试验，这一合作不仅验证了药物的临床价值，也为其后续商业化奠定了坚实基础。 Alchemab：挖掘天然耐受密码，AI抗体挑战渐冻症 Alchemab凭借创新的“天然耐受者序列挖掘”技术，在罕见病治疗领域开辟了新路径。其核心管线ATLX-1282是一款靶向UNC5C的单克隆抗体，专门用于治疗肌萎缩侧索硬化（俗称“渐冻症”），目前处于临床前阶段。 这款药物的设计灵感源于对疾病天然耐受人群的序列分析——Alchemab通过AI技术筛选出对渐冻症具有天然抵抗力的个体，提取其相关生物序列作为设计起点，大幅提升了药物的有效性和安全性。这一独特的研发思路，吸引了礼来（Eli Lilly）的关注，双方已达成授权协议，约定若ATLX-1282顺利通过I期临床试验，礼来将接手后续开发工作，4.15亿美元的合作金额也彰显了市场对该技术平台的高度认可。 临床转化成核心竞争力，AI重构生物药研发逻辑 从上述企业的临床管线进展可以看出，AI技术正从根本上改变多肽/抗体药物的研发格局：传统研发中“耗时久、风险高、成功率低”的痛点，在AI的赋能下得到显著改善。无论是Generate:Biomedicines两年完成I期到III期的跨越式推进，还是Protagonist三年实现药物上市的高效转化，亦或是Alchemab凭借创新技术获得巨头青睐，都印证了AI在缩短研发周期、提升转化效率、降低研发风险等方面的核心价值。 未来，随着这些临床管线的持续推进，AI生物药将逐步从实验室走向患者，为哮喘、银屑病、肿瘤、渐冻症等各类疾病带来全新治疗方案。而那些能够持续将AI技术转化为临床成果的企业，也将在生物制药的激烈竞争中脱颖而出，引领行业进入“AI设计+临床验证”的全新发展阶段。我们期待在不久的将来，更多AI驱动的创新药物能够成功上市，为人类健康保驾护航。

感谢点击上面蓝色字关注我们 欢迎注册使用“药持网”www.pharmmah.com 欢迎进群交流 2025年12月10日，专注于生命科学领域的风险投资公司Apple Tree Partners（简称ATP）旗下两家关联公司正式向美国特拉华州破产法院提交了《破产法》第11章救济申请。这一特殊的破产申请并非意味着企业清算，而是旨在通过重组程序维持运营，确保其投资组合中的生物科技公司能够持续获得资金支持，推进新药研发等关键业务。 据ATP在12月10日发布的声明，此次申请破产保护的核心目的是保障旗下组合公司“获得继续开展突破性疗法研发所需的资金和资源”。 ATP创始人兼管理合伙人Seth Harrison表示，公司进行重组是为了“维护所有相关方的最佳利益”，且重组期间ATP及其关联公司将正常运营。 法庭文件显示，ATP所有关联公司的资产估值介于10亿至100亿美元之间，而负债规模相对较小，仅在10万至50万美元区间。 此次破产申请的背后，是ATP与核心投资方之间长达数月的资金纠纷。作为ATP长达15年的关键资金方，俄罗斯亿万富翁Dmitry Rybolovlev旗下的家族办公室Rigmora Holdings通过两支基金（Rigmora Biotech Investor One和Rigmora Biotech Investor Two）为ATP提供主要资金支持。双方的合作原本顺畅，但在2022年初俄罗斯入侵乌克兰后，Rigmora对投资的热情“彻底消失”。 2025年5月，ATP对Rigmora提起诉讼，指控其在18个月内故意扣留资金、拒绝批准新预算，并要求ATP关停或清算部分组合公司才愿意展开预算谈判。ATP警告称，资金中断已导致部分企业裁员，若持续下去将引发更多裁员，影响数百人就业，旗下组合公司“面临迫在眉睫的倒闭风险”。 12月5日，特拉华州衡平法院作出裁决，支持ATP的部分诉求，命令Rigmora向13家受影响的组合公司支付9690万美元的投资款。这些组合公司包括临床前阶段的Aethon Therapeutics、Apertor Pharmaceuticals等8家企业，以及临床阶段的Aulos Bioscience、Ascidian Therapeutics等4家生物科技公司，不过曾专注于癌症治疗、现转向狂犬病疫苗研发的Replicate Biosciences被排除在外。 值得注意的是，法院驳回了ATP提出的剥夺Rigmora投票权和预算审批权等“惩罚性措施”。 Rigmora在12月10日的声明中表示，法院的裁决“违背了有限合伙协议和大量证据”，认定有争议的资金调用仍需支付，这一部分将提起上诉。同时，Rigmora指责ATP“管理不善”，并透露已在开曼群岛对ATP提起另一项诉讼，且特拉华州法院已将ATP的部分诉求移交至开曼群岛法院审理，该公司有信心2026年初开曼群岛法院将在清算程序中终结Harrison的“管理不当”问题。 截至目前，ATP尚未回应媒体的置评请求。此次破产重组与资金纠纷的后续发展，不仅关乎ATP旗下13家生物科技公司的研发进程，也将对生物科技风险投资领域的投融资关系产生深远影响。业内关注，Rigmora的上诉以及开曼群岛的相关诉讼能否改变当前局面，而ATP能否通过破产重组真正化解资金危机，为旗下企业保住研发希望，仍有待进一步观察。 化药中药研发 临床试验 批文股权 基金投融资 基药 医保 OTC中保 出海 供应链金融 中国医药产业链 综合服务平台 18310400519 欢迎进群交流 1、研发：化药、中药、创新药、改良新药、同名同方、经典名方、工艺变更、院内制剂、药品/器械临床试验（I、II、III和IV期）、药品/器械注册服务 2、批文交易（化药、中药、独家、保健品）、CRO、CMO、CSO、贴牌  3、医保、基药目录准入，中药保护，临床综合评价，药物经济学评价，处方药转OTC，中药说明书修订 4、股权转让、基金、上市公司并购、定增、投融资、赋能企业上市 5、真实世界研究：增加适应症，促进销量，费用合规 6、学术策划、大品种培育、大健康产品营销策划、拓展院外和线上渠道  7、销售代理、多渠道分销 8、中药和保健品研发申报（大陆、澳门、香港、东南亚）9、药物质量保险、临床保险、供应链金融 10、线上线下活动、路演、税务、法务、培训、产业招商基金 声明：文章内容平台只是转载供学习交流。如无意侵犯版权请联系删除。对上述内容保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何保证。本公众号拥有对此声明的最终解释权。 药持网合作项目资料电子版