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A Phase I Clinical Study to Evaluate the Safety, Tolerability, Pharmacokinetics, Pharmacodynamics, Anti-tumor Activity and Food Effect of SIGX1094R in Patients With Advanced Solid Tumors
This is a phase I clinical, first-in-human study of SIGX1094R monotherapy. The goal of this trial is to evaluate the safety, tolerability, pharmacokinetics (PK), pharmacodynamics (PD), anti-tumor activity and food effect of SIGX1094R in patients with advanced solid tumors.
100 项与 希格生科(深圳)有限公司 相关的临床结果
0 项与 希格生科(深圳)有限公司 相关的专利(医药)
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01
被忽略的那块拼图:语言大模型赢在“天然语料库”
过去几年,人工智能行业发生了一件值得所有人停下来想一想的事:大语言模型被广泛应用,算力基础设施以前所未有的速度扩张,OpenAI、Anthropic 这样的企业在短短几年里长成了万亿美元估值的巨头,国内DeepSeek、智谱等公司估值几千亿人民币。但在一片喧嚣中,一个更本质的问题很少有人正面回答——大语言模型凭什么能成?
“大语言模型之所以能成功,不只是因为有算法,更是因为人类恰好拥有一个记录所有知识的标准化语料库 - 互联网上的文本,用于训练大模型。”在9月28日于西湖大学召开的一场“新一代人工智能”国家科技重大专项启动会上,西湖大学创校副校长、讲席教授许田把这句话抛给了在场所有人。他反复强调,这一点其实被很多人忽略了,而它恰恰是理解今天全部工作的关键。
大语言模型有标准化的海量语料,而生命科学没有。生命活动的基因表达组学、蛋白组学、代谢组学、宏基因组学…… 这些数据的产生方式不同,实验平台不同、质控标准不同、批次和环境影响不同…。它们像说着几十种方言的碎片,散落在不同的实验室和数据库里。没有高质量、统一的 "生命活动数据",无从训练生命语言的通用大模型。
正是在这样的背景下,科技部2026年新一代人工智能国家科技重大专项“生命科学多组学数据智能治理工具流与标准化数据集的构建”项目正式启动。这不仅是一个科研项目的开端,更释放出一个明确的信号:中国AI生物医药正在从“拼专业模型”的上半场,进入“拼数据基建”的下半场。
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02
第二波AI为什么属于生物医药
在许田教授看来“第一波AI浪潮属于语言。第二波属于生命的AI浪潮正在到来。”这个判断并非空想,而是正在发生的转向:诺奖获得者Demis Hassabis 离开DeepMind,创建Isomorphic Labs;另一位诺奖获得者David Baker 和斯坦福前校长一起创建Xaira Therapeutics;Anthropic、字节跳动等大模型公司,正在把他们的模型能力投向生命科学。
“当语言和知识的问题被大模型解决之后,下一个真正意义上‘通用’的问题,就是生命本身。”许田说,但做生命科学的人都清楚,这里有一个绕不过去的坎——生物医药到今天为止,还没有一个通用大模型。我们有的,只是一个个专业型模型,各管一段、互不相通。
为什么会这样?答案不在算法,而在数据。大语言模型有标准化的语料,而生命科学没有。“瓶颈,卡在数据标准化。而这,正是我们这个专项要去做的事。”许田说。
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03
DeepAdapter:给异构组学数据装一个“深度适配器”
长期以来,生命科学领域的数据治理更像是一门“手艺活”。面对极其复杂的多组学数据,科研人员往往需要耗费大量精力进行人工清洗、对齐和标注。这种高度依赖人工、缺乏标准化的模式,不仅效率低下,更难以支撑大模型时代对高质量数据的指数级需求。
此次国家重大专项的核心目标直指这一痛点。项目由西湖大学许田教授团队牵头,杨东研究员任项目负责人,试图构建一套覆盖“数据解析、清洗、增强、数据集构建与产业化应用”的全链条AI基础设施平台。通俗来说,就是要将数据治理从“手工作坊”升级为“自动化流水线”。
承载这一目标的,是西湖大学许田教授团队提出的一条名为DeepAdapter的技术路线,该技术论文以封面文章刊登在2026年3月该领域国际顶级期刊Nature Biomedical Engineering。它的本质,是给异构的组学数据装上一个“深度适配器”——把来自不同平台、不同批次、不同实验室的基因表达组学、蛋白组学、代谢组学、宏基因组学等数据,映射、对齐、标准化到一个统一的坐标系里。“我们在做的事情,是为生命科学造一套‘普通话’,让散落的数据说同一种语言。”许田教授如此概括。
(西湖大学重大专项项目启动会现场图)
通过标准化的工具链,杂乱无章的原始数据将经过AI解析与清洗、数据增强与质量管理,最终转化为可供大模型直接“消化”的标准数据集,为全球生物医药领域提供一个标准的生命“百科全书”,用于训练生命语言大模型等应用。
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04
产学研“铁三角”:让数据在真实场景中闭环
在国家科技重大专项的布局中,产学研的协同往往决定了项目的最终落地效果。本次项目组建了一个极具代表性的“铁三角”阵容:西湖大学、沙砾生物和药物牧场三方的组合,恰好覆盖了从基础研究到产业应用的完整闭环。
“这个项目的结构很清楚:西湖大学做方法和数据,产业方做落地应用,中间是模型。” 沙砾生物创始人和CEO刘雅容博士和药物牧场共同创始人和CSO许枞博士评价道。具体而言,西湖大学作为新型研究型大学,提供 DeepAdapter 方法与基础研究的原始创新支撑;沙砾生物作为专注于细胞治疗与精准医学的高新技术企业,能为工具链提供真实的药物研发场景和临床数据;药物牧场则发挥其从新靶点发现到临床转化的完整研发体系和知识图谱优势,负责把工具链落地并验证标准数据集的有效性。
而这套标准化数据,并不会只停留在学术论文里。有了标准化数据,下一步水到渠成——训练生命语言大模型,并立刻在两个方向落地:一是药物牧场,用它做靶点发现,从海量对齐后的组学数据里读出生病与健康之间的差异,结合PB转座子活体靶点发现平台,快速找出真正值得成药的关键靶点;二是沙砾生物,用它做新疫苗的靶点发现,在肿瘤新抗原和疫苗方向上筛选真正有效的免疫靶点。
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05
争夺全球话语权:数据标准即科学话语权
放眼全球,AI制药的竞争早已超越了单一企业的范畴,演变为国家层面的数据基础设施之争。谁掌握了高质量的标准数据集,谁就掌握了定义行业规则的权力。此次国家科技重大专项的启动,正是中国在这一领域争夺话语权的关键落子。项目不仅着眼于解决当下的数据治理难题,更将“标准体系建设”作为核心目标之一。正如项目负责人杨东在启动会上所言,期待形成具有自主知识产权的数据治理工具链,提升我国在全球AI数据基础设施领域的竞争力。
“数据标准,本质上就是科学话语权。”许田教授对这一点的分量看得极重。在科技部支持下,通过这个“下一代人工智能”国家科技重大专项,团队要用 DeepAdapter 生产一套中国标准、覆盖全组学的高质量数据。在他看来,这件事的长期意义在于:今天把标准做好,未来中国的生物数据就有能力实现全球化,成为全世界都可以依赖的基础设施。通过推动我国科学数据治理的标准规范制定,提升数据的互操作性和复用价值,中国正在试图从全球AI生物医药的“跟跑者”,转变为标准的“制定者”。
我们做研究的人,常常被问一个问题:这个东西有什么用?今天我们这个专项,或许能给出一个回答 ——当数据的语言被统一之后,生物医药这门学科,第一次有机会像信息科学那样,进入一个可以被 "计算" 的时代,让人工智能变成解决生老病死的绿色智能。
当聚光灯从大模型本身移开,照亮那些默默支撑模型训练和运转的数据基建时,我们或许才能真正看清AI生物医药的未来。这场关于“数据”的攻坚战,才刚刚开始。
关于北京沙砾生物医药股份有限公司
沙砾生物是一家创新驱动型、处于临床后期阶段的生物制药公司,专注于为全球癌症及自身免疫性疾病患者开创下一代免疫疗法,在免疫治疗领域拥有深厚的技术平台积累和产业化经验。公司建立了从靶点发现、候选药物筛选到临床转化的完整研发体系,积累了大量的多组学临床数据。在本项目中,沙砾生物将重点承担多组学数据集在创新药物研发场景中的产业化应用验证,例如新抗原发现和肿瘤疫苗开发,推动数据工具链与药物研发流程的深度融合。
关于药物牧场(上海药苑生物科技有限公司)
药物牧场是一家聚焦生物医药数据智能与AI药物研发的科技企业,在医药知识图谱、临床数据治理、智能药物设计等方面具有领先的技术优势。公司致力于用AI技术重构药物研发全流程,已建立覆盖靶点识别、分子设计、临床预测等多环节的数据平台。在本项目中,药苑生物将发挥其在数据治理与AI应用方面的工程化能力,参与标准数据集的建设与工具链的落地验证,助力实现数据驱动的药物研发范式变革。
关于同写意
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2026 年 9 月 29 日
医麦客新闻 eMedClub News
近日,百利天恒全资子公司 SystImmune 宣布,其自主研发的双特异性抗体 SI-B037 的新药临床试验申请(IND)已获美国 FDA 批准,拟用于治疗难治的晚期实体瘤。
新闻稿指出,这是该公司首个将新方法(New Approach Methodologies , NAMs)用于综合非临床安全性评价与转化评估的 IND 项目,以人体器官芯片与人源组织模型替代了传统动物试验,标志着在全球药品监管倡导向现代化、人源化、非动物试验评价转型的研发范式变革中,百利天恒迈出了实质性一步。
什么是 NAMs?
NAMs 是以人类生物学相关性为导向的创新方法,包括计算机模拟、化学、体外(如类器官、器官芯片)等创新方法,旨在更快获得同样或更能预测人类反应的数据,为监管决策提供信息。
自 20 世纪以来,动物实验凭借其能够模拟机体整体生理反应的优势,逐渐成为药品非临床研究领域的「黄金标准」,甚至被固化为新药研发流程中不可逾越的硬性要求。但物种差异导致动物模型对人体毒性与药效预测准确性偏低,如啮齿类对人体毒性预测率仅 40%-65%,超过 90% 在动物实验中安全有效的药物在临床阶段因疗效不佳或严重不良反应而被迫终止研发;同时,动物实验周期长、成本高,且还存在伦理争议。
随着新药研发重心向肿瘤、自身免疫病等复杂性疾病倾斜——此类疾病具有发病机制复杂、个体异质性强、多靶点参与的特征,动物试验模型难以满足精准化、个体化非临床评价的需求。另对于 ADC、CAR-T 等前沿新型疗法,传统动物模型无法真实还原人类免疫系统对工程化修饰细胞、靶向药物的免疫识别与排斥反应,非临床预测效能极低。全球新药研发正处在从动物试验路径依赖,向 NAMs 体系范式重构的窗口期。
全球政策加速转向 NAMs
近年来,从欧美到中国,监管端已密集释放政策信号,持续推动从动物试验到新方法的非临床研究范式转变。借助人工智能(AI)建模、类器官(Organoids)、器官芯片等新兴技术,构建「以人为核心的安全评估」新范式。这场变革绝非单纯的技术更新,而是对百年来形成的「靶点发现-动物实验-临床试验」的线性新药研发模式的彻底颠覆。
2024 年,美国 FDA 药品评价与研究中心(CDER)在 ISTAND 试点计划中正式受理首个用于药物性肝损伤评价的人源肝脏微生理系统(Liver-Chip,MPS/器官芯片)意向书,标志人源 MPS 模型正式进入 FDA 监管认可流程,可用于支持 IND 申请。
2025 年 4 月,FDA 发布《减少临床前安全性研究中动物实验的路线图》(Roadmap to Reducing Animal Testing in Preclinical Safety Studies),优先在单抗等生物药推进 NAMs。明确提出三类替代方法:一是 AI 驱动的计算毒理模型,利用人工智能和机器学习,根据药物的分子结构和体内分布预测毒性反应,尤其适用于早期筛选阶段;二是人源化体外模型,包括类器官与器官芯片,用于模拟肝脏、心脏、免疫器官等的药物毒性反应。三是真实世界人类安全数据,对于已在其他国家获批并积累了大量人体安全数据的药物,允许将这些数据用于监管决策,减少重复的动物实验。
类器官是利用干细胞或患者来源细胞在体外三维(3D)培养条件下自组装形成的微型器官结构,能够模拟真实器官的部分结构和功能。为系统梳理类器官技术的前沿应用全景,深入探讨产业落地的自动化解决方案,9 月 29 日(周二)19:00-20:30,医麦客联合捷莱弗科技特别推出「类器官在生物医药领域的应用概述」线上专题直播。本次直播特邀湖北江夏实验室类器官研究中心负责人陈荪睿博士、捷莱弗科技技术支持刘丹,分别从产业应用与技术落地两大维度,带来全维度干货分享。
4 月,FDA 同步发布《替代方法加速路径(AREA)》(Alternative Routes for Evaluation Acceleration, AREA),构建了一个多维度、系统性的 NAMs 监管落地的顶层操作框架。AREA 框架三大支柱包括:第一,技术矩阵,认可类器官、器官芯片和计算机模型,并提出「75/75 规则」,即新 NAMs 用于关键决策前,在独立盲法验证中预测人类毒性的敏感性和特异性均需至少达到 75%;第二,阶段性路线图,2025—2026 年过渡期重点推动单抗等生物大分子应用 NAMs,2027—2028 年拓展至小分子,2029 年起全面实施 NAMs 作为药物安全性和有效性评价主要标准;第三,全球协同机制,FDA 通过与 EMA 建立的「跨大西洋新方法论联盟」,与全球 17 个主要国家监管机构协调验证要求、数据格式和接受标准。
2025 年 12 月,FDA 发布行业指南草案《单克隆抗体:简化非临床安全性研究》(Monoclonal Antibodies: Streamlined Nonclinical Safety Studies),核心是大幅减少/取消单特异性单抗的非人灵长类动物(NHPs)长期毒性试验,并以 NAMs 等非动物证据替代,将计算毒理、类器官、器官芯片、3D 组织模型、高内涵检测等列为证据权重(WoE)评估核心。
2026 年 3 月,CDER 发布行业指南草案《药物开发中使用新方法学的一般考虑》(General Considerations for the Use of New Approach Methodologies in Drug Development Guidance for Industry),首次为药物研发者明确界定 NAMs 的四项核心验证标准:用途明确性、人体生物学相关性、技术可靠性、监管适用性。指南强调,申请人可提交经科学验证的类器官、器官芯片或计算模型等 NAMs 数据用于新药审评,即使该方法尚未获 FDA 正式批准,只要满足「用途适配」(fit-for-purpose)原则即可纳入证据权重评估体系。此举标志着 NAMs 迈入「可预期、可操作、可整合」的监管成熟期。
产业里程碑接连落地
政策推动下,NAMs 已从概念走向 IND 实践。2022 年 7 月,FDA 批准赛诺菲/Hesperos 基于器官芯片疗效数据的 sutimlimab 用于 CIDP/MMN 临床试验,首次在无动物模型罕见病中接受人类体外模型为疗效证据,为全球约 6600 种无动物模型罕见病开辟转化新路径。
2023 年 5 月,中国国家药监局正式批准恒瑞医药 HRS-1893 片(1 类创新药,心肌肌球蛋白选择性抑制剂)开展临床试验,这是中国首个基于人体器官芯片(心脏 MPS)数据获批 IND 的创新药,验证 NAMs 在非临床安全性/有效性评价中的监管可行性。
2024 年 6 月与 9 月,FDA 与 NMPA 批准 SigX1094(希格生科「类器官+AI」平台设计)IND,为全球首款完全由 NAMs 驱动发现的胃癌靶向药。
2025 年 10 月,FDA 批准 SillaJen 公司的 IND 修正案,允许其开展抗癌药 BAL0891(TTK/PLK1 双靶点抑制剂)联合百济神州免疫检查点抑制剂 Tislelizumab 的临床试验。支撑其 IND 申请的有效性数据完全来自人类血管化类器官,未依赖任何动物实验,这也是全球肿瘤学领域的首例。
此次百利天恒 SI-B037 获 FDA 批准 IND,进一步验证了 NAMs 在抗肿瘤双抗开发中的监管可行性。从政策框架到产业案例,以人为核心的安全评估新范式正在加速形成,而百利天恒等先行者,正推动这一全球研发范式变革走向落地。
责任编辑丨Yong
校对丨Yes
参考资料:
1.又搞了个“第一”:百利天恒IND获FDA批准,NAMs路径首度跑通 https://mp.weixin.qq.com/s/xrJ6xkKdN0l7vFVnOMo4Hg
2.赵军宁, 华桦. 监管科学战略优先方向:从动物实验的路径依赖到新方法学体系的变革性重构[J]. 中国药学杂志, 2026, 61(11): 1232-1255
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类器官在生物医药领域的应用概述
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2026年9月28日,德睿智药宣布,就自研口服小分子GLP-1受体激动剂MDR-001与三生制药旗下三生蔓迪及万晟医药达成中国区域商业化合作。根据协议,德睿智药将获得人民币1.5亿元首付款及近期付款,以及最高16亿元销售里程碑付款,潜在总交易金额最高可达人民币17.5亿元。
德睿智药将保留该产品知识产权的全部权利、权属和权益,持续负责临床开发、注册申报、生产与供应工作,三生蔓迪负责商业化。
对AI制药行业而言,这笔交易是AI技术深度嵌入生物医药研发的一个里程碑事件:AI平台产出的临床资产,正从早期研发验证走向后期商业化准备,其背后的平台能力得到验证并随之进入新的价值兑现阶段。
三生制药董事局主席兼首席执行官娄竞先生与德睿智药创始人兼首席执行官牛张明先生代表双方公司签署合作协议
TONACEA
01
临床资产让AI技术有了交易尺度
一笔BD的基础,是合作方对产品未来价值的判断。
MDR-001是一款口服的小分子GLP-1受体激动剂,面向肥胖及相关代谢性疾病治疗,是中国首个进入Ⅲ期临床的AI设计药物。据德睿智药此前披露,在已完成的IIb期临床研究中,MDR-001最高平均体重降幅达10.3%,因不良事件导致的停药率为0.8%,并在腰围、血脂及血压等代谢相关指标上显示出积极改善趋势。这些结果支持了后续开发,也为产业伙伴评估其产品潜力提供了依据。
MDR-001项目启动到进入Ⅲ期临床用时约4.5年,该阶段研发投入约2300万美元。MDR-001项目的研发周期与投入,完整且清晰地验证了 AI制药相比传统制药模式在效率与成本上的数量级优势,但未来商业化的成功落地和终端销售放大,仍需要通过完整注册路径和产业化能力来铺垫。
本次合作将推动德睿智药研发成果与商业化体系衔接,使MDR-001在持续推进Ⅲ期临床、注册申报和生产保障的同时,提前接入市场准入、医学推广和商业运营体系。交易安排也彰显了合作方对MDR-001产品价值及市场潜力的认可,随着临床开发与商业化进程推进,其价值有望得到进一步验证与释放。
TONACEA
02
从渠道覆盖到长期服务
商业化协同的底层逻辑
三生蔓迪是三生制药(HK:01530)的全资子公司,是国内脱发OTC龙头公司,其旗下明星产品“蔓迪”生发剂(米诺地尔酊)是2025年网上药店化药品牌销售冠军TOP1,2025年销售额超过16亿元人民币,累计销量突破5000万瓶。数据显示,过去五年蔓迪系列产品复合增长达38%,市场份额占比达到75%。
蔓迪的成功与其业内领先的数字化营销能力密不可分。三生蔓迪在传统的药店、院线渠道之外,坚定地向数字化营销方向转型,构建起了专业的数字营销体系,精准触达和转化潜在C端消费者,推广团队90%以上具备数字营销背景,天猫、京东、抖音医药投放成熟,擅长OTC、科普种草和用户私域运营。同时,持续进行品牌管理,通过市场教育、广告投入、明星达人推荐等方式增加自身品牌知名度与用户数量。
三生蔓迪已经积累了覆盖全国19万家药房、90%的百强连锁药店及2000多家医疗机构的渠道资源,并形成了面向长期用药的用户教育、持续服务与依从性支持经验。这些能力与体重管理的长期需求相契合,为MDR-001未来的商业化提供了基础。此次合作有望将其早先引进的注射用司美格鲁肽与口服小分子GLP-1药物形成互补布局,通过“零售+互联网医院”拓展用户触达,并结合德睿智药AI平台能力,探索数字化营销与健康管理服务,更好地服务体重管理人群。
对德睿智药而言,提前引入商业化伙伴,有助于集中资源推进后期开发;对三生蔓迪而言,合作引入了创新代谢药物资产,拓展了业务布局。双方将在药物开发、临床研究、注册申报及商业化解决方案、渠道运营以及品牌打造等方面,形成明显的协同效应,通过互联网去触达、教育、帮助更多终端使用者,开启消费医疗数字化密码,为MDR-001开拓全新的广阔市场机会注入新动力。
TONACEA
03
从一款药物的合作延伸至平台能力的探索
核心资产达成合作之后,平台能否持续产出,决定了一家AI制药企业更长远的成长空间。
MDR-001是德睿智药MAP AI制药引擎持续产出的代表性临床资产。该平台融合人工智能、计算科学、实验验证与临床数据反馈,将疾病机制理解、靶点研究、分子设计、实验验证和临床开发纳入同一研发体系。与传统以单项目、单节点推进为主的研发模式相比,平台积累的数据和经验能够持续反馈至后续设计与决策环节,构建临床数据反馈闭环(Clinical Data-in-the-Loop),为模型优化、机制理解和后续分子设计提供更接近真实临床场景的反馈。
因此,MDR-001进入Ⅲ期并达成商业化合作,体现的不只是一个GLP-1项目的推进,更是MAP AI平台在临床资产生成、开发执行和价值转化上的阶段性价值验证。在此基础上,德睿智药正在进一步构建Intera基础模型体系,通过InteraBio、InteraFold和InteraDesign,连接疾病机制理解、分子相互作用预测及分子生成与优化,探索环肽、抗体、ADC及小核酸等更多药物模态。
从一款进入Ⅲ期临床的AI设计药物,到一笔商业化合作,再到覆盖多种药物模态的基础模型能力,德睿智药正在完成从“技术可行”到“临床可验证、产业可协同”的关键跨越。
当AI设计的药物进入后期临床,行业关注的重点也随之延伸:研发效率的提升,能否最终转化为产品竞争力与商业回报?德睿智药创始人牛张明提出的“从早期研究、临床开发到商业化形成完整闭环”正是德睿智药希望给出的答案。与三生制药的合作,则为这一构想提供了更具体的实践条件。
从模型算法持续迭代、多智能体协同不断深化,到临床真实世界数据加速回流,德睿智药用技术复利一次次突破了传统药物研发的效率与成功率边界。而与三生制药的携手,正将技术势能转化为商业蓝图,开启AI精准引领创新药全链条价值的新范式。
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