Nabla Bio, Inc.

注：本奖项申报将于2025年4月30日截止近年来，人工智能（AI）技术突飞猛进。与此同时，AI技术的颠覆性突破，正从算法层面向产业深处渗透。AI技术的迅猛发展已深刻重塑医药行业，从药物研发到临床诊疗，乃至全球产业链的协同模式均经历颠覆性变革。AI工具通过机器学习（ML）与大数据分析，将传统药物研发的“双十魔咒”（十年周期、十亿美元成本）大幅压缩。回顾2024年，各大跨国制药公司（MNC）都在为AI制药按下加速键——从靶点发现、分子设计到临床试验优化，AI技术将大幅缩短药物研发周期、提高新药开发效率。那么全球巨头药企们在2024年具体有哪些AI制药领域的合作？他们在AI制药领域有着怎样的布局？医药魔方Pro挑选了2024年制药业务收入排名前十的MNC巨头（推荐阅读：2024年全球药企TOP10），收集、整理了他们2024年在AI制药领域的合作和布局，供读者参考。01. 辉瑞早在2016年，“宇宙大药厂”辉瑞就与全球AI领域知名公司IBM达成合作，使用Watson的ML等技术进行新药物靶点识别、组合疗法的研究和患者的选择。2018年，辉瑞任命了一位首席数字官——Lidia Fonseca，负责制定和实施“加速和提高公司数字能力的战略”，奠定了公司数字化转型的基础。此后的几年，辉瑞相继宣布与Adapsyn、晶泰科技、Atomwise、CytoReason、Gero、Tempus等AI制药公司达成合作协议，涵盖靶点发现、小分子药物发现、免疫疾病模型、抗体药物研发等多个方面。2024年8月，辉瑞任命Berta Rodriguez-Hervas加入其数字领导团队，担任首席人工智能和分析官（Chief AI and Analytics Officer）。TRIANA Biomedicines2024年10月15日，辉瑞宣布与TRIANA Biomedicines达成战略合作和许可协议，以发现用于多个疾病领域（包括肿瘤学）的针对多个靶点的新型分子胶降解剂。TRIANA Biomedicines的药物发现平台由高分辨率的结构信息、AI和计算工具以及定制的化学文库驱动。根据协议条款，TRIANA Biomedicines将获得4900万美元的预付款，并有资格获得超过15亿美元的里程款。（推荐阅读：超15亿美元！辉瑞“加码”分子胶）02. 默沙东默沙东是最早“拥抱”AI制药的MNC之一。公开资料显示，2012年，默沙东就与Numerate公司合作研发心血管疾病的治疗方法。Numerate主要是利用ML软件研发治疗神经退行性疾病、心血管疾病和肿瘤的新兴治疗方案，并致力于为开发小分子疗法的企业提供药物设计平台。近几年，默沙东分别与AbSci、BigHat Biosciences、BenevolentAI、Exscientia等AI制药公司达成合作。2024年是全球AI制药合作遍地开花的一年，对默沙东来说也不例外：Unnatural Products2024年1月24日，默沙东宣布与Unnatural Products（UNP）达成总额约2.2亿美元合作，将应用UNP在AI与化学上的专业来设计和开发针对肿瘤治疗靶点的大环类候选药物。Variational AI2024年1月25日，默沙东实验室宣布与Variational AI公司达成合作，将利用Variational AI的Enki生成式AI平台，设计创新和选择性小分子药物。Evaxion Biotech2024年9月26日，默沙东与丹麦AI制药公司Evaxion Biotech就两种临床前候选疫苗（EVX-B2和EVX-B3）达成了期权和许可协议。其中EVX-B2是一种基于蛋白质的淋病候选疫苗，EVX-B3靶向一种未公开的感染因子。Evaxion将获得最高1320美元的预付款。此外，Evaxion还有资格获得每个产品5.92亿美元的里程款，交易总金额近12亿美元。03. 强生近年来，强生已为其AI能力投入了数亿美元。华尔街日报称，强生聘请了约6000名数据科学和数字专家，这些专家不仅精通数据科学，还具备生物学、化学和药物研发等多领域的知识。此外，强生还拥有名为Med的大型数据库，包含超3PB的信息，涵盖真实世界数据和临床试验结果。这些数据为AI模型提供了丰富的训练素材，帮助加速药物开发。早在2013年，强生就与AI制药顶尖公司Exscientia建立合作，将Exscientia的设计技术应用于新化合物的发现。2020-2023年间，强生相继与英矽智能、Tempus、SRI International、Aqemia、Intellomx等AI制药公司建立合作。Odyssey Therapeutics2024年4月4日，强生旗下杨森制药宣布与Odyssey Therapeutics达成战略研究合作，共同发现和优化针对特定治疗靶点的小分子药物。两家公司将结合各自在AI、ML、计算化学和药物发现方面的专长，共同发掘难以成药靶点。BigHat Biosciences2024年4月24日，杨森制药宣布与BigHat Biosciences达成合作，这一战略合作将强生的药物发现、临床开发和数据科学专业知识，与BigHat的Milliner™平台相结合，后者是一套与高速湿实验室集成的ML技术，用于指导多个神经科学治疗靶点的高质量抗体的设计和选择。晶泰科技2024年10月10日，杨森制药宣布与晶泰科技下属部门Ailux Biologics签署大分子药物发现AI平台授权协议。根据协议，晶泰科技商业授权杨森及其附属公司使用晶泰自主开发的XtalFold™ AI平台进行大分子药物的发现和工程化设计。04. 艾伯维Alphabet（谷歌母公司）旗下的抗衰老研究公司Calico致力于了解衰老的生物学特性。艾伯维与Calico的合作关系始于2014年，艾伯维负责推动Calico研究发现的开发和商业化。2020年，艾伯维子公司Cerevel Therapeutics宣布与Cyclica开展研究合作，利用AI加速神经科学新药的发现。Cerevel将使用Cyclica专有的AI平台来筛选、鉴定、设计和评估针对神经科学疾病预先指定靶点的化合物。2023年1月，艾伯维宣布与Anima Biotech合作，利用AI发现和开发针对肿瘤学和免疫学靶点的mRNA生物学调节剂，Anima将获得4200万美元的预付款。2023年12月，艾伯维宣布与BigHat Biosciences合作，利用AI和ML发现下一代治疗性抗体。BigHat将获得3000万美元的预付款，并可能有资格获得高达约3.25亿美元的里程款。2024年，艾伯维又宣布一项AI制药方面的合作：Gilgamesh Pharmaceuticals2024年5月13日，艾伯维与Gilgamesh Pharmaceuticals达成合作协议，利用后者在新型神经功能重塑因子（neuroplastogens）的创新平台，共同开发新一代精神疾病药物。Gilgamesh Pharmaceuticals将药物化学方面的专业知识与AI发现和平台相结合，加速了新型精准精神疗法的创造。根据协议，艾伯维支付6500万美元预付款，19.5亿美元里程款。05. 阿斯利康在AI制药领域，阿斯利康的布局多元且深入。2017年，阿斯利康与Berg Health、Roivant等新一代AI和数据驱动型的公司合作，完成了在AI制药领域的试水。2019年，阿斯利康开启了新的战略方向：包括由数字、数据和AI驱动的未来医疗战略，并在内部进行了一次根本性的组织架构调整，数据科学和AI部门应运而生。2023年11月，阿斯利康宣布推出一家新的全球健康科技公司Evinova，正式进军AI CXO领域，为药企、CRO公司提供包括实验解决方案、研究设计和规划以及管线资产管理的三大类服务。同年，阿斯利康也大刀阔斧地进行AI革命，相继和SandboxAQ、Verge Genomics、Saama、Nanoform、AbSci等多家AI制药公司达成合作。Nabla Bio2024年5月14日，Nabla Bio宣布完成2600万美元A轮融资，同时与阿斯利康、BMS和武田达成战略合作，前期付款和里程款超5.5亿美元。Nabla开发了集成的AI和湿实验室技术，能够实现原子精度的药物设计和药物功能的高通量测量，公司的研究重点是针对多通道膜蛋白的抗体，包括G蛋白偶联受体（GPCR）、离子通道和转运体。（推荐阅读：同一天，AI制药新锐宣布A轮融资、与三家MNC超5.5亿美元合作）06. 罗氏现阶段AI药物研发的痛点之一是数据问题，罗氏是最早押注制药领域大数据的MNC之一。2018年，罗氏以19亿美元前瞻性收购肿瘤大数据领头羊Flatiron Health的全部股份。同一年，基因泰克与医疗数据化分析公司GNS Healthcare达成协议，使用其AI平台分析已知疗法在肿瘤中的功效。2021年，罗氏与拥有国家级大数据中心的天津港保税区结盟成为长期战略合作伙伴，共同开展包括个体化医疗研究等多方面的合作。2023年，罗氏宣布扩大与Shape Therapeutics（简称ShapeTX）的合作伙伴关系。双方的合作始于2021年8月，当时达成了总金额可能超30亿美元的合作协议。此次扩大合作，ShapeTX将利用其专有的AI RNA编辑平台，开发一种潜在的一次性疗法。Dyno Therapeutics2024年10月24日，罗氏宣布与Dyno Therapeutics达成第二项研究合作，开发针对神经疾病的下一代AAV基因疗法。双方此前于2020年10月宣布了一项针对神经疾病和肝脏定向疗法的研究合作与许可协议。Dyno Therapeutics是一家利用AI推动体内基因递送的生物技术公司。根据此次新合作协议，Dyno Therapeutics将进一步向罗氏提供其领先的平台和序列设计技术，促进体内基因递送。罗氏将向Dyno支付5000万美元的预付款，以及超10亿美元的里程款。07. 诺华与其他MNC类似，诺华在AI制药领域也经历了早期探索阶段。2017年6月，诺华与IBM Watson Health达成了合作，用AI技术来改善乳腺癌治疗方案。在此之前，诺华与Cota Healthcare也进行了类似的合作。2019年，诺华与微软合作，建立AI创新实验室，作为其AI和数据科学战略的重要一环。该实验室旨在增强诺华AI从研究到商业化的能力。其核心是创新的AI模型和应用程序，从生成化学、图像分割和分析开始，解决生命科学领域一些最困难的计算挑战。近年来，诺华不断深化对外合作与技术拓展，2024年相继宣布了多项AI制药领域的合作：Isomorphic Labs2024年1月7日，数字生物公司Isomorphic Labs宣布与诺华和礼来达成战略合作。其中与诺华的合作涉及三个未公开的靶点，Isomorphic Labs将获得3750万美元的预付款，并有资格获得高达12亿美元的里程款。Generate Biomedicines2024年9月24日，诺华宣布与Generate:Biomedicines达成多靶点合作，以发现和开发横跨多种疾病领域的蛋白质疗法。此次合作利用了Generate专有的生成式AI平台The Generate Platform，通过基于AI的优化和从头生成，创造潜在的first-in-class及best-in-class分子。根据协议条款，诺华将向Generate支付总计6500万美元的预付款，其中1500万美元用于购买Generate的股权。此外，Generate还将获得超过10亿美元的里程款，以及分层版税。（推荐阅读：超10亿美元！诺华“牵手”AI制药明星公司）BioAge Labs2024年12月18日，诺华宣布与BioAge Labs进行多年研究合作。该合作旨在通过研究驱动与衰老相关疾病的生物学机制和介导体育锻炼的有益作用，鉴定和验证多种新型治疗药物靶点。BioAge Labs搭建基于AI技术的高通量目标识别平台。根据协议条款，BioAge将获得高达2000万美元的预付款和研究资金，以及未来高达5.3亿美元的长期研究、开发和商业里程款。08. BMS在AI制药合作方面，BMS可以称得上是数量最多的MNC之一。2020年，BMS分别与Schrödinger（总金额27.55亿美元）和PsychoGenics达成合作；2021年，与Exscientia达成合作（总金额12亿美元）；2022年，与Envisagenics达成合作。2023年，BMS分别与CHARM Therapeutics、Tempus、Terray Therapeutics等多家AI制药公司达成了合作。2024年，BMS继续发力，与四家AI制药公司达成了合作：VantAI2024年2月13日，BMS宣布与VantA达成合作，借助生成式AI技术，加速分子胶的发现。此次合作将结合VantAI在几何深度学习方面的积累以及BMS在靶向蛋白降解剂开发方面的经验。根据协议，VantAI将有资格从BMS获得高达6.74亿美元的里程款。（推荐阅读：6.74亿美元！BMS“加码”AI制药，这次目标是分子胶）Nabla Bio2024年5月14日，Nabla Bio宣布完成2600万美元A轮融资，同时与阿斯利康、BMS和武田达成战略合作，前期付款和里程款超5.5亿美元。Nabla开发了集成的AI和湿实验室技术，能够实现原子精度的药物设计和药物功能的高通量测量，公司的研究重点是针对多通道膜蛋白的抗体，包括G蛋白偶联受体（GPCR）、离子通道和转运体。（推荐阅读：同一天，AI制药新锐宣布A轮融资、与三家MNC超5.5亿美元合作）Menten AI2024年5月28日，BMS宣布与Menten AI达成研究合作和许可协议。Menten AI是一家专门从事AI设计生成大环肽的biotech公司。合作利用了Menten AI平台，该平台结合了ML、基于物理的模型和量子化学模拟，以简化设计和优化过程。AI Proteins2024年12月3日，BMS宣布与AI Proteins达成合作，利用AI Proteins强大的发现平台发现和开发基于微蛋白质的新型疗法。AI Proteins将获得一笔预付款，交易总价值高达4亿美元。09. 礼来近年来，礼来通过一系列战略投资和合作，逐步深化了在AI制药领域的布局。2019年以来，礼来相续与Atomwise、Biolojic Design、Verge Genomics、Genesis Therapeutics、晶泰科技、Fauna Bio等多家AI制药公司合作，合作范围涵盖RNA靶向疗法、小分子药物开发和抗菌药物研发等领域。2024年10月，礼来宣布任命Thomas J. Fuchs为首席AI官（CAIO），标志着礼来对AI的重视上升到新的高度。同时，2024年，礼来在AI制药合作方面继续“加大马力”：Isomorphic Labs2024年1月7日，数字生物公司Isomorphic Labs（简称IsoLabs）宣布与诺华和礼来达成战略合作。其中与礼来的合作包括针对多个靶点的小分子治疗研究，Isomorphic Labs将获得4500万美元的预付款，以及高达17亿美元的里程款。Genetic Leap2024年9月5日，礼来与Genetic Leap达成基因疗法药物开发合作，将利用Genetic Leap的RNA靶向药物的AI平台，为礼来选定的靶点开发寡核苷酸药物。根据协议条款，除了分级特许权使用费外，Genetic Leap还将从礼来获得高达4.09亿美元的里程款。（推荐阅读：4.09亿美元！礼来与AI制药公司达成合作，共同开发寡核苷酸疗法）Axcelead DDP2024年9月5日，礼来与Axcelead Drug Discovery Partners（简称Axcelead DDP）就多个药物发现项目达成战略研究和合作协议。Axcelead DDP通过其成熟的药物发现能力和包括AI在内的创新技术来生产候选药物。Insitro2024年10月9日，礼来宣布与AI制药公司Insitro签署三项战略协议，双方共同推进治疗代谢疾病的潜在新药，包括代谢功能障碍相关的脂肪性肝病（MASLD）。前两项协议中，礼来为Insitro提供了获得GalNAc（N-乙酰半乳糖胺）递送技术许可的选择权。第三项协议中，Insitro和礼来将合作发现和开发针对代谢疾病的第三个新靶点的抗体。（推荐阅读：双赢！礼来与AI制药公司达成最新合作）10. 赛诺菲近年来，赛诺菲与多家专长不一的AI药企进行了深度绑定，如Owkin、Exscientia、天演药业、英矽智能、CytoReason、SandboxAQ、百图生科、Aqemia等。2023年6月，赛诺菲宣布，全公司数字化转型迈出下一步，“all in”AI和数据科学，为患者加速取得突破性成就。这也是第一家高调宣布全面高举AI战略的MNC。2024年以来，赛诺菲在AI制药领域依然动作不断：Formation Bio、OpenAI2024年5月21日，赛诺菲宣布与OpenAI、Formation Bio建立合作伙伴关系，以加速AI在药物开发中的应用，三方将共同构建一款AI驱动的药物开发软件。Healx2024年11月13日，赛诺菲宣布与Healx达成合作，双方将利用Healx的AI药物发现平台Healnet，以及赛诺菲的化合物来确定新的疾病适应症。小结除了上文提到的MNC，默克、吉利德、拜耳、勃林格殷格翰、武田等巨头也在2024年纷纷加码AI制药。合作范围极为广泛，不仅涵盖利用AI研发多靶小分子、抗体、ADC等药物，还涉及FIC靶点发现、集成AI平台等领域。2024年，AI制药迎来高速发展。从biotech到MNC，再到传统药企，都在更加积极拥抱AI，推动创新药研发迈向“智造”时代。这表明AI制药的影响力正在不断扩大，越来越多的制药巨头正凭借其强大的技术与资源优势，加速AI技术在药物研发中的应用，进一步推动整个行业的创新与变革。参考资料：[1]各公司官网[2]Business Wire官网推荐阅读专访晶核余海华 | 核药赛道“十二问”尧唐生物吴宇轩：基因编辑迎来「中国解法」医药魔方Pro洞察全球生物医药前沿趋势赋能中国源头创新成果转化媒体合作：15895423126Copyright © 2025 PHARMCUBE. 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▎药明康德内容团队编辑 近日，知名商业媒体《快公司》（Fast Company）揭晓了“2025年最具创新力的10家生物技术公司“榜单。本届榜单聚焦人工智能（AI）技术在生命科学领域的革命性应用，多家企业凭借其在AI药物发现、精准医疗方案设计和生物多样性保护等三大核心领域的突破性进展而入选。 图片来源：123RF ALZpath：开发早期阿尔茨海默病早期诊断的血检方法 ALZpath公司成立于2020年，专注于开发阿尔茨海默病（AD）及相关痴呆症的创新诊断解决方案。尽管AD早期诊断具有重要临床价值，但传统诊断方法存在灵敏度不足、具创伤性检查、以及费用高昂等诸多局限性。该公司突破性地开发出一种专有抗体技术，能够通过血液检测，精准识别生物标志物p-tau217的浓度——该标志物被学术界公认为AD的可靠指标，但此前受限于技术瓶颈无法实现血检量化。由于p-tau217浓度变化可在AD患者的认知障碍出现前数年提示脑内病理性蛋白累积，这项技术为AD的早期干预提供了重要窗口。 2024年，ALZpath取得了多项重大发展。6月，罗氏（Roche）获得了其p-tau217抗体的独家授权，将用于开发商业化体外诊断产品。值得注意的是，罗氏公司基于该技术的检测方案已获得美国FDA突破性医疗器械认定（Breakthrough Device Designation），并将通过罗氏与礼来（Eli Lilly & Company）的战略合作内容实现商业化落地。同年，ALZpath还实现了另一重要里程碑——与医药企业、诊断机构及学术中心建立了超过50项活跃合作伙伴关系。 Basecamp Research：勘测地球微生物生物多样性并分享其价值 Basecamp Research是一家致力于通过AI技术革新蛋白质设计的生物技术公司。该公司通过其专有自然知识图谱训练AI进行蛋白质设计，为医药、食品和工业等领域提供生物解决方案。其独特之处在于将全球生物多样性数据与人工智能相结合，开辟了蛋白质设计的新范式。 地球上只有不到1%的遗传生物多样性被记录下来，为填补这一知识空白，Basecamp Research正在开展针对遗传生物多样性的系统性探索，迄今为止，该公司已在五大洲进行了超过125次研究考察，建立了生物多样性基因组数据库，收录了来自火山喷口、洞穴系统、海洋、原始丛林等极端生态系统中的微生物基因序列和蛋白质数据。 Basecamp的创新平台实现了环境数据与蛋白质序列的智能整合。通过将温度、pH值等环境参数与蛋白质序列相结合，其AI模型能够更精准地预测蛋白质功能特性。这一AI模型已被应用于药物开发、工业酶设计和生物材料创新等领域。目前，公司已与赛诺菲（Sanofi）、宝洁（Procter & Gamble）、Johnson Matthey等50余家企业和机构建立了合作伙伴关系，通过技术授权模式推动商业化应用。 此外，Basecamp Research还建立了创新的利益共享机制：通过追踪客户用于产品开发的蛋白质来源，并从研发阶段开始向相关社区支付特许权使用费，确保其发现所带来的益处能够公平地与为其平台提供本土生物多样性的社区共享。2024年8月，Basecamp Research宣布与喀麦隆达成新生物勘探协议，除支付特许权使用费外，还提供人员培训、设备支持、数据共享及教育项目等非货币利益。2024年10月，该公司成功完成了6000万美元B轮融资。 DarwinHealth：为癌症患者精准匹配精准治疗方案 晚期癌症患者往往面临治愈率低、且标准治疗失败后选择有限的困境。由于肿瘤异质性和药物-癌症组合的复杂性，临床决策面临巨大挑战。如何从海量药物中筛选出最有效的治疗方案，成为精准医学亟待解决的关键问题。 DarwinHealth是一家临床阶段的生物技术公司，致力于通过其专有的系统生物学算法，为癌症患者匹配最优治疗方案。该公司的核心技术——VIPER人工智能算法，能够基于患者的肿瘤基因表达谱等实验数据，预测现有药物或疗法组合的潜在疗效。2024年，公司在其平台上进行了多项创新，加速了其在罕见和难治性恶性肿瘤患者群体的多项临床试验以及药物开发中的应用。包括百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）在内的多家客户已使用DarwinHealth的技术平台分析了1500多种肿瘤相关化合物。 2024年公布的试验结果显示，该公司的工具平台DarwinOncoTarget在预测乳腺癌患者对HDAC6抑制剂的应答方面准确率达100%，在预测多种肿瘤类型的应答方面准确率达91%。 GeneDX：为广泛新生儿群体提供罕见病基因筛查 GeneDx是一家专注于利用AI技术实现个体化基因诊断的科技公司。公司致力于通过创新基因组学解决方案来缩短罕见病的确诊时间。在传统诊疗模式下，罕见病的确诊平均需要5年时间，部分病例甚至长达10年。GeneDx的目标是加速这一进程，帮助患者及时获得精准诊疗方案。 2024年，GeneDx作为核心技术支持方，为GUARDIAN研究（全球大规模新生儿罕见病基因组筛查项目）提供了全流程测序及分析服务。此外，GeneDx还与纽约蒙特菲奥里罕见病中心（New York Center for Rare Diseases at Montefiore）、PacBio公司和Google Health等多家机构建立合作关系，为罕见病家庭提供基因诊断服务。目前，公司主要服务对象涵盖临床遗传学家、遗传咨询师及儿科专科医生等专业群体。未来，GeneDx期望推动新生儿基因组筛查成为标准医疗实践，使基因组检测成为基层儿科医生评估疑似罕见病患儿的一线检测工具，从根本上改变罕见病的诊疗范式。 IO Biotech：开发治疗黑色素瘤的双效免疫疗法 IO Biotech是一家处于临床阶段的生物医药公司，专注于开发创新“现货型”治疗性癌症疫苗。其核心技术平台T-win采用创新的癌症疫苗策略，旨在激活T细胞，使其能够同时靶向肿瘤细胞和肿瘤微环境中的免疫抑制细胞，从而更有效地发挥免疫系统的抗癌作用。与需要针对每位患者具体设计的个体化疫苗不同，IO Biotech的多肽疫苗采用“现货型”设计模式，使患者能够更快地获得治疗。 公司的主要候选药物IO102-IO103被设计用于晚期黑色素瘤的初始治疗。在其与Keytruda联合治疗转移性黑色素瘤患者的1/2期临床研究中，该组合疗法展现出良好的临床疗效和安全性，总缓解率达80%，完全缓解率达到50%。这些出色的疗效数据使其获得了美国FDA授予的突破性疗法认定，并进入3期临床开发阶段。目前，IO102-IO103与Keytruda联合治疗的2期临床试验正在肺癌和头颈癌实体瘤患者中开展。此外，公司其他候选产品的临床前开发工作也在积极推进中。 Nabla Bio：利用AI从零开始构建新型抗体 Nabla Bio是一家融合人工智能与实验室技术的创新生物技术公司，专注于针对传统难以成药的靶点开发高选择性的功能性药物。多次跨膜蛋白占细胞表面蛋白的三分之二，是调控细胞行为的关键靶点。Nabla Bio的生成式蛋白设计平台通过AI驱动设计，有望解锁数百个此前被认为不可靶向的靶点，使可成药靶点数量实现倍增。2024年秋季，该公司发表论文，证明其AI平台仅需靶点蛋白序列和/或结构即可从头设计治疗性抗体，并成功靶向G蛋白偶联受体（GPCR），取得该领域的突破性进展。凭借这一技术优势，Nabla Bio已与阿斯利康（AstraZeneca）、百时美施贵宝和武田（Takeda）等大型药企达成总额超5.5亿美元的合作协议。 公司自2021年成立以来快速发展，累计获得3700万美元风险投资，其中包括2024年1月完成的2600万美元A轮融资。其技术平台正推动抗体药物开发模式革新，为肿瘤、免疫等疾病领域带来新的治疗可能。 Protagonist Therapeutics：拓展多肽疗法的应用范围 Protagonist Therapeutics是一家临床阶段的生物医药公司，致力于开发基于多肽的新型疗法。多肽作为蛋白质的基本组成单元，具有强效、高选择性和良好的安全性特征，在胰岛素和肥胖症治疗等领域已得到广泛应用。然而，多肽药物在口服给药时面临重大挑战——药物在肠道中的快速降解导致其生物利用度低。Protagonist通过其专有技术平台，成功克服了这一难题，开发出具有口服生物利用度的多肽药物。 公司的核心产品icotrokinra（JNJ-2113）是与强生（Johnson & Johnson）合作开发的口服多肽药物，在中重度斑块型银屑病的两项3期临床试验中已取得积极顶线结果。该药物另有3项3期试验正在进行，预计2025年第二季度公布数据。同时，该药治疗溃疡性结肠炎的2b期临床研究初步结果也将在2025年第一季度揭晓。另一款主打产品rusfertide是可注射合成肽，可模拟铁调节激素hepcidin的作用机制。2024年1月，该公司与武田达成全球许可与合作协议，共同开发rusfertide用于真性红细胞增多症治疗。 Recursion：用数据驱动药物发现 Recursion是一家临床阶段的生物技术公司，旨在通过使用机器学习与先进的实验室自动化流程来增强新型药物发现的能力。Recursion拥有大规模的实验能力（每周进行多达数百万次的实验）和强大的计算能力（拥有并运行世界上最强大的超级计算机之一），将技术、生物学和化学结合起来，推动未来医学的发展。2024年，该公司推出的LOWE（LLM-Orchestrated Workflow Engine）平台开创性地为复杂的药物发现任务提供了一个自然语言界面。该平台由Recursion的专有生物和化学数据提供支持，可以利用公司的自动化湿实验室协调实验。 近年来，Recursion取得了一系显著进展。其神经科学“表象图谱（phenomap）”被基因泰克以3000万美元付款引进。此外，公司的研发管线也进展显著：其针对复发性艰难梭菌（C. diff）感染的非抗生素疗法REC-3964已进入2期临床试验；REC-1245（靶向RBM39的分子胶降解剂）已启动针对实体瘤/淋巴瘤的1/2期试验。2024年底，Recursion完成对Exscientia的战略收购后，公司内部处于临床前和临床开发阶段的药物总数达到10种。 Syncell：推动空间蛋白质组学研究进程 Syncell是一家处于商业化阶段的生命科学公司，专注于亚细胞蛋白质纯化和空间蛋白质组学分析。2024年，Syncell推出了超高灵敏度、实时靶向显微镜照明平台Microscoop，为研究癌症等疾病的空间蛋白质组学——即三维蛋白质表达研究带来了突破性进展。Microscoop平台利用显微镜引导的光标记技术，能够从疾病相关区域精准分离蛋白质，并通过质谱分析鉴定潜在的新药靶点，将空间蛋白质组学研究提升至全新精度水平。 Syncell提供包含专有试剂在内的完整解决方案，其技术平台在多个研究领域展现广泛适用性：不仅成功应用于阿尔茨海默病β淀粉样蛋白新型成分的发现、肌萎缩侧索硬化症（ALS）相关TDP-43聚集体的识别，还在三阴性乳腺癌标志物的发现等研究中取得进展。2024年12月，Syncell顺利完成1500万美元A轮融资。凭借其创新技术平台，Syncell正推动蛋白质组学研究向更高精度的亚细胞层面发展，为疾病机制研究和药物靶点发现提供强大工具。 10x Genomics：提升单细胞分析的速度与效能 10x Genomics致力于为学术界和工业界研究人员提供强大工具，以解析细胞和组织在三维空间中的分子活动。与传统群体细胞分析不同，10x的单细胞技术能够在单个细胞水平上研究基因组学、转录组学、蛋白质组学及细胞间相互作用，这种高分辨率分析方法对精准医学至关重要——特别是在癌症等由特定细胞异常驱动的疾病研究中，能够帮助科学家精确定位关键病变细胞。 2024年，公司在其单细胞和空间组学平台上推出了10种新产品和功能。其中，GEM-X微流控芯片设计显著提升了基因检测灵敏度和效率，同时显著降低单细胞分析成本。另一款产品Visium HD空间基因表达分析仪则实现了组织图像与单细胞级基因表达数据的精准叠加，为药物靶点发现提供全新维度。这些创新工具已被应用于多项重大科研项目，包括人类细胞图谱（Human Cell Atlas）等，持续推动单细胞研究向更高精度、更低成本的方向发展。 ▲欲了解更多前沿技术在生物医药产业中的应用，请长按扫描上方二维码，即可访问“药明直播间”，观看相关话题的直播讨论与精彩回放 参考资料： [1] These 10 biotech companies are changing how we discover new drugs and treat complex diseases, Retrieved March 26, 2025, from https://www.fastcompany.com/91269109/biotech-most-innovative-companies-2025 [2] 各公司官网 免责声明：药明康德内容团队专注介绍全球生物医药健康研究进展。本文仅作信息交流之目的，文中观点不代表药明康德立场，亦不代表药明康德支持或反对文中观点。本文也不是治疗方案推荐。如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。 版权说明：本文来自药明康德内容团队，欢迎个人转发至朋友圈，谢绝媒体或机构未经授权以任何形式转载至其他平台。转载授权请在「药明康德」微信公众号回复“转载”，获取转载须知。 分享，点赞，在看，聚焦全球生物医药健康创新

Simon Kohl turned an internship at Google DeepMind into a key role in building AlphaFold2, the Nobel Prize-winning AI model that predicts the structure of proteins. Now, Kohl is venturing out on his own. His startup, Latent Labs, launched Wednesday with $50 million following about 18 months in stealth. The biotech is building AI models to design and optimize proteins. Despite being a 34-year-old first-time CEO, Kohl voiced confidence that his four years at DeepMind, the Google-owned AI research powerhouse, have prepared him for the job. “I’ve learned how to cook the meal in AI for biology, and I know how to do this,” Kohl said. “We are now working on models that allow us to go way beyond, we can generate from scratch proteins that don’t exist in nature. That’s what we think is the next big thing that will unlock a lot of impact.” The London- and San Francisco-based startup is nearing 15 employees, Kohl said, with plans to sell its AI capabilities to biopharma customers instead of building its own drug pipeline. Latent’s initial focus is proteins, but Kohl hinted that more of the biological world could be in the startup’s plans. “We are starting in the area of protein design,” Kohl said. “The vision is grander. I think we can expand from there, and we will find over time many other areas beyond the molecular interactions level will be steerable with generative models.” But Kohl provided few details behind that vision. Latent has not publicized any details on its AI research in journal articles, preprints or whitepapers. In a recent interview with Endpoints News , Kohl declined to provide specifics on Latent’s AI models, their performance, revenue or number of biopharma customers. It’s unclear when — or if — Latent will share more on what it’s working on. Kohl also declined to say if Latent plans on publishing or presenting any of its research in 2025. “We may choose to reveal more, but we haven’t committed to that,” he said. Latent’s launch shows how AI-focused startups can buck tradition in biotech. Most biotechs are formed around a molecule, research paper or key intellectual property. Instead, Latent’s investors are betting on AI talent in Kohl and Alex Bridgland, another ex-DeepMind developer of AlphaFold, to figure it out. Kohl’s work at DeepMind may hint at what Latent could be working on. After AlphaFold2, he worked on protein design. DeepMind posted a preprint in September on AlphaProteo , a de novo design model for protein binders that Kohl said he helped steer while there. Kohl left DeepMind and started Latent Labs in June 2023, while DeepMind was building out its biotech spinout, Isomorphic Labs , which is focused on small molecules instead of protein-based drugs. “I felt quite strongly that this deserved its own focus and a nimble company working on generative protein design alone would be able to succeed and probably have more impact,” Kohl said. Latent is entering a crowded arena in AI models for protein design. New models are coming out on a regular basis, with other notable startups in the space including Xaira Therapeutics , Generate:Biomedicines , Profluent , Cradle Bio , and Nabla Bio . Kohl compared competition in the field to launching rockets. Different types of rockets can all reach orbit, he said, adding that Latent has seen “great results” internally with its own models. (He declined to provide specifics about those great results.) Latent raised a seed round of nearly $10 million shortly after it was incorporated, Kohl said, with the first money from Pillar VC, Kindred Capital and 8VC. The Series A round closed in December, which was co-led by Radical Ventures and Sofinnova Partners.