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注：《校园动态》专注分享高校与企业的产学研合作资讯，助力学子把握行业前沿 校园要闻 Today's News 1、上海交通大学“致远一号”智算平台建成启用 2、 苏州大学团队突破柔性光伏瓶颈，产业化进程加速 3、上海交通大学×广州医科大学合作最新Cell论文 4、提速百万倍!清华大学重磅成果首次实现 5、皇家教授菲利普·威瑟斯在曼彻斯特大学和莫纳什大学之间担任联合任命 6、西安交通大学科研团队在钙钛矿电池领域联合研究再次实现重大突破 西安交通大学科研团队在钙钛矿电池领域联合研究再次实现重大突破 日前，从西安交通大学了解到，该校科研团队在钙钛矿电池领域联合研究再次实现重大突破。该校与厦门大学科研团队提出“固态分子压印退火（MPA）”策略，破解钙钛矿电池效率与稳定性瓶颈，使钙钛矿薄膜在结晶过程中实现高结晶质量与低缺陷密度的协同优化，显著提升电荷输运与收集效率。该成果以《分子压印退火实现高稳定性钙钛矿太阳能电池》为题，于1月9日在《科学》（Science）杂志在线发表。 据悉，西安交通大学物理学院先进功能材料与器件物理团队的梁超教授联合厦门大学张金宝教授团队，提出了一种全新的固态分子压印退火（Molecular Press Annealing，MPA）策略。该方法在热退火过程中，将一层致密的吡啶基分子模板原位压印于钙钛矿表面，在不引入任何溶剂的条件下，实现对晶格结构的分子尺度“原位约束”。其中，精心设计的配体分子2-吡啶乙胺能够与表面欠配位的铅离子形成稳定的双齿配位结构，在整个退火过程中持续稳固钙钛矿铅碘骨架，有效抑制碘空位的生成与扩散，从源头阻断热诱导的结构退化。（西安交通大学） 苏州大学团队突破柔性光伏瓶颈，产业化进程加速 近日，苏州大学团队实现太阳能电池“变形记”，将传统硬板电池变为可弯折的 “纸片”，相关成果登《自然》期刊，以 33.6% 的转换效率刷新柔性光伏世界纪录，经 43000 次弯折测试性能仍稳定，标志该技术正式迈入实用化阶段。 柔性光伏“贴合万物” 的应用曾受两大瓶颈制约：超薄硅易碎致效率低、弯折易引发分层。苏州大学团队通过 “软硬双层缓冲结构” 创新，搭配工艺精准调控，让界面附着力提升至传统方案的 5 倍，成功破解这一行业难题。该团队推动技术工业化，将电池面积扩至 261 平方厘米仍保高效，联合研发的电池巩固技术领先，与机构合作的商业尺寸电池已落地示范项目。其成果推动柔性光伏市场快速增长，行业协同补全短板，为 “万物发电” 场景铺路。（苏州大学） 上海交通大学×广州医科大学合作最新Cell论文 上海交通大学医学院团队联合多机构，于 1 月 5 日在国际顶刊《Cell》发表研究，揭示了癌症免疫治疗响应差异的关键机制，为免疫疗法新靶点研发提供了重要方向。 该研究发现，癌细胞铁死亡时会释放 GPX4 蛋白，其与树突状细胞表面的 ZP3 受体结合（ZP3 原本参与精卵结合），启动信号通路抑制树突状细胞的代谢与活化，最终阻碍 T 细胞的抗肿瘤免疫，这是肿瘤免疫逃逸的新机制。临床数据显示，GPX4 水平高、ZP3 高表达与患者预后差相关；阻断该通路在临床前模型中可增强放化疗、免疫治疗效果，为耐药患者提供新策略，团队正推进这一成果的临床转化。（生物世界） 上海交通大学“致远一号”智算平台建成启用 日前，上海交通大学“致远一号” 智算平台正式建成启用，这是当前全国高校最大的国产智算算力基础设施，是该校向 “AI for Science” 科研新范式迈进的关键一步，将为教学创新、科研突破与管理升级注入动力，推动构建开放共享的科教创新高地。 该平台秉持“边建边用” 理念，2024 年 12 月启动建设，2025 年逐步落地，本地部署含 DeepSeek 在内的 8 款主流大模型，功能覆盖三大核心场景：教学端为 229 门课配 AI 助教、推进 32 门 AI + 课程改革；科研端推动十余项 AI4S 研究，产出辅助医疗等模型；管理端上线 AI 审批等应用，大幅提升服务效率。上海交大表示，将依托该平台与相关创新中心，融合应用学科与计算机学科，加速培养优秀及 AI + 交叉学科人才，探索智能时代科研无人区，助力产出更多 “从 0 到 1” 的原创性成果。（中国教育新闻） 皇家教授菲利普·威瑟斯在曼彻斯特大学和莫纳什大学之间担任联合任命 1月12日消息，曼彻斯特大学与莫纳什大学开启一项五年联合任命，2026 年 1 月 1 日起，一位皇家教授在两校间任职，这一安排强化了两校的战略联系，核心目标是深化先进材料研究与制造领域的合作，也体现了双方拓展校际协作的共同意愿。 曼彻斯特大学坐拥700 余名材料专家，过去十年投入 8.85 亿英镑布局材料创新，其研究覆盖医疗、制造等多领域，能提供应对全球挑战的颠覆性方案。此次联合任命将支撑两校合作研究项目，促进人员交流，同时推动与两国产业伙伴在先进材料制造领域的联动。莫纳什大学指出，该教授是材料领域国际领军学者，其加入将成为校际及国际材料研究的桥梁，结合亨利・罗伊斯研究所的资源，助力两校在材料科学等领域拓展合作，进一步巩固双方的学术与产业协作布局。（曼彻斯特大学） 提速百万倍!清华大学重磅成果首次实现 1月9日，清华大学发布重磅科研成果：该校智能产业研究院（AIR）教授兰艳艳联合生命学院、化学系团队，研发出AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP，相关研究成果登上国际学术期刊《科学》。该平台将新药筛选速度提升百万倍，首次实现人类基因组级靶点全覆盖筛选，推动新药研发迈入精准高效新阶段。 新药研发的核心难题，是为疾病靶点匹配适配小分子，过程如同大海捞针。DrugCLIP为新药筛选装上精准导航，一举突破速度瓶颈。该成果跳出传统筛选路径，将蛋白质与小分子转化为计算机可快速识别的专属信号，无需逐步模拟结合过程，实现小分子与靶点的自动精准匹配。依托DrugCLIP，联合团队创下新纪录：完成人类基因组内约1万个靶点、2万个关键位点全覆盖筛选，分析5亿余个候选小分子，富集200多万个潜在有效分子，建成全球规模最大的药物靶点匹配数据库，面向全球科研人员免费开放共享。（光明网)

全球医药行业正迎来新一轮变革周期，并购市场强势复苏、前沿技术多点突破、政策导向持续收紧三重趋势叠加，既重塑了行业竞争格局，也为中国生物科技企业指明了创新方向。从全球1100亿美元并购总额的热潮，到小核酸药物的技术突围，再到医保价值购买的精准落地，每一个信号都预示着“真创新、高价值”已成为行业发展的核心关键词。 一、前沿趋势：并购、技术、政策三重共振定调行业走向 全球医药并购市场在2025年迎来强势反弹，成为行业复苏的核心信号。截至2025年10月中旬，制药与生物科技领域累计宣布超400起交易，总额达1110亿美元，较2024年全年增长逾五成，创下近三年峰值。与以往“规模扩张式并购”不同，本轮并购呈现“精准补强”特征，单笔交易均值达19亿美元，跨国药企更倾向于收购拥有III期及后期候选药物的企业，以规避内部研发风险、对冲“专利悬崖”压力。值得关注的是，中国生物科技企业参与度已达35%，在全球创新资源整合中的话语权持续提升。 小核酸药物成为技术交易的绝对热点，全球交易额已突破270亿美元，双靶点策略与肝外递送技术成为跨国药企（MNC）布局核心。经历了早期肝靶点同质化竞争后，行业已进入差异化创新阶段，迈威生物的双靶点siRNA药物2MW7141、瑞博生物的肝外递送平台RiboPepSTAR™等技术突破，打破了海外企业在递送系统与靶点专利上的垄断，推动小核酸药物从罕见病向心血管、代谢类等常见慢病拓展。 政策端的“价值购买”导向愈发清晰，医保目录外药品过评率持续走低成为行业重要风向标。2025年国家医保目录调整中，目录外药品专家过评率仅41.48%，连续两年不足50%创近四年新低，未过评药品多因“内卷式创新”“临床价值重复”“性价比不足”等问题被筛除。与此同时，“基本医保+商保”双目录格局首次落地，19种高值创新药通过商保目录准入，既明确了医保保障边界，也为高价值创新药提供了差异化支付路径。 二、重大突破：代谢领域迎来颠覆性创新，国产新药加速突围 在全球竞争激烈的减重代谢领域，新型药物的出现正在打破GLP-1类药物的垄断格局。近期曼彻斯特大学与诺和诺德联合研发的催乳素释放肽类似物NN501，在Cell Metabolism发表的研究中展现出显著优势——其减重疗效与司美格鲁肽等GLP-1RA相当，最大体重降低幅度可达23%，但核心优势在于副作用更小（无明显胃肠道反应）、不流失瘦体重，且停药后反弹缓慢，即使停药28天最高剂量组体重仍未恢复至治疗前水平。与GLP-1RA“抑制食欲”的作用机制不同，NN501通过激活GPR10和NPFFR2受体促进脂肪酸氧化，为代谢疾病治疗提供了全新靶点方向。 国产创新药在代谢领域也实现关键突破，华东医药控股子公司道尔生物研发的DR10624注射液拟纳入突破性治疗品种。该药物为FGF21R/GCGR/GLP-1R三靶点激动剂，在Ⅱ期临床研究中表现优异，此前公布的Ⅰb/Ⅱa期数据显示，其治疗肥胖合并高甘油三酯血症时，肝脏脂肪降低最高达89%，为代谢疾病合并症患者提供了更精准的治疗选择。 三、立项启发：聚焦高价值赛道，把握差异化创新机遇 小核酸药物领域的技术突破已打开高价值交易空间，成为License-in或合作开发的优选方向。当前行业已从“单靶点+肝靶向”的同质化竞争，转向“双/多靶点+肝外递送”的差异化布局，瑞博生物的肾靶向、中枢神经靶向技术，迈威生物的非LNP递送双靶点药物等案例证明，具备平台化技术能力的企业将在交易中占据优势。此外，小核酸药物研发成功率（66.7%）远高于行业平均水平，平台化发展后可显著提升研发效率，适合企业长期布局。 GLP-1类药物的专利壁垒提醒行业需提前布局下一代替代或联用方案。司美格鲁肽等重磅产品的专利保护稳固，直接跟随研发易陷入“内卷”，而NN501等新型多肽药物的差异化优势（副作用小、反弹少），以及与GLP-1RA的潜在协同作用，为研发立项提供了新思路。企业可重点关注PrRP/GPR10等新兴靶点，探索替代或联用机制以规避专利风险。 四、核心建议：锚定高壁垒创新，构建管线核心竞争力 研发战略需向高壁垒、高价值创新技术倾斜，重点关注小核酸、新型多肽等前沿领域。对于肝外递送、双靶点等关键平台技术，建议通过合作引进或自主研发双轮驱动，快速补齐技术短板——瑞博生物通过自主平台对外许可的案例证明，核心技术平台本身就是重要的价值增长点。 在代谢疾病、心血管等核心治疗领域，应聚焦差异化优势构建管线。企业需避开临床价值重复的“伪创新”，重点布局具备副作用更小、停药反弹少、覆盖特殊人群等特点的下一代靶点，同时结合医保“双目录”政策导向，平衡创新价值与支付可及性。此外，可积极探索“基本医保+商保”的双支付路径，为高值创新药拓展市场空间。 结语：2025-2026年的医药行业，既是创新突围的关键期，也是行业洗牌的加速期。唯有紧跟并购趋势整合资源、聚焦技术突破打造壁垒、顺应政策导向锚定价值，才能在激烈的竞争中建立核心优势，把握中国创新药高质量发展的历史机遇。

当人类组织模型遇见可解释人工智能，研究人员能通过分析复杂患者数据，找到最适合特定患者的治疗方案。这项率先应用于炎症性肠病的技术，有望提升多种疾病临床试验的成功率。 REPROCELL、IBM与STFC哈特里中心强强联手，创建了一个人工智能驱动平台。该平台将人类组织模型与机器学习（ML）技术相结合，旨在优化临床试验流程、降低成本并加速新药研发。 通过哈特里国家数字创新中心（HNCDI）交付的该项目，正通过攻克药物开发中最大的挑战之一——预测个体患者对治疗的反应，来塑造精准医疗的未来。REPROCELL的Graeme Macluskie、IBM的Dave Braines，以及STFC哈特里中心的Dan Clayton和Ruby George接受了相关采访，详细介绍了这一合作如何将人工智能与基于人体组织的模型相结合，使药物开发更快、更精准、更成功。 解码复杂患者数据 精准医疗依赖于理解为何个体对同一疗法反应不同。这些差异可能源于遗传、生活方式和环境因素，由此产生的数据集规模庞大，传统分析方法难以应对。REPROCELL精准医疗总监Graeme Macluskie解释了为何AI是必然之选。 “理解患者对药物治疗反应不同的根本原因，是实现有效精准医疗的终极目标，” 他表示，“在如此庞大的数据集中寻找趋势显然是一个巨大挑战。我们当时认为（并且后来已证明）AI/ML可以在这方面提供帮助。” 这个名为“药理学AI”的平台并非取代科学家，而是增强他们发现模式的能力。IBM该项目技术负责人Dave Braines强调了其作为决策支持工具的作用。 “对我来说，此类平台的关键价值不在于生成确定答案或做出决策，而在于加速和增强人类的专业知识，”他指出，“它们的真正潜力在于显著提升专家的工作效率——在该领域内外皆是如此。” 哈特里中心研究软件工程师Dan Clayton补充道，可解释性与预测能力同等重要。“这个项目最重要的方面之一就是让机器学习的结果变得可解释，”他说，“如果我们有一个模型能准确预测人的药物反应，却无法解释其判断依据，那么它对临床试验设计将毫无用处。” 同样来自哈特里中心的研究软件工程师Ruby George负责开发项目的仪表板——这是最终用户的关键交互界面。“从软件工程的角度看，主要挑战是尽量减少仪表板加载各种图表时的延迟，”她解释道，“由于这些可视化数据来自海量数据集，我们必须同时优化后端数据访问和前端渲染，以确保流畅、响应迅速的用户体验。” 利用人类组织模型 该平台的核心是REPROCELL的人类新鲜组织模型——这些模型保留了真实患者样本的生物学复杂性，使研究人员能够在临床试验前模拟药物效果，生成既可靠又高度相关的数据。 “人类新鲜组织模型利用手术残留组织或不可移植的器官，使我们能够在实验室环境中测量药物治疗的效果，”Macluskie解释道，“这些实验产生的数据极具价值，也是在进入临床前，为大多数精准医疗应用生成所需深度数据的唯一途径。” 为了将这些模型与AI整合，项目采用了敏捷开发方法，并依靠合作伙伴间的紧密协作。 “该项目解决了一个复杂且多维的问题领域，最终的解决方案体现了高度的技术严谨性和深思熟虑的设计，”Braines表示，“每一次对话和演示都为后续的改进和真正稳健的成果奠定了基础。” Clayton强调了平台易用性的重要性，确保即使是非技术人员也能解读数据并采取行动。“我们致力于整合临床元数据，确保平台中的可视化图表易于使用，即使对非技术人员也是如此，同时确保机器学习输出是可解释的。” 扩大应用范围 该平台最初应用于炎症性肠病，但潜力巨大，可扩展至其他疾病领域。通过使用高质量患者数据，它可以适应广泛的治疗领域。 “该项目的总体概念和药理学AI技术，广泛适用于任何疾病领域，”Macluskie说，“目前，我们的主要重点是IBD，但我们正在评估其他临床和临床前应用的市场需求和临床必要性。” Braines相信，这项技术将成为生命科学领域研发中不可或缺的一部分。“通过揭示模式、洞察或详细的关联性，此类平台可以成为人类专家的强大助手——带来更快的速度、更深的洞察和更清晰的路径，”他表示。 变革药物开发 通过早期识别最佳患者特征，该平台有望减少代价高昂的试验失败并加速药物审批。 “将II期和III期临床试验的失败率降低10%，就有可能将药物上市的平均资本化成本减少数亿美元，”Macluskie解释道。 REPROCELL、IBM和STFC哈特里中心的合作展示了先进技术与领域专业知识相结合如何塑造医疗保健的未来。通过将人类组织模型与人工智能的分析能力相结合，该团队创建了一个优化药物发现过程并改善患者预后的平台。 随着这项技术的发展，它有望扩展到新的疾病领域，在复杂数据集中发现隐藏的洞见，并最终更快地为患者带来更有效的治疗方法。 “在深思熟虑的监督下，我们看到这种方法在广泛的研发场景中都具有巨大的应用潜力——而这仅仅是其中之一，”Braines总结道。 专家团队 Ruby George，STFC哈特里中心研究软件工程师 Ruby是哈特里中心的研究软件工程师，工作性质类似于一线部署工程师，负责在研究及工业领域交付AI解决方案。她曾作为全栈工程师参与健康科学项目，目前专注于大语言模型应用，包括检索增强生成、智能体AI和MLOps。在加入哈特里中心之前，她曾在甲骨文和日产数字公司工作，并拥有曼彻斯特大学人工智能硕士学位。 Graeme Macluskie，REPROCELL精准医疗总监 Graeme是总部位于格拉斯哥的生命科学公司REPROCELL Europe的精准医疗总监，该公司专注于为干细胞和人类组织药物发现提供服务与产品。作为一名拥有超过20年经验的高级工业科学家，他于2011年加入后来被REPROCELL收购的Biopta公司。在REPROCELL工作的14年中，他主导引入了一系列新颖且商业成功的人类组织炎症模型，涵盖银屑病、炎症性肠病和慢性阻塞性肺病。作为精准医疗总监，他目前负责构建REPROCELL精准医疗业务部门的商业与科学运营体系。 Stephen Checkley，STFC哈特里中心高级研究软件工程师 Stephen最初是联合利华的微生物学家，负责各种抗菌筛选项目。随后，他在曼彻斯特大学完成了系统生物学博士学位，并开始将数学建模和模拟与其生命科学背景相结合。他曾在阿斯利康担任计算生物学家，后来在多家合同研究组织工作，构建肿瘤药物开发的定量系统药理学模型，并进行机器学习和数据科学研究。最近，他转入研究软件工程领域，在STFC哈特里中心于高性能计算集群上部署数据工程流水线和LLM服务平台。 Dave Braines，IBM新兴技术首席技术官 Dave Braines博士是IBM英国研究院新兴技术首席技术官、英国计算机学会会士，也是AI联盟的活跃成员。他的研究领域是人工智能，作为哈特里国家数字创新中心的一部分，他与STFC的同事合作，领导一个专注于AI模拟的IBM研究团队，探索这些技术如何支持加速科学发现。他在AI领域已发表超过100篇合作会议及期刊论文。Dave对人与机器认知交互界面充满热情，并开发了支持人类用户与智能体之间交互的技术。 Ciaron Howell，STFC哈特里中心研究软件工程师 Ciaron Howell拥有利物浦大学计算机科学学位，曾从事工业自动化工作，为联合利华、罗氏和阿斯利康等公司提供实验室机器人解决方案。2021年加入哈特里中心研究软件工程师团队后，他在汽车、航天和生命科学等多个领域专攻DevOps和后端开发。展望未来，Ciaron正在探索他对LLMOps、流水线编排和检索增强生成应用的兴趣。 Dan Clayton，STFC哈特里中心研究软件工程师 Dan Clayton是STFC哈特里中心的研究软件工程师，致力于弥合前沿研究与实际应用之间的鸿沟。他擅长将新技术和概念验证转化为实用软件——从机器学习平台到数据可视化，帮助各组织实施并扩展技术。他的项目涵盖医疗保健、采矿和遗产科学等多个领域，协助客户采用新技术以实现长期创新。Dan拥有利物浦大学物理学硕士学位。 欢迎关注 BioBro大师兄 小程序 ——专注“AI+制药”领域的智慧交流社区！ 这里汇聚了人工智能与药物研发的前沿动态、技术解析与行业实践，致力于成为智药领域从业者与爱好者的知识枢纽。🌟 核心特色 前沿资讯同步：实时更新全球“智药”最新进展，涵盖政策解读、技术突破与市场趋势。 深度模型解析：系统梳理国内外主流AI制药模型，从原理到应用场景逐一详解。 生态资源连接：整合“智药”公司、技术服务商、研究机构与专家学者，促进产学研协同创新。 互动学习社区：提供话题讨论、案例分享、问答互助等功能，推动知识碰撞与合作共赢。💡 为何加入我们？ 在人工智能与生物医药深度融合的浪潮中，BioBro大师兄以 专业内容、开放生态 和 实用工具 为基石，助力您精准把握行业机遇，赋能药物研发的智能化转型。