谁将摘得“首款上市AI药物”桂冠？

（来源：中国医药报）

转自：中国医药报

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□ 杜若朴

对全球生物医药行业而言，今年无疑是具有分水岭意义的一年。从摩根大通医疗健康年会，到美国波士顿-剑桥创新走廊，再到中国杭州医药港，一个共同的话题被反复讨论：全球首款由人工智能（AI）设计并获批上市的药物，究竟会花落谁家？这已不再是科幻设想，而是一场正在发生的，由数据、算力和分子竞相奔跑的现实比拼。拨开资本市场的纷扰与宣传话术的表象，依托真实临床试验数据与最新监管进展，方能读懂这场重塑制药行业发展模式的变革之战。

究竟什么样的药物，才有资格被称为“AI药物”？业内对此看法不一。最宽泛的定义是，只要在研发的某个环节，哪怕仅仅是文献调研阶段使用了AI工具，就可贴上AI药物的标签。而严苛的标准则认为，药物的关键发现——无论是全新靶点的提出，还是全新分子结构的生成，都必须由AI算法主导，而非依赖科研人员的经验判断，这样研发出来的药物才称得上是AI药物。

今年1月，英矽智能宣布，其赋能研发的口服NLRP3抑制剂ISM8969的新药临床试验（IND）申请，获得美国食品药品管理局（FDA）批准；去年12月，德睿智药宣布，其自主研发的AI辅助设计口服小分子GLP-1受体激动剂MDR-001启动Ⅲ期临床试验。这两大进展让AI药物的角逐分化为两条赛道:一条比拼的是“从0到1”的原创思想，即AI能否发现人类未曾设想的路径；另一条争夺的是“从1到N”的商业化终点，即谁能第一个抵达药店货架。从药物研发的科学本质出发，业内更倾向于关注那些全程或关键节点由AI深度驱动的项目。但也不得不承认，对患者而言，真正的里程碑时刻，是一瓶药能够真实地握在手中。

中国速度——

MDR-001领跑临床阶段

作为我国首款进入Ⅲ期临床试验的AI设计药物，德睿智药研发的口服减重药物MDR-001，无疑是距离上市终点较近的选手之一。

MDR-001属于当下备受瞩目的GLP-1受体激动剂赛道，但其差异化价值在于“口服”与“小分子”。与目前市场上主流的司美格鲁肽等多肽类药物不同，MDR-001是一种化学小分子，这意味着其在生产成本、储存便利性及患者依从性方面具备理论上的巨大优势。然而，小分子GLP-1药物的研发壁垒极高，如何在口服的生物利用度和疗效之间找到平衡，曾是困扰业界多年的难题。

这正是AI展示其魔力的地方。德睿智药自主研发的一站式AI药物设计平台Molecule ProTM扮演了“超级化学家”的角色。传统新药研发依赖高通量筛选和药物化学家的反复试错，将一个分子推进至Ⅲ期临床试验平均需要7至9年。而据德睿智药创始人牛张明介绍，借助Molecule ProTM平台的“智能筛选”与“风险预警”功能，该公司只用了4年半时间便完成了该阶段工作。该平台不仅能生成数以百万计的全新分子结构，更重要的是，其能通过预测模块，在研发早期对这些分子在人体内的表现、潜在毒性与代谢稳定性进行大规模评估。这种“计算预测—实验验证”的快速闭环迭代，使得MDR-001这个“优等生”分子得以脱颖而出。

支撑起德睿智药冲刺信心的是MDR-001扎实的Ⅱb期临床试验数据：317例受试者经MDR-001治疗24周后，最高剂量组受试者的体重下降幅度达到10.3%。在安全性方面，试验期间未发生药物相关严重不良事件，因不良事件终止治疗的比例仅为0.8%，且未观察到心率增加的风险。对于一款可能需要长期服用的减重药物而言，安全性往往决定了其商业生命线的走向。基于此，MDR-001被寄予厚望，成为中国创新药在口服小分子GLP-1药物领域冲击全球同类最佳（Best-in-Class）地位的有力竞争者。随着该药Ⅲ期临床试验的启动，德睿智药计划在全国范围内招募约750名超重或肥胖受试者，开展为期52周的观察。若此次Ⅲ期临床试验进展顺利，该药有望在2028年底或2029年获批上市。届时将向世界证明，在AI重塑医药研发的浪潮中，中国正从“跟随者”向“引领者”转变。

源头破局——

英矽智能聚力原始创新

如果说MDR-001代表了AI在已知靶点上优化分子的“工程学”胜利，那么英矽智能则扛起了“源头创新”的大旗，致力于展示AI发现新靶点、设计新分子的能力。

去年6月，英矽智能Rentosertib的Ⅱa期临床试验结果正式发表在《Nature Medicine》，该试验首次在人体中验证了由AI发现的全新靶点（TNIK）治疗特发性肺纤维化的可行性，标志着AI驱动的药物发现已从概念验证迈入临床疗效的实证阶段。虽然Rentosertib在临床进展上可能稍慢于MDR-001，但该药在科学探索上的“含金量”无疑更高，代表了AI拓展人类认知边界的可能性。

此外，今年1月，英矽智能宣布其潜在Best-in-Class药物NLRP3抑制剂ISM8969获得美国FDA的IND批准，拟用于治疗帕金森病。这一事件之所以震动业界，不仅在于其再次证明了AI的效率，更在于其挑战的是神经退行性疾病这一公认的“死亡谷”。

NLRP3炎症小体是当前炎症及免疫领域的明星靶点，其过度激活与多种疾病的发生相关。然而，开发一个既能有效抑制NLRP3，又能穿透血脑屏障直达中枢神经系统的药物，难度极高。ISM8969的突破性在于，通过英矽智能的生成式化学引擎Chemistry42，为其设计出了具有理想血脑屏障穿透特性的分子结构。在临床前研究中，该分子展现出良好的药代/药效动力学特征，以及优秀的选择性和安全性，这正是AI在复杂化学空间中高效导航能力的体现。

英矽智能的实践验证了生成式AI在药物研发中的完整闭环。从最初的靶点发现，到分子生成与优化，再到临床试验设计，AI技术已贯穿药物研发的全流程。更值得关注的是，其商业模式与平台价值都已得到验证。除了自研管线，英矽智能还向制药巨头授权技术平台，实现了技术价值的变现。今年1月，该公司与齐鲁制药达成药物研发战略合作，聚焦心血管与代谢疾病领域小分子抑制剂开发，合同总额超9.31亿港元。这表明，大型药企不仅认可AI发现的分子，还愿意为AI平台本身的持续产出能力付费。

平台竞逐——

海外企业构筑技术护城河

除了直接冲刺药物上市的研发企业外，还有一类AI制药企业构成了行业的“基础设施”。这些企业不以自主推进药物上市为主要目标，但其平台能力正通过一个个里程碑得到验证。英国的Exscientia和美国的Recursion，正是这一赛道的代表性企业。

2021年8月，Exscientia宣布达成一项重要合作成果：百时美施贵宝（BMS）行使选择权，获得了一款由Exscientia利用AI平台设计的免疫调节候选药物的独家授权，并为此支付了2000万美元的期权费。这款候选药物针对的是一个传统方法极难成药的免疫激酶靶点，而Exscientia仅用11个月就完成了从药物设计到候选分子筛选的全过程。这不仅是Exscientia与BMS合作的首个实质性产出，更是对其AI平台高效解决复杂化学问题能力的强力背书。

此外，Exscientia还通过EXALT-1研究展示了其在精准医学领域的布局。这项发表于《Cancer Discovery》的研究显示，利用Exscientia自主研发的单细胞功能精准医学平台，可以为晚期血液癌患者推荐更优的治疗方案，使54%的患者获得了超过1.3倍的无进展生存期获益。这意味着，AI不仅能设计分子，也可以优化治疗决策。

Recursion则走出一条更为“重资产”的工业化道路。依托庞大的湿实验室自动化系统和递归操作系统，该公司正在构建高通量的生物数据工厂。在今年年初的摩根大通医疗健康年会上，Recursion披露了其财务状况和平台进展：账面现金储备达7.55亿美元，可充分支撑企业持续运营至2027年底；研发管线布局完善，涵盖5个自主临床阶段项目及15项临床前药物发现资产；同时，与罗氏、赛诺菲、基因泰克等制药巨头建立了合作关系。Recursion的核心逻辑在于，通过大规模、标准化的实验数据训练AI模型，让模型更好地理解生物学，从而设计出更优的分子。

Exscientia和Recursion的发展模式揭示了一个更深层的行业趋势：AI制药的竞争，正从单一算法的比拼，进化为“算法-数据-自动化”三位一体的平台能力较量。在这场较量中，谁能更高效地生成高质量反馈数据、驱动AI模型持续进化，谁就能构建起竞争对手难以逾越的护城河。

冰融之路——

传统药企加速转型重塑

随着AI制药企业的快速崛起，传统大型制药企业普遍面临转型压力。业内分析认为，AI制药风暴正以超预期的速度席卷全球，传统药物研发的“冰山”正在以前所未有的速度融化。

这座“冰山”由三层“坚冰”构成：一是研发模式低效，长期依赖反复试错，平均研发周期超10年、整体投入超10亿美元，可持续性不足；二是组织体系僵化，部门壁垒明显，计算化学等技术应用受限；三是创新布局趋同，大量企业集中开发PD-1等热门靶点，造成研发资源浪费，行业创新动能不足。

面对AI带来的“高温”，传统药企的应对策略正从“要不要用AI”转向“如何用好AI”。诺和诺德联手Deep Apple、礼来投资Juvena、阿斯利康引入石药集团AI平台、赛诺菲与Formation Bio展开深度合作……一系列百亿美元级别的资本涌动和战略合作充分说明，AI已被视为驱动医疗技术进步的战略资产，而非锦上添花的辅助工具。

在这场自我革新与业态重塑中，一条清晰的转型路径正在浮现。首先是数据资产化，盘活企业数十年沉淀的“暗数据”——失败的临床试验、未发表的化合物活性信息，将其转化为AI可理解的“知识金矿”。其次是组织架构革新，建立跨学科的人机协同团队，如礼来联合英伟达打造AI实验室，实现生物研发经验与算力技术的深度融合。第三是战略升维，从聚焦单个明星药物，转向打造开放创新平台，依托内外协同，构建完整的创新生态。

时至2026年年中，谁能摘得“首款上市AI药物”的桂冠，依然充满悬念。或许是德睿智药的MDR-001，凭借减重药物巨大的市场潜力率先撞线；或许是英矽智能的ISM8969，以神经退行性疾病突破性疗法的身份改写行业格局；抑或是一匹尚未被广泛关注的行业黑马，在肿瘤或罕见病治疗领域异军突起。

但比“第一”更重要的是，一个全新的时代已然到来。这些进入临床后期阶段或是取得关键进展的AI候选药物，无论哪一款率先获批上市，都将正式宣告传统研发旧时代落幕、AI制药新时代开启。事实证明，AI早已不是医药行业的概念性“玩具”，而是能够真正创造出具备疗效与安全性，并完成大规模人体临床验证的“工具”。对于深陷高成本、低效率困境的生物医药产业而言，这是冰川消融后，照进裂缝的第一缕曙光。对于科研工作者来说，未来的命题不再是论证AI能否赋能制药行业，而是如何驾驭这股全新力量，向曾经束手无策的疑难病症发起挑战。