晶泰AI大分子平台获突破，与优时比达成商业授权合作

在全球生物医药领域，AI 加速创新药研发已成为不可逆转的趋势。

2025 年 1 月 9 日，国内 AI 制药企业晶泰科技旗下 Ailux Biologics 与比利时跨国药企优时比（UCB）达成合作，根据协议，晶泰科技商业授权 UCB 使用 Ailux Biologics 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。XtalFold 是一套基于 AI  的软件平台，能够为大分子药物研发提供快速且准确的结构信息，在多个研发阶段加速创新。

根据 Drug Discovery Trends 最新报告，全球 AI 药物发现市场规模在 2023 年达到约 17 亿美元，预计到 2033 年将增长至 119.3 亿美元。Morgan Stanley 预测，AI 技术有望在未来十年为医药行业带来 50 个新疗法，创造超过 500 亿美元的销售额。McKinsey 的研究则显示，生成式 AI 可能为制药行业带来相当于年收入 2.6% 至 4.5%，约 600 亿至 1100 亿美元的增长。

另一边，传统药物研发面临着巨大挑战。据了解，一个新药从研发到上市平均需要 12-15 年时间，投入成本在 8.79 亿至 28.7 亿美元之间。而在临床试验阶段，仅有 9% 至 14% 的候选药物能最终获得批准上市。在此背景下，AI 技术正在重塑制药行业的研发模式。

目前，全球至少已有 73 个基于 AI 技术开发的小分子、抗体和疫苗治疗产品处于研发管线中，其中 15 个已进入临床试验阶段。根据 Scopus 数据分析，AI 在制药领域的应用正呈现爆发式增长。临床试验 AI 相关研究发表量在2024年预计达到 7442 篇，较 2019 年增长 444%，年复合增长率40%；AI 药物发现领域增长 421%，年复合增长率 39%。在研发效率方面，采用 AI 驱动的工作流程的药物平均只需要 4 年时间就能获得监管批准，相比传统的 5-7 年有显著提升。

AI 驱动的药物研发正从概念验证阶段迈向规模化应用。2023 年，AlphaFold 项目获得诺贝尔化学奖，让蛋白质结构预测技术备受瞩目。而就在 AlphaFold 的开发者获颁诺奖的第二天，晶泰科技正式官宣旗下与 AlphaFold 同类型技术平台 XtalFold 与强生公司旗下的 Janssen Biotech 签署了商业授权协议，获得大厂认可。

AI 技术正在缩短研发周期和降低成本、提高监管审批的成功率、促进新靶点的发现和创新药物的开发等方面改变大分子药物研发。以疫苗研发为例，AI 可以显著提高表位选择的准确性，预测最可能激发强烈免疫反应并与抗体良好结合的表位结构，从而降低疫苗研发的失败率。

例如辉瑞的新冠口服药 Paxlovid 的药物探索阶段中，晶泰科技就曾帮助其所需要化合物及其所有可能的固体形态，通过 AI 算法全部预测且准确匹配实验结果，仅 6 周就帮助辉瑞确认了候选药物的优势晶型，用于后续的开发和生产。

据悉，优时比此次引入的 XtalFold 平台通过序列信息对生物大分子之间的相互作用进行建模，这一能力在抗体药物研发中发挥着关键作用。该平台的应用范围涵盖抗原设计、表位识别、亲和力成熟、pH 敏感性改造和双抗设计等多个研发环节。在严格的基准测试中，XtalFold 在整体成功率和难以建模区域（如抗体抗原界面）的质量方面均展现出领先优势。

对于 UCB 而言，引入 XtalFold 平台是其加速抗体药物研发的重要战略布局。作为一家专注于免疫系统疾病和中枢神经系统疾病的全球性制药公司，优时比在 2023 年实现 53 亿欧元营收，在全球约 40 个国家拥有 9000 余名员工。其在抗体发现和工程方面拥有深厚的积淀，建立了独特而高效的单 B 细胞筛选和体外展示发现技术。XtalFold 的引进将进一步推动其研发技术升级。

我们也了解到，作为一家成立于 2015 年的科技企业，晶泰科技正在构建一个覆盖多个技术领域的综合性创新平台。在多肽研发方面，该公司近期与新加坡国立癌症中心（NCCS）和杜克-新加坡国立大学医学院（Duke-NUS）展开合作，针对肾透明细胞癌研发创新疗法。在晶体结构预测领域，该公司在 2024 年 12 月举办的第七届 CSP Blind Test 中从全球 28 个参赛队伍中脱颖而出，成为表现最出色的两个团队之一。在产业合作方面，该公司已与礼来、强生等多家跨国药企建立战略合作关系。

从产业化进程来看，晶泰科技已建立了从 AI 算法到自动化实验的完整研发体系。2022 年 9 月，该公司在上海张江设立总部，建成数千平方米的自动化实验室，实现7*24小时不间断运转。同时，该公司积极探索 AI 技术在更广泛领域的应用，于 2024 年 12 月与微软中国达成战略合作，将在生命科学、新材料和教育等领域开展深度合作。

技术创新正在重塑制药产业的研发模式，AI 技术正在从概念验证阶段迈向规模化应用。排名前列的国际药企，选择与创新科技企业合作，体现了制药行业对 AI 赋能药物研发的信心。

不过，AI 在生物制药领域的应用仍面临一些关键挑战，例如数据管理与质量问题，高质量、标准化的数据集对AI工具的有效性至关重要；对 AI 工具的信任度，许多团队对 AI 的可靠性持怀疑态度，或难以将其有效整合到现有工作流程中；工具成熟度和可及性，现有 AI 工具往往未能完全针对特定应用场景进行优化；以及技能和基础设施，成功采用 AI 需要熟练的人才队伍和现代化基础设施。

随着中国 AI 制药企业在全球创新药研发格局中的崛起，更多制药巨头加入这一浪潮，AI 驱动的药物研发有望在未来几年迎来更大突破。

参考相关企业新闻稿等材料

来源：荣格医药商情

编译：John Xie