近日，英矽智能宣布与齐鲁制药集团及其下属上海齐鲁制药研究中心达成一项总额超过9.31亿港元的药物研发战略合作。

 

根据协议，双方将依托英矽智能的Pharma.AI平台，针对特定靶点开发用于心血管与代谢疾病的小分子抑制剂，其中英矽智能负责小分子药物设计与优化，齐鲁制药将负责后续开发与商业化工作。

 

据悉，英矽智能于2025年12月30日在香港上市，距今不满一个月，此次与齐鲁制药的合作是其上市以来落地的第四笔合作。

 

01 重塑研发范式

 

在医药行业，传统新药研发具有高投入、高风险、长周期的行业特征，行业有“双十定律”的说法，一款创新药从最初的研发立项到最终成功上市，平均需要耗时十年之久，投入资金高达数十亿美元，而最终能够成功通过临床试验、实现商业化的概率却不足10%。这种低效且高耗的研发模式，严重制约了全球创新药的研发进程。

 

随着人工智能（AI）技术的快速迭代与突破，这一固有困局正在被逐步改写。AI技术凭借其强大的数据处理、模式识别与预测能力，从靶点发现、分子设计到临床结果预测，每一个环节都能实现效率的大幅提升，为新药研发带来了新的机遇。

 

以英矽智能自主研发的Pharma.AI平台为例，由Biology42、Chemistry42、Medicine42及Science42组成，旨在覆盖整个药物发现和开发过程。该平台能够识别新的药物靶点，针对新靶点或已知靶点从头设计分子化合物，并对候选药物的临床开发路径进行优化。

 

根据英矽智能披露的数据，借助Pharma.AI，其自主研发项目从靶点发现到提名临床前候选化合物（PCC）的平均时间，被压缩至12至18个月。相比之下，传统早期药物研发方法完成这一过程平均需要4.5年，效率大幅提升。

 

同时，每个项目仅需合成和测试60—200个分子，远低于传统研发模式下数百甚至数千个分子的测试量，大幅缩短了研发周期，也实现了时间与物质成本的双重节约。

 

其中最具代表性的案例，是由AI发现的全新机制抗特发性肺纤维化候选药物Rentosertib（ISM001-055），这是英矽智能进展最快的自研管线。该项目是全球首个在IIa期临床试验中取得积极结果的AI驱动药物。英矽智能仅用18个月就完成了项目的早期药物发现工作，全程筛选并测试了78个分子，便成功确定候选化合物。从PCC推进至I期临床试验，只耗时9个月，清晰展现了AI赋能研发的“加速度”。

 

依托Pharma.AI平台，截至目前，英矽智能已构建了一条包含30多个项目的产品管线，覆盖纤维化、肿瘤、免疫、心血管代谢及中枢神经系统疾病等多个治疗领域。除了Rentosertib之外，在肿瘤领域，英矽智能自主研发的泛TEAD抑制剂ISM6331及MAT2A抑制剂ISM3412，均已启动全球多中心I期临床试验。

在推进自研管线的同时，英矽智能也在通过软件授权和联合研发合作等模式来实现Pharma.AI平台技术的商业化。

 

根据招股书，英矽智能此前与Exelixis、Stemline等公司达成的3项管线对外授权合作，合作总额最高可达21亿美元。此外，英矽智能还与赛诺菲、礼来、复星医药等制药企业达成了共同研发合作，与诺和诺德、勃林格殷格翰、辉瑞等药企达成了靶点发现合作。

 

英矽智能于2025年12月30日在港交所成功挂牌上市，上市后不足一个月的时间内，便密集达成多项重磅合作。

 

例如，2026年1月5日，与施维雅达成总金额达8.88亿美元的研发合作，聚焦创新抗肿瘤疗法的发现与开发。1月20日，与衡泰生物达成ISM8969项目的共同开发合作协议，加速这款具备穿透血脑屏障性质的新型NLRP3抑制剂的全球开发。

 

此次与齐鲁制药的合作，进一步深化了英矽智能在心血管与代谢疾病领域的布局。英矽智能此前在BIO-Europe大会上发布的自有心血管和代谢疾病管线组合，涵盖从苗头化合物到IND-enabling阶段的8款候选药物，研发流程均由Pharma.AI驱动。

 

02 落地“黄金赛道”

 

技术的优势必须与市场的迫切需求同频共振，才能释放最大的商业价值。英矽智能与齐鲁制药此次合作聚焦于心血管与代谢疾病领域，正是这一逻辑的集中体现。

 

心血管与代谢疾病（如高血压、动脉粥样硬化、糖尿病及其并发症）构成了全球最沉重的疾病负担之一。在中国，相关患者群体数以亿计，且随着人口老龄化与生活方式变化，患病率持续攀升。这些慢性病需长期管理，但现有疗法在疗效、安全性或用药便利性上仍有诸多未满足的需求，这为创新药研发提供了广阔的市场空间。

 

近年来，以GLP-1受体激动剂为代表的代谢疾病疗法取得了巨大的成功，不仅在降糖、减重方面展现出卓越疗效，更在心血管保护等领域取得了突破性进展，极大地改变了代谢疾病与心血管疾病的治疗格局。司美格鲁肽、替尔泊肽等重磅药物的成功，不仅证明了代谢疾病领域的巨大市场潜力，也吸引了全球制药巨头重新加大在心血管与代谢疾病领域的研发投入，掀起了一轮新的研发热潮。

 

在这一热潮下，AI技术的介入显得恰逢其时，能够加速创新疗法的研发进程，帮助企业在激烈的市场竞争中抢占先机。

 

近年来，国家医保目录动态调整，越来越多临床价值高的创新药被纳入，特别是2025年以来，多款心血管代谢领域的重磅创新药（如GLP-1受体激动剂、PCSK9抑制剂等）通过国谈大幅降价进入医保，这一方面提高了药品可及性，另一方面也重塑了市场竞争格局。这意味着，未来药企的竞争力将愈发取决于能否开发出具有临床差异化的新一代疗法。

 

对于齐鲁制药这样的国内领军企业而言，携手英矽智能，正是为了布局未来，借助AI技术挖掘全新靶点、开发差异化管线，构建管线壁垒。

 

另一方面，心血管与代谢疾病的发病机制复杂，涉及多基因、多通路、多器官的相互作用。AI技术，特别是多模态生成式AI，能够整合基因组学、蛋白质组学、转录组学、临床数据等海量异构信息，挖掘疾病背后隐藏的共性网络和全新靶点，有望催生具有突破性的创新药。

 

03 繁荣背后的冷思考

 

近期，AI制药领域可谓动作频频，吸引了行业内外的广泛关注。

 

在临床进展方面，国内外多家AI制药企业相继宣布，由AI设计的产品进入III期临床试验阶段。

 

例如，2025年12月，德睿智药宣布启动小分子GLP-1受体激动剂MDR-001的III期中国临床试验。2025年底，美国Generate Biomedicines公司设计的抗体类药物GB-0895启动Ⅲ期临床试验。

 

在产业合作方面，2026年开局之际，全球范围内的重磅合作接连落地。

 

2026年1月5日，赛诺菲与华深智药子公司Earendil Labs达成最高25.6亿美元的战略合作，聚焦AI驱动的创新药研发。2026年1月，科技巨头英伟达与礼来宣布将在未来五年共同投资10亿美元建立人工智能药物实验室，深化AI在药物研发领域的应用。晶泰控股近期也动作不断，旗下晶泰科技与甘李药业达成人工智能多肽创新药研发全球战略合作及平台授权协议。

 

然而，在资本市场热情高涨、行业合作持续升温的背后，AI制药企业仍面临诸多亟待破解的挑战，比如商业化困境。

 

以晶泰科技为例，2024年收入达2.66亿元，2025年上半年公司首次实现盈利。

 

招股书显示，英矽智能2022年至2024年营收虽快速增长（从3014.7万美元增至8583.4万美元），但三年累计净亏损高达约4.5亿美元。收入绝大部分来源于药物发现合作与软件授权，而自研管线的商业化收益尚未兑现。

 

AI制药企业的核心资产是技术平台与研发管线，而管线的临床推进与商业化落地需要漫长的周期与高昂的成本，这就导致多数AI制药企业在早期阶段难以实现盈利。英矽智能在招股书中也明确表示，未来的商业成功在很大程度上仍依赖于Pharma.AI平台的技术能力，以及候选药物能否借助该平台成功开发并最终实现商业化。

 

除了商业化困境之外，数据质量与标准化难题也是AI制药行业面临的挑战之一。

 

当前可用于训练的高质量、标准化生物医学数据依然稀缺，且不同来源的数据往往标准不一，形成“数据孤岛”，严重制约了AI模型的泛化能力和在未知领域的探索能力。如何获取充足的高质量数据，建立统一的数据标准与共享机制，是AI制药行业需要长期探索与解决的问题。

 

尽管面临诸多挑战，但不可否认的是，AI制药行业仍具有广阔的市场空间与发展潜力。

 

根据波士顿咨询集团（BCG）的数据，在临床前阶段的药物发现步骤中，AI技术可以节省至少25%~50%的时间和成本，大幅提升研发效率。

 

根据The Business Research Company的最新数据，全球AI制药市场规模将从2023年的15.8亿美元增长至2028年的56.2亿美元，年复合增长率高达28.5%，展现出强劲的增长势头。

 

04 结语

 

对于中国制药产业而言，拥抱AI貌似成为一个关乎未来竞争力的“必修课”，随着更多类似合作的涌现，一个由人工智能赋能，更具创新活力的中国医药研发新生态，正在加速生成。

 

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