見微知著AI制藥管線，事實說明一切！

各種AI大模型、上億融資、BD新聞刷屏，MNC在用錢投票，鬧得不亦熱乎～今天的 AI制藥 已不是能不能行的問題，而是誰先跑到終點！

但很多人心里還是打鼓： AI找到分子、靶點，到底能不能成藥？

這不能靠理論回答，得看具體東西。

今天這篇胖貓選了眼下最受捧的AI藥物管線，從早期靶點發現，到臨床II期、III期數據，看看啥情況。

見微知著，通過這幾條管線感知這波AI制藥浪潮到底是真命題還是一陣風！

01

Zasocitinib，即將沖線上市

Nimbus Therapeutics加Schr?dinger再加武田上演了AI技術的三英戰呂布！用到的AI技術是大規模自由能擾動（Free Energy Perturbation, FEP+）

管線設計邏輯基于計算化學，同時加上AI加速的苗頭化合物優化。

靶點就是我們耳熟能詳的。

JAK家族四個激酶TYK2、、JAK2和JAK3的催化域結構高度相似，激酶抑制的選擇性是個大難題。

Nimbus和Schr?dinger用大規模基于物理的模擬（特別是FEP+）克服了JAK家族內序列相似性帶來的選擇性挑戰。

先用FEP+預測藥物TYK2的靶向活性及對JAK2和JAK3的脫靶活性。再引入絕對FEP+預測水溶性，在建模早期解決ADME問題。

團隊對預篩的4000個候選分子進行了大規模FEP+評分，評估其效力、選擇性和溶解度，并將FEP+部署到云計算資源。

最終，基于FEP+計算，46個分子被優先合成，其中9個在實驗測試中符合標準。最終開發出一種靶向TYK2 JH1結構域的候選藥物，該藥物對JAK2具有高度選擇性，對JAK1和JAK3具有中等選擇性。

團隊用AI輔助的分子設計引擎快速生成、評估、淘汰龐大的虛擬化合物庫，主要技術指標有三項： 1）皮摩爾級親和力； 2）對JAK1/2/3幾乎無選擇性； 3）良好的溶解性；

在傳統藥化解決方案下要滿足三者需要數年時間，但FEP+把這個時間壓縮到了數月。

從臨床結果看，Zasocitinib治療中重度斑塊狀銀屑病成人患者的兩項關鍵性III期隨機、多中心、雙盲、安慰劑和活性對照研究取得了積極的頂線結果。

值得一提的是，這個產品早就被武田以40億首付款買走了！

對的，你沒看錯，算是幾年來說，Big pharma BD交易，首付款金額之最了！

02

GB-0895，生成式AI設計的抗體

Generate Biomedicines的自研生成式編程生物學平臺

傳統抗體篩選靠的是噬菌體展示或雜交瘤技術，從抗體庫里撈序列。

Generate從臨床的問題出發，AI直接生成目標抗體序列。 平臺運行邏輯是一個閉環：生成（Generate）→ 構建（Build）→ 測量（Measure）→ 學習（Learn）。

GB-0895是靶向TSLP的抗體。

通過AI鎖定表位，選擇合適親和力抗體。AI識別的恰好是TSLP與受體結合的關鍵區域，阻止信號傳導的效率遠超傳統抗體。

再通過AI預測Fc區改造方案，延長抗體體內的循環時間，實現半年給藥一次。

03

Zovegalisib，基于蛋白運動軌跡的別構抑制劑

Relay Therapeutics利用分子動態學 + 低溫電子顯微鏡 + 變構口袋發現

Relay的技術哲學很獨特，蛋白質不是靜態的，它們在持續運動。

他們用Cryo-EM解析了PI3Kα全長結構，包括野生和多種突變體型（H1047X、E542X、E545X）。

通過分子動態模擬發現了傳統X射線晶體學從未揭示的隱性變構口袋，這個口袋 只在突變體 蛋白運動過程中短暫出現，野生型則幾乎沒有。

這就是Zovegalisib的設計出發點，不去搶ATP結合位（那是所有已上市PI3K抑制劑的戰場），而是打突變體專屬變構口袋。

結果顯示RLY-2608對突變PI3Kα的抑制活性比野生型高出數十倍，實現了真正的選擇性打擊，正常細胞幾乎不受影響。

繞開了傳統PI3K抑制劑的血糖紊亂等嚴重副作用。

從臨床結果看， Zovegalisib在PI3Kα突變驅動的乳腺癌和血管畸形中療效顯著優于現有標準治療，有潛力成為這些適應癥的BIC（Best-in-Class）藥物。

2026年底將有多項注冊里程碑，2027年初啟動一線乳腺癌關鍵試驗。

04

REC-4881，AI表型篩選 + 基因-疾病關聯預測

Recursion（Morphology DevMap、MapData）的高通量細胞形態學圖譜（Morphological Phenotyping）+ 因果推理模型

Recursion與其它AI制藥公司不同，核心平臺是形態學圖譜。

用顯微鏡對數百萬個細胞進行成像，每個細胞提取一千多種形態特征（細胞核面積、線粒體形狀、突觸分布……），建立正常細胞與疾病模型細胞的視覺指紋庫。

對REC-4881，Recursion建立了APC基因敲低的疾病模型。

APC突變是家族性腺瘤性息肉病FAP的致病原因，患者腸道細胞失去了調控β-catenin降解的能力，導致Wnt通路持續激活，息肉瘋狂生長。

AI在數千個化合物庫中篩選哪一個分子能讓APC突變細胞的形態回歸正常，最終發現MEK1/2抑制劑有這個效果！

這是一個完全由AI預測驅動發現的靶點。

隨后Recursion用因果推理模型深入研究MEK抑制→下游通路下調→β-catenin信號正常化→息肉減少。解釋了REC-4881在FAP患者中產生效果的底層機制。

所以REC-4881的創新不在分子本身（這產品從武田license in的），而在于AI找到了它在FAP適應癥上的新用途，實現了老藥新用+精準匹配。

REC-4881目前處于Phase 1b/2， 安全性上不良事件多為 1/2 級（痤瘡樣皮炎、CPK 升高、皮疹），3 級發生率低，無 4/5 級，安全性可控。

有效性方面 ，4 mg組給藥 12 周后大多患者息肉明顯減少，停藥12周后仍維持效果。

05

總結

這幾家公司最快的是Zasocitinib（武田/Nimbus），其次是GB-0895和Zovegalisib的III期管線。

見微知著，背后是十幾家公司的不同解題思路。技術路線沒有絕對優劣，靶點、分子、資金、執行，缺一不可。

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