见微知著AI制药管线，事实说明一切！

各种AI大模型、上亿融资、BD新闻刷屏，MNC在用钱投票，闹得不亦热乎～今天的 AI制药 已不是能不能行的问题，而是谁先跑到终点！

但很多人心里还是打鼓： AI找到分子、靶点，到底能不能成药？

这不能靠理论回答，得看具体东西。

今天这篇胖猫选了眼下最受捧的AI药物管线，从早期靶点发现，到临床II期、III期数据，看看啥情况。

见微知著，通过这几条管线感知这波AI制药浪潮到底是真命题还是一阵风！

01

Zasocitinib，即将冲线上市

Nimbus Therapeutics加Schrödinger再加武田上演了AI技术的三英战吕布！用到的AI技术是大规模自由能扰动（Free Energy Perturbation, FEP+）

管线设计逻辑基于计算化学，同时加上AI加速的苗头化合物优化。

靶点就是我们耳熟能详的。

JAK家族四个激酶TYK2、、JAK2和JAK3的催化域结构高度相似，激酶抑制的选择性是个大难题。

Nimbus和Schrödinger用大规模基于物理的模拟（特别是FEP+）克服了JAK家族内序列相似性带来的选择性挑战。

先用FEP+预测药物TYK2的靶向活性及对JAK2和JAK3的脱靶活性。再引入绝对FEP+预测水溶性，在建模早期解决ADME问题。

团队对预筛的4000个候选分子进行了大规模FEP+评分，评估其效力、选择性和溶解度，并将FEP+部署到云计算资源。

最终，基于FEP+计算，46个分子被优先合成，其中9个在实验测试中符合标准。最终开发出一种靶向TYK2 JH1结构域的候选药物，该药物对JAK2具有高度选择性，对JAK1和JAK3具有中等选择性。

团队用AI辅助的分子设计引擎快速生成、评估、淘汰庞大的虚拟化合物库，主要技术指标有三项： 1）皮摩尔级亲和力； 2）对JAK1/2/3几乎无选择性； 3）良好的溶解性；

在传统药化解决方案下要满足三者需要数年时间，但FEP+把这个时间压缩到了数月。

从临床结果看，Zasocitinib治疗中重度斑块状银屑病成人患者的两项关键性III期随机、多中心、双盲、安慰剂和活性对照研究取得了积极的顶线结果。

值得一提的是，这个产品早就被武田以40亿首付款买走了！

对的，你没看错，算是几年来说，Big pharma BD交易，首付款金额之最了！

02

GB-0895，生成式AI设计的抗体

Generate Biomedicines的自研生成式编程生物学平台

传统抗体筛选靠的是噬菌体展示或杂交瘤技术，从抗体库里捞序列。

Generate从临床的问题出发，AI直接生成目标抗体序列。 平台运行逻辑是一个闭环：生成（Generate）→ 构建（Build）→ 测量（Measure）→ 学习（Learn）。

GB-0895是靶向TSLP的抗体。

通过AI锁定表位，选择合适亲和力抗体。AI识别的恰好是TSLP与受体结合的关键区域，阻止信号传导的效率远超传统抗体。

再通过AI预测Fc区改造方案，延长抗体体内的循环时间，实现半年给药一次。

03

Zovegalisib，基于蛋白运动轨迹的别构抑制剂

Relay Therapeutics利用分子动态学 + 低温电子显微镜 + 变构口袋发现

Relay的技术哲学很独特，蛋白质不是静态的，它们在持续运动。

他们用Cryo-EM解析了PI3Kα全长结构，包括野生和多种突变体型（H1047X、E542X、E545X）。

通过分子动态模拟发现了传统X射线晶体学从未揭示的隐性变构口袋，这个口袋 只在突变体 蛋白运动过程中短暂出现，野生型则几乎没有。

这就是Zovegalisib的设计出发点，不去抢ATP结合位（那是所有已上市PI3K抑制剂的战场），而是打突变体专属变构口袋。

结果显示RLY-2608对突变PI3Kα的抑制活性比野生型高出数十倍，实现了真正的选择性打击，正常细胞几乎不受影响。

绕开了传统PI3K抑制剂的血糖紊乱等严重副作用。

从临床结果看， Zovegalisib在PI3Kα突变驱动的乳腺癌和血管畸形中疗效显著优于现有标准治疗，有潜力成为这些适应症的BIC（Best-in-Class）药物。

2026年底将有多项注册里程碑，2027年初启动一线乳腺癌关键试验。

04

REC-4881，AI表型筛选 + 基因-疾病关联预测

Recursion（Morphology DevMap、MapData）的高通量细胞形态学图谱（Morphological Phenotyping）+ 因果推理模型

Recursion与其它AI制药公司不同，核心平台是形态学图谱。

用显微镜对数百万个细胞进行成像，每个细胞提取一千多种形态特征（细胞核面积、线粒体形状、突触分布……），建立正常细胞与疾病模型细胞的视觉指纹库。

对REC-4881，Recursion建立了APC基因敲低的疾病模型。

APC突变是家族性腺瘤性息肉病FAP的致病原因，患者肠道细胞失去了调控β-catenin降解的能力，导致Wnt通路持续激活，息肉疯狂生长。

AI在数千个化合物库中筛选哪一个分子能让APC突变细胞的形态回归正常，最终发现MEK1/2抑制剂有这个效果！

这是一个完全由AI预测驱动发现的靶点。

随后Recursion用因果推理模型深入研究MEK抑制→下游通路下调→β-catenin信号正常化→息肉减少。解释了REC-4881在FAP患者中产生效果的底层机制。

所以REC-4881的创新不在分子本身（这产品从武田license in的），而在于AI找到了它在FAP适应症上的新用途，实现了老药新用+精准匹配。

REC-4881目前处于Phase 1b/2， 安全性上不良事件多为 1/2 级（痤疮样皮炎、CPK 升高、皮疹），3 级发生率低，无 4/5 级，安全性可控。

有效性方面 ，4 mg组给药 12 周后大多患者息肉明显减少，停药12周后仍维持效果。

05

总结

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

见微知著，背后是十几家公司的不同解题思路。技术路线没有绝对优劣，靶点、分子、资金、执行，缺一不可。

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