阿斯利康與insitro簽署最高18.6億美元AI藥物發現協議
nashnova research
阿斯利康向AI生物科技公司insitro支付4000萬美元預付款，啟動一項總價值最高18.6億美元的多年期合作，瞄準肝臟和心臟兩大長期缺藥的疾病領域——這是大藥企把最前端的靶點發現環節交給AI平台的又一張大額支票。
18.6億美元怎樣拆？
預付款4000萬美元，這是insitro現在就能拿到的錢。
後續最高約14.6億美元屬開發與商業里程碑付款——這意味著→ 只有藥物一步步推進到上市、賣出成績，錢才會逐筆到賬。
此外insitro還可獲得未來銷售額個位數百分比的特許權使用費。簡單來說＝ 預付款是「入場費」，大頭全靠後續成果兌現。
為甚麼選肝病和心肌病？
合作聚焦兩大適應症：代謝功能障礙相關性脂肪性肝炎（MASH）（一種因代謝紊亂導致肝臟發炎、纖維化的慢性病）和心肌病（心肌結構或功能異常的一組疾病）。
這兩類病的共同難點：生物學驅動機制至今未有釐清，長期缺乏有效療法。
這反映出 阿斯利康自身在這兩個方向近期遭遇挫折——心肌病藥物Wainua今年未能顯示療效，一款MASH候選藥去年在中期臨床階段終止開發。CEO索里奧特正急需新路徑補上缺口。
insitro的AI平台做甚麼？
insitro用自研的「虛擬人體」（Virtual Human）平台，把實驗室培育的細胞模型與機器學習結合，尋找疾病的因果生物學機制。
簡單來說＝ 先在實驗室裡造出模擬人體組織的細胞，再讓AI從海量數據中篩出「哪個靶點才是病因的關鍵開關」。
在本次合作中，insitro負責把阿斯利康指定的靶點從發現階段推進到開發候選階段；之後的臨床試驗運營與資金，全部由阿斯利康承擔。
與其他AI製藥公司有甚麼不同？
insitro CEO達芙妮·科勒指出：大多數AI製藥公司切入的環節是靶點確定之後（優化分子結構、預測藥理特性），而insitro往前走了一步——深入理解疾病生物學本身，找到該在哪裡干預。
這意味著→ insitro賭的是「選對靶點」這個最上游的難題，而不是「已知靶點上做更快的分子設計」。
科勒透露，MASH方向研究已相當深入，有望較快產出藥物靶點；心血管方向則預計需要更長時間。MASH靶點能否如期湧現，是這筆協議近期最關鍵的驗證節點。
阿斯利康為甚麼需要外部AI？
研發執行副總裁莎倫·巴爾坦言：「選擇新靶點是研發中最難做的事之一。當我們在主流期刊上讀到一條新通路時，它已不再新穎，我們已經落後了。」
她認為，將AI工具與經驗豐富的科學家結合，可以減少實驗室分子測試數量、降低試錯成本並加速發現。
這反映出 大藥企在靶點發現環節面對一個結構性瓶頸：內部科學家的經驗很強，但數據驅動的早期篩選能力不足——這正是AI平台試圖填補的缺口。
insitro背後還有誰？
insitro投資方包括安德森·霍洛維茨（a16z）、貝萊德和淡馬錫，是AI製藥領域資本背景最厚的公司之一。
此前insitro已與百時美施貴寶擴大了針對肌萎縮側索硬化症（ALS，一種運動神經元退化疾病）的合作，並與禮來合作構建預測小分子藥理學特性的AI模型。
這意味著→ 阿斯利康不是第一個下注insitro的大藥企，但18.6億美元的交易總值是insitro迄今公開披露的最大一筆合作。
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