AI制药BD重磅落地：剂泰、礼来攻坚肝外递送，验证仍是关键

AI制药BD重磅落地：剂泰、礼来攻坚肝外递送，验证仍是关键

2026年10月20日 19:12

　　AI制药领域再传重磅合作。

　　10月19日，剂泰科技宣布与 礼来 达成战略合作，聚焦新型LNP（脂质纳米颗粒）递送解决方案的研究与发现，以探索支持多种治疗模式的组织特异性递送解决方案。

　　据公开可查交易口径，这是国内首个以生成式AI平台为核心驱动、围绕LNP递送展开的战略合作，也是全球交易规模最大的AI驱动肝外LNP递送平台合作。

　　根据协议条款，剂泰科技将收取一笔逾千万美元的首付款，并有资格获得总额最高可达11亿美元的开发、监管及商业里程碑付款。此外，剂泰科技还可获得基于合作产品年度净销售额个位数百分比的分级特许权使用费。

　　这笔交易也是当前AI制药浪潮的缩影。跨国药企持续加码AI基建与外部BD（商务拓展）；国内AI驱动的生物科技公司依托差异化技术赛道卡位，传统制药巨头积极转型，与AI公司技术优势形成强力互补。

　　但行业仍面临转化考验，目前尚无一款从靶点到分子全链路由AI从头设计并获批上市的药物。从BD结构看，这类合作普遍首付占比不高，绝大部分交易对价设置后置，与开发、商业化节点挂钩；从过往案例统计来看，里程碑实际兑付规模远低于交易名义总额，这也是药企典型的风险缓释安排。

　　公开资料显示，LNP已成为靶向目标组织和细胞，实现治疗性载荷递送的重要技术手段。但传统LNP脂质结构的发现长期依赖研发人员的经验设计与大量实验筛选，周期长、可探索空间有限。

　　此次剂泰科技与 礼来 的合作，将结合双方各自优势，共同聚焦发现和优化新型LNP结构，以期提升组织特异性、改善治疗效果，并拓展LNP技术在多个疾病领域的应用。

　　剂泰科技的核心优势在于自主研发的AI纳米递送平台NanoForge。截至目前，NanoForge平台已积累超1000万种脂质结构以及10万个实验数据点，公司已依托这套平台推进十余条研发管线，并在8类人体器官和组织/细胞靶向递送方向取得研究进展。

　　按照合作安排，剂泰科技将依托NanoForge驱动的AiLNP平台开展研发工作。AiLNP搭载脂质从头生成算法、脂质语言基础模型以及METiS智能体ALAN，搭建起AI设计、预测与 高通 量实验闭环迭代体系。

　　 礼来 方面将投入药物发现、开发及商业化相关资源，支持合作项目推进。这一合作也延续了礼来近年来在AI制药领域的系统布局。

　　在礼来看来，传统药物发现本质上是手工式研发流程，化学家、工程师与生物学家一轮轮迭代开发药物，即便是效率最高的研发团队，每年针对单个靶点也仅能测试数千个分子构想。礼来布局 人工智能 ，旨在以计算工具赋能科学家的专业经验，拓展研发的可能性边界。公司看好AI在药物研发领域的巨大机遇，但同时承认，AI的潜在价值仍处在早期落地阶段。

　　近年来，礼来持续布局AI研发基础设施建设。2024年10月，礼来任命了第一位首席 人工智能 官；2025年10月，礼来宣布与 英伟达 合作，创建一个 人工智能 联合创新实验室；今年2月，其印第安纳波利斯园区的LillyPod超级 计算机 落地，用于生物医学模型训练与分子计算评估。

　　与此同时，礼来持续推进对外AI研发合作，合作方向涵盖蛋白结构预测、新型抗菌分子、RNA靶向疗法、小分子新药发现等，合作方包括OpenAI、 英矽智能 、晶泰科技等企业。

　　本次合作将把剂泰在纳米递送领域的AI理性设计能力，与礼来在生物学评估、转化开发上的资源结合，共同开展新型LNP结构筛选与验证，探索适配不同载荷的肝外递送方案。

　　对 创新药 研发而言，该类载体若验证可行，有望为核酸药物、基因编辑工具、mRNA疗法、体内细胞疗法等提供新的递送选项。

　　AI制药行业经历了多个发展阶段，包括基础研究期、初步拓展期、技术提升期和快速扩张期。目前行业持续快速扩张，随着相关商业化应用的落地，AI制药行业有望迎来密集收获期。

　　从市场规模看，根据MedMarket Insights预测，2025年全球AI制药行业市场规模为24.90亿美元，预计到2031年，市场规模增长到135.23亿美元，2025—2031年复合增长率约为32.6%；预计2035年全球AI制药市场规模为462.52亿美元，2031年后复合增长率有望突破35%。

　　 中信建投证券 指出，中国AI制药市场有望成为全球最具有确定性的增量市场之一。根据智药局数据，2025年中国AI制药行业的市场规模为19.83亿元。2031年市场规模有望达到121亿元。

　　在此背景下，头部跨国药企持续加码AI布局。今年8月， 诺和诺德 与 亚马逊 云科技（AWS）达成合作，选定AWS为首选云服务提供商和战略AI合作伙伴，共同加速药物发现进程，并推动技术基础设施现代化；10月， 阿斯利康 与Insitro达成最高15亿美元研发合作，依托后者的Virtual Human多组学AI平台挖掘心血管代谢疾病因果靶点，重点覆盖MASH、心肌病，推进候选药物开发。

　　而在这一合作热潮下，中国企业也成为重点合作的对象。 阿斯利康 持续牵手 石药集团 ，先后借助后者的AI小分子发现平台和AI驱动的siRNA发现及递送平台，分别布局慢性疾病口服小分子与siRNA核酸新药早期发现； 武田制药 与 英矽智能 达成全球战略合作， 英矽智能 将依托其端到端 Pharma.AI 平台，针对武田选定的疾病领域主导AI候选药物发现。

　　值得一提的是，热闹的合作背后，交易结构暗藏风险分担的设计。麦肯锡近期的一份报告显示，2025年，全球前20大药企AI制药相关交易的名义交易规模翻番至295亿美元。但交易条款设计体现出较强的风险缓释安排，2025年首付现金合计仅6亿美元，仅占交易总额的2%；合同对价中60%—90%取决于后续临床与商业化里程碑。这种后置付款安排，反映药企已经意识到，早期发现环节的提速，并不能保证资产临床开发能够成功。

　　2023—2024年签署的38笔交易中，截至2026年6月，实际支付金额不足最高里程碑对价总额的1%。考虑到临床试验普遍长达数年的周期，低兑付率本在预期之内。麦肯锡认为，这一数据说明，这类交易结构能够为买方隔离财务风险，不过在资产跨过后期临床关卡之前，账面价值都无法兑现。想要把名义交易对价转化为实际回款，生物制药企业必须把AI工具用在影响临床失败率的关键之处——也就是生物学与转化医学瓶颈环节。

　　这也意味着，AI制药赛道的价值兑现，最终不在于签下多少高额BD，而在于能否真正突破转化与生物学层面的研发卡点。前路仍充满临床不确定性，但这也恰恰是AI技术需要证明自身价值的主战场。

（文章来源：21世纪经济报道）

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