编辑｜海若镜
2024年，国内生物医药投资市场的低落情绪依旧。一些被预期会“逆势上扬”的赛道没能激起水花，“不看Biotech了”“回国后就没想到会遇上没人投这种情况”的声音仍然贯穿在上半年的许多交流中。
但即使处在行业整体遇冷期，药物递送仍然备受资本市场关注。据动脉网数据，近3年来，国内药物递送技术市场的投融资金额超过400亿元。其中，位居前两位的偶联和核酸纳米载体技术领域均超过百亿元。
“随着基因核酸药物快速发展，药物不仅是以过去想象的小分子抗体形态存在，而是一个个基因代码，透过核酸‘软件’将疾病细胞重新编码为健康细胞。但这类‘可编程药物’不具备成药性，需通过纳米载体将序列递送至靶细胞里释放。”近期完成C轮融资后，剂泰医药联合创始人、CEO赖才达这样对36氪等媒体解释药物递送赛道“火热”的原因。
剂泰医药专注于“AI+药物递送”技术布局，打造多器官靶向递送系统，加速CGT、核酸药物等领域产品开发，36氪此前曾对其进行详细发布（附链接）。本次，剂泰医药的C轮融资募资金额达1亿美元，由中金资本旗下基金领投，太平香港保险科创基金跟投。募资资金主要用于推进AI+药物递送平台建设和自研管线发展。
成立至今，剂泰医药累计完成近3亿美元融资，此前投资方包括红杉中国、国寿股权、人保股权、五源资本等。
在赖才达看来，药物递送“是强需求驱动的方向”。过去数年间，基因治疗、核酸药物等前沿领域的兴起、产品获批及应用，不断突出了递送系统在成药过程中的作用。根源上讲，这是因为mRNA、siRNA、CRISPR等技术“一旦解决递送问题，成药性会非常好”。因此，递送载体本身已经逐步从“工具”的角色中突围，成为潜在的助推新疗法出现的方法。
此外，该赛道火热部分也得益于新冠疫情。有投资人提到，疫情期间mRNA疫苗的开发使得“LNP作为新型递送载体的安全性和有效性获得验证”。比如，Moderna、BioNTech两家核酸企业的mRNA新冠疫苗均使用了LNP递送技术。
不过，递送载体本质上十分复杂，比如“作为目前配置和递送核酸药物的标准方法，LNP通常由4种及以上脂质成分组成”。而每种脂质其实都有独特的化学结构和不同的物理化学性质，能够独立地被优化。因此，想从中“寻找到最佳组合的难度犹如大海捞针”。
针对此，剂泰医药的解法是通过将数据驱动的AI算法，和高通量筛选、实验平台相结合，进行更加全面的筛选。“我们主要从Decode、Design、Deliver这3个维度突破药物递送难题。Decoding环节，基于公司的干/湿实验大数据平台，我们解码生物和纳米材料之间复杂作用关系，以此建立一个AI大模型。再应用蛋白结构的模拟计算能力分析、预测纳米材料在人体内到底有什么样的生物分布，在不同的器官靶向有哪些特征；然后，以此为基础进行设计，通过递送大模型PhatGPT的深层算法，生成大量的新的纳米元件；最后，再透过强化学习迭代指引干/湿实验迭代系统，精准设计递送的条件，把药物送病灶，从而加速赋能药物开发。”
目前，公司已自主研发了AI驱动的核酸递送系统设计平台（AiLNP）、AI驱动mRNA序列设计平台（AiRNA）、AI驱动小分子制剂设计平台（AiTEM）三个“AI+技术平台”。
此外，基于公司现有的药物递送平台和生成式AI技术，剂泰医药还开发出一项METiSLipidLM脂质语言模型和PhatGPT脂质生成模型, “打造百万级脂质库”, 从而突破了国际专利壁垒；并结合创新性的分子模拟技术，模拟LNP在体内外的各个微观过程，实现多器官靶向纳米材料开发。
以剂泰医药在肝靶向领域的布局为例，已公开发表的相关动物实验数据显示，AiLNP平台的肝靶向LNP递送效率约为行业标准的20倍，这代表着“成药性大规模提升”。“以一项肿瘤适应症为例，透过更好的表达量，我们实现了蛋白在局部的高表达，小鼠实验模型为100%CR，实现了比对标品种更好的药效，具体结果预期在明年发布。”赖才达表示。
此外，剂泰医药还布局了包括全身肌肉、脑、免疫器官、肿瘤在内的靶向递送技术，寻找核酸基因药物在肿瘤、代谢疾病、自免疾病、神经老化疾病等适应症领域的成药机会。
生产工艺环节，剂泰医药已搭建“端到端的LNP CMC工艺”，在设备、生产芯片、工艺流程环节具备相对完整的转化能力。
商业化方面，剂泰医药主要通过自研管线，以及合作管线开发形式进行，管线覆盖以小分子药物和mRNA为主的核酸药物，涉及肿瘤、中枢神经系统疾病、肝病等适应症。其中，进展最快的小分子管线已于去年6月推进至三期临床开发；mRNA免疫治疗管线也将于今年进入临床。
