一段时间以来,投临床数据、投稳定现金流,甚至投BD的可能性,几乎成为国内医药投资人的共识。
不过,今年以来,随着AI重构一切的浪潮兴起,这种认知开始动摇。资金密集地从头部逐步流向极早期的高不确定项目。动脉网此前文章分析的AI虚拟细胞是一例,今天打算聊的口服环肽,则是另外一例。
01
半年吸金超80亿美元
过去短短半年间,口服环肽赛道的融资事件和BD交易呈现爆发的态势,超80亿美金瞬间涌入这个垂直领域。MNC和顶级投资机构用这一大笔钱紧急做了两件事,买平台和买管线。
先看买平台。面对一向颇早期的颠覆性技术, MNC选择押注的能持续产出分子的平台能力。2月,诺华与Unnatural Products达成合作,首付款1亿美元、总额超17亿美元,获得其AI驱动的大环肽发现平台使用权。次月,国内口服环肽明星企业元思生肽,宣布阿斯利康达成总额约34.75亿美元的授权合作,后者将获得元思生肽Synova™原创技术平台的使用权,共同开发针对慢性疾病的全球首创大环肽类药物。这笔交易同样围绕平台展开。4月,元思生肽完成1.5亿美元B轮融资,阿斯利康还以原有股东身份在B轮继续跟投。
机构同样重押平台。成立仅2年的峰肽药业,也超额完成了8900万美元的B轮融资。这家由奥博资本和启明创投共同孵化的Biotech,尝试运用专有的AI结合物理模拟技术平台开发口服多肽疗法。在B轮融资中,峰肽药业还引入了LAV、Foresite Capital、汉康资本、RA Capital Management等顶级投资机构。此外,被诺华选中的Unnatural Products,也在3月完成4500万美元B轮。MNC和资本,几乎在同一时间站上起跑线,鸣枪开跑。
相对来说,买管线的选择比较单一。 6月,翰森制药与Avere Bioscience签署独家许可协议,将口服IL-23环肽资产AVR-001的海外权益授权给Avere,获得1.2亿美元首付款、最高21.8亿美元里程碑付款。就在拿下AVR-001管线权益后的次月,Avere宣布与纳斯达克上市公司NextCure达成全股票合并协议,同步完成3.2亿美元私募融资。
“热度很高,而且是‘产品上市获批 BD’共同驱动的实质性升温。”沂景资本董事总经理沈琴博士指出,“不是单纯概念炒作,临床产品和大额BD交易都有具体的印证。”
此前,默沙东的口服PCSK9环肽抑制剂Enlicitide,和强生的口服IL-23环肽抑制剂Icotrokinra相继在美国获批上市。前者用于降低成年高胆固醇患者的低密度脂蛋白胆固醇,后者中重度斑块银屑病一线全身治疗。作为高发慢病患者等待已久的口服剂型,Enlicitide和Icotrokinra都以近乎高维打低维的方式,迅速打开市场。据强生Q2 2026 业绩电话会议,自Q2上架销售以来,至7月15日,Icotrokinra已经为约11000名患者开出约18000张处方。
02
不确定性仍很大
值得注意的是,作为一项前沿的制药技术,口服环肽本身还十分早期,相关管线、技术平台的不确定性仍很大。在传统的投资框架中,这属于不确定性极大的项目。
一方面,Enlicitide和Icotrokinra身后,几乎没有对手,大多数口服环肽管线的临床进展断档明显。国金证券在一份研报中指出,据insight数据,2021年至2026年间,全球口服环肽在研管线从72项增长至93项,并且管线结构发生质变,后期项目占比显著提升,表明环肽技术已跨越概念验证阶段,进入全梯队推进的成熟期。 在93项在研口服环肽管线中,以IL- 23R为靶点和以PCSK9为靶点的管线分别有6项和5项,属于最热门的靶点。
但靶向IL- 23R的口服环肽管线,除了已上市的Icotrokinra和翰森制药授权给Avere的AVR-001外,均处于临床前研究阶段,而靶向PCSK9管线,则除了已上市Enlicitide外,均处于临床前研究阶段。实际上,尽管元思生肽、峰肽药业均布局了大量管线,但大多数尚处于临床前研究阶段,或者早期临床试验阶段。
“这两个靶点都属于胞外靶点,适配大环肽的作用模式,是技术优先落地的优选方向,但新药研发链条长,临床、安全性都存在不确定性,最终研发能否成功,也存在偶然因素。”沈琴博士指出。
具体来说,当前的口服环肽管线,最大的技术难题,仍在于口服生物利用度太低,即药物吃下去后,真正能进入血液发挥作用的比例极低,通常只有1%~5%。为了达到和注射同样的疗效,口服剂量往往要翻几十甚至上百倍。最典型的例子就是司美格鲁肽,注射版每周1mg就够,口服版却要每天14mg,还得严格空腹、餐前半小时、只用半杯水送服,多喝一口水血药浓度都可能波动。
而优化口服生物利用度之所以这么难,是因为几个关键要求互相矛盾。想和靶点结合得好,分子就得大,但肠道只放行小而柔性的分子。想延长半衰期,结构就得"非天然",但又容易引发免疫反应。想提升吸收,就得用促进剂"开闸放水",但无差别开门会带来巨大的个体差异。再加上胃酸和消化酶会降解多肽、肠道外排蛋白会把药物泵回去、肝脏还会"过海关"代谢掉一部分。这些物理化学层面的障碍环环相扣,几乎构成了整个赛道共同的天花板。
另一方面,Enlicitide和Icotrokinra的成功本身,很难被复制。以默沙东Enlicitide为例,它走了一条和传统完全不同的技术路线。传统环肽合成靠化学拼接,步骤多、收率低,靠逐步优化提升效率。而默沙东用的是酶法级联合成,把分子切成三段,用7种定制酶像流水线一样自动组装,步骤少、效率高。
也就好比,传统做环肽就像手工缝衣服,一针一线把氨基酸缝起来,每一步都有损耗。但默沙东则是造了一台专用缝纫机,布料放进去,机器自动缝好。而这台缝纫机,很难被模仿,零件是定制的,7种定制酶是从微生物里筛出来、改了几十万次才适配这个分子的专属酶;组装是复杂的,从合成生物学、酶工程,到蛋白质结晶,每个步骤都是从头就在不断配合、磨合。最重要的是,默沙东的技术和工艺,经过了量产验证。
所以,资本的热度与技术的难度之间,横亘着一道尚未填平的鸿沟。 这也正是资金向头部集中的根本原因,只有拥有平台级能力、能持续迭代分子的公司,才可能在这道鸿沟上架起桥梁。
03
口服环肽独特的确定性
当然,口服环肽面临的困境,毕竟属于新药研发中的共性问题。而这个赛道之所以在资本趋于冷静的大环境下生物,在于其独特的确定性。
一方面,口服环肽的创新点在于制剂,而非靶点,在存量市场上具有一定的确定性。“口服环肽可以专攻成熟的靶点,商业化前景的确定性高。”一位从业者告诉动脉网,已获批的两款口服大环肽药物背后就是这个逻辑。Enlicitide以PCSK9靶点,对应的抗体药物早已上市,年销售额超10亿美元,降脂市场已被验证;Icotrokinra选择的IL-23靶点,抗体药物市场同样成熟,对应的重磅药物年销售额峰值甚至超百亿美元,银屑病、克罗恩病市场已被验证。
这样的开发策略带来了一些共性的可确定未来,疾病机制清楚、患者人群明确、市场教育已经完成、临床终点现成。口服环肽入场即可弯道超车。即使口服版本只切走抗体市场的一小块,也足以支撑可观的商业价值。更何况口服的依从性优势,还能把一部分"怕打针"的患者拉进治疗人群,把蛋糕做大。
另一方面,通过短期做胞外靶点、长期做胞内靶点,口服环肽在增量市场上,也有一定的确定性。 这背后的逻辑在于你,PCSK9、IL-23等胞外靶点机理已被抗体验证、大环肽天然适配、临床路径成熟,确定性高,但竞争者多、商业上限相对明确。而对于转录因子、蛋白-蛋白相互作用界面这类胞内靶点,小分子够不着、抗体进不去,口服环肽是少数有机会触及的模态,一旦突破就是FIC、独占市场,但递送难度最大、失败风险最高。
“短期和中长期按照企业优势分批布局,短期风险低,中长期风险高。不建议初创企业在没有验证基础的情况下直接押注高难度远期靶点,可以先用短期靶点完成平台与临床概念验证,再逐步向中长期高价值靶点延伸。”沈琴博士指出。这样一来,胞外靶点的失败不会拖垮平台,分子可以换、靶点可以调,胞内靶点的失败也不会拖垮公司,基本盘在胞外。

所以,口服环肽的确定性其实比想象中大,这或许是产业资本、投资机构纷纷涌入的深层逻辑。
04
AI制药趋势之下
另一个有意思的点在于你,AI制药是过去几年医药行业最明确的趋势之一,而口服环肽是这一趋势下的典型样本。一个技术门槛极高的领域,恰好撞上了AI最擅长的环节。
对于口服环肽而言,AI的价值,在于多参数优化。多肽药物设计的关键挑战,是在多个参数之间寻找平衡点,即亲和力要够高,半衰期要够长,口服生物利用度要足够,渗透性要能过肠道,同时还要避开酶降解和转运体外排。传统药物化学手段靠大量实验筛选,成本高、周期长。基于深度学习的分子生成模型,可以在广阔的化学空间中快速探索,预测分子的构象、结合界面和渗透性,从而缩小实验验证范围。
这解释了为什么大量资金流向有AI平台能力的公司,Unnatural Products与诺华的合作、元思生肽和峰肽药业的技术平台,核心卖点都指向AI加速多肽发现。AI不是万能药,但确实能在这个高难度的筛选过程中节省时间和成本。
当然,AI的作用边界同样清晰。多肽的数据量远小于小分子药物,小分子有数十年积累、数百万级别的化合物-活性数据库,多肽的公开数据量远低于此,直接限制了模型训练深度和预测准确性。“AI是很好的辅助工具,能够有效减少前期筛选的工作量。不过,目前高质量的多肽实验数据仍然不足,这构成了技术发展的一个短板。我们相信,AI在未来有潜力显著提升多肽药物系统发现的效率,尤其是在亲和力、稳定性以及口服吸收利用度等成药性关键指标方面。我们基金也正在系统性地挖掘和布局这一类创新技术平台。”沈琴博士表示。
AI生成的多肽候选分子,最终成药性验证仍需要大量湿实验来完成。它能加速筛选,但无法绕过生物利用度的物理化学限制;它能预测构象,但无法弥补实验数据的缺失;它能提高效率,但无法替代临床验证的漫长周期。
或许从某种意义上讲,并非医药投资人又开始看不确定性高的项目,而是在新的技术范式下,创新药背身的投资逻辑正在发生深刻变化。


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