近期，德睿智药完成了5200万美元的B轮融资，由多家人民币和美元基金共同投资。这一资金将用于升级其AI制药引擎Molecule Arts Platform（MAP），以提升药物研发效率和成功率。MAP平台分为三层架构：AI设计层、干湿互补实验平台和Clinical Pro临床AI平台，旨在通过数据驱动的方式，实现从临床前到临床的全流程自动化和标准化。德睿智药的目标是成为AI Native生物制药公司，利用AI技术突破传统新药研发模式，减少试错次数，提高研发效率。目前，MAP的首款验证药物MDR-001已进入III期临床阶段，并有望在未来2-3年内在中国上市。
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这也是德睿智药搭建MAP的初衷。
德睿智药Molecule Arts Platform（MAP）技术平台示意（图源：德睿智药）
据介绍，Molecule Arts Platform（下称“MAP”）平台共分为3层架构：第一层是AI设计层，整合了公司自研的PharmkGPT生物学平台、Molecule Pro小分子制药平台和Molecule Dance结构生物学平台，可覆盖小分子、多肽等多种类型药物从临床前到IND申报的全流程。
第二层干湿互补实验平台主要承担数据供给工作，主要由干实验仿真系统Proxima Matrix和湿实验室Proxima Foundary同步运转，持续产出高质量训练数据支撑AI模型迭代。“德睿智药自有200张显卡自主训练生物医药基座大模型、自建数据产线，目的是让制药公司更接近一个能快速迭代的AI Native公司，并通过标准化实验室定制化产出模型需要的高质量数据。”牛张明表示。
第三层则是Clinical Pro临床AI平台，它并非简单沉淀临床数据，而是试图把临床反馈纳入研发系统，用于校正前期计算和实验判断。这也是德睿智药区别于其他AI制药企业的核心壁垒。这些反馈部分来自于德睿智药通过自有临床管线积累的临床研究数据或临床数据，比如，Clinical Pro已依托GLP-1管线MDR-001沉淀超1300例脱敏临床相关数据。
“我们没有把MAP单纯定义为一个AI工具，而是一套可以持续学习、进化的药物研发系统。其核心愿景是，通过AI多智能体助手连接起临床前到临床的全流程数据，‘Clinical Data-in-the-Loop’，持续自我迭代。这样，每一条管线无论成败，产生的真实数据都能反向提升平台能力，进而降低后续新药研发成本与失败概率。”牛张明表示。
目前，MAP的首款验证药物MDR-001已于2025年底经进入III期临床阶段。公司已在国内完成招募760名受试者，合作临床中心近50家。若顺利，该药物“有望于未来2-3年内在中国上市”，冲击千亿美金GLP-1市场。
回顾MDR-001研发历程，德睿智药团队在8个月内、合成80余个全新小分子的情况下，就完成PCC（临床前候选分子）确认，从立项到启动III期临床用时约为4年半、投入约2300万美金（德睿智药提供数据称，这一效率达到行业平均10倍以上）。而传统方法下，一款创新药从设计到进入III期临床往往需7-9年时间，耗资3-4亿美元。
这种高效率并非个例。得益于AI技术的赋能，创业至今，德睿智药团队仅40余人，但已有15条创新管线在研，储备5款PCC、并在在中美两地取得3项IND批件。MDR-001之后，针对胰腺癌等无有效治疗方案实体瘤的WEE1 & YES1双靶点药物MRANK-106也已获批临床。药物类型上，德睿智药的管线资产覆盖GPCR、分子胶、别构抑制剂、双靶点肿瘤小分子等多种前沿药物模态。
牛张明认为，随着AI技术逐步全方位进入公司的研发体系，未来AI Native Pharma公司的价值也不再局限于单纯的Biotech框架内。“传统Biotech估值逻辑来自单药NPV模型，而AI Native制药企业验证的是更高效生产药物的方法，就德睿智药而言，这便是MAP系统。随着越来越多药物管线的推进，MAP可以把既往研发经验迁移到后续管线中，形成持续复用的研发飞轮。”
这也曾是上一代CADD（计算机辅助药物设计）企业遵循的路径。以全球CADD先驱，市值1200亿美金的福泰制药（Vertex Pharma）为例，公司通过计算机精准设计分子的战略，持续推出数款年销售额超百亿美元的重磅药物，成长为千亿市值制药巨头。其经历证明，掌握最先进计算工具、最高预测精度后，或许能用更精简的资源撬动更大的商业回报。
如今，德睿智药希望以此为目标，打造AI时代的福泰制药，让“每一次分子设计、实验数据和临床结果都成为下一轮创新的起点”。公司期待持续将重磅药物推进临床乃至商业化，并以药品销售为公司提供稳定现金流，反哺AI技术平台的迭代，不断产出具备全球竞争力的新药资产。
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