在30万亿细胞中造“纳米火箭”，85后化学博士猛攻癌症

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“AI+中国速度”把试错成本压缩到更低，剂泰科技正在创造许多传统方法触及不到的新材料。

采访｜《中国企业家》记者 谭丽平 张昊

文｜《中国企业家》记者 谭丽平

编辑｜张昊

图片来源｜受访者

“制药界的SpaceX”——这句颇具科幻意味的口号，剂泰科技创始人赖才达只花了8年，就把它从一个想法真正落地。就在《中国企业家》采访后不到一周，公司宣布已经完成D轮4亿元融资，由北京市医药健康产业投资基金和大兴区产业投资基金联合领投。
SpaceX的火箭是把卫星送入太空，赖才达的“火箭”则是用AI将纳米材料设计成载体，把mRNA（信使核糖核酸）、抗体等药物精准靶向到疾病组织或器官细胞，然后释放药物，由此达到精准治疗的效果。
故事始于2017年。刚从麻省理工学院博士毕业的赖才达，目睹了兴起的生物制药行业如何用AI颠覆传统药物设计，却也产生了疑问：AI能预测分子结构，也被运用到立项、开发、转化等各个环节，但大多集中于分子设计环节，而制剂与药物递送环节却没人关注。
尤其是被视为“最后一公里”的药物递送环节，对应着几十年来行业的巨大痛点。人体是一个非常复杂的系统，很多疾病细胞在体外都有各种方式去解决，但在体内却很难见效。“是药三分毒”，往往因为绝大多数药物进入体内后无法瞄准疾病细胞，而在不对的细胞上治疗或干预。
赖才达说：“人体30万亿细胞里，出问题的往往只是几百万个细胞的一个群体，但药物99%都打偏了。就像为了击毙一个敌人，结果把整栋楼炸了。”
局限性还在于，传统制剂的开发手段属于“手艺活”，非常仰赖于专家的经验法则。专家依据分子预测其性质，做简单试错，能够搜寻的空间有限。

剂泰科技创始人赖才达

于是，2020年1月，剂泰科技成立。它利用AI，根据不同的靶点快速去设计“火箭”，通过各类载体实现对药物的高效递送，充分发挥药效。从小分子制剂、口服制剂的优化，到新的胶束体、纳米制剂的产生，剂泰科技通过积累的实验数据，正在创造许多传统方法触及不到的新材料。
5年过去，剂泰科技的“火箭”已具备实现肝、肺、肌肉和免疫细胞等关键组织和细胞的脂质纳米颗粒（LNP）精准靶向递送能力。“我们现在还只能做到部分器官跟组织类别。”赖才达提到，“我们希望纳米递送能够实现‘指哪打哪’，这是要10年20年去攻克的难题。”
难啃的骨头

赖才达原本是一名“材料极客”。
化学工程专业毕业的他，在博士期间，就做了一款能把污水变家庭用水的净水材料，启动了人生第一次创业。技术本身很“炫酷”，但他那时的“科研逻辑”没有打动投资人，因为整个项目算起来市场规模不到1亿美元。
不过投资人很喜欢他，直言如果有10亿美元级的市场项目，一定会做他的天使投资人。
赖才达意识到，从一个技术，到真正成为一个产品和成就一个企业，中间其实有很大的差异。一个公司不仅需要突破性的技术，还需要有能力把技术落地转化为商业价值。
他把目光转向了医药。因为医药行业相对去中心化，每个病种都对应一个单独的市场，也面临着新技术的爆发。在那个时间段，生物医药创业潮出现。
早在2016年，谷歌开发的AlphaGo横扫棋坛，他就意识到，这将是一个变革。之后专门用于预测蛋白质三维结构的平台AlphaFold也出来了，他猜测透过算法可以解决很多数据产生的诉求。
“我们之前做材料开发一般要10年时间，往往做了很久才开发出来几个材料拿去动物身上试。因为人脑能够预测的材料是很少的，不太能做多维度的、有点动态的组装，人类做拼图的能力是远不如AI的。”赖才达说。
自2017年，他与美国国家工程学院院士陈红敏开始讨论算法加实验结合的平台，能否用到纳米材料发现上。后者也成为剂泰科技的联合创始人，她是有着30年经验的药物制剂开发和递送专家。

这也从一开始就决定了团队的创业方向——AI纳米递送。他们也曾像其他AI制药团队一样，从热门的小分子赛道切入，却发现格外拥挤。而制剂与药物递送却是无人区，还没有一家AI公司敢啃这块硬骨头，传统的制剂材料开发大多是靠专家“试”出来的，可以说是处于“半黑盒子”状态。
究其原因还是在于数据。制剂开发需要的数据壁垒极高，赖才达坦言，“当时纳米材料药物递送的数据非常少，公开的大概只有1万到2万个相关数据点。而搭建内部的数据平台极其烧钱，还要建自己的实验动物房。”因此更多的企业偏向走更成熟的分子预测路线。
但赖才达却看到“站在巨人肩膀上做优化”的机会。制剂与药物递送既不用做靶点创新，也不用碰临床——这一前一后两块都需要漫长的验证时间和庞大的资金量。相较之下，制剂与药物递送反而距离成药最近，只用将已知靶点的药物装进AI设计的纳米“火箭”里精准投送，成为一个“连接者”，就有机会实现商业价值。
赖才达认为，AI最擅长的就是做局部优化，用于做制剂与药物递送非常合适。
更关键的是，他在国内看到了明显的资源优势：数据的产生速度更快，也更便宜。同样的实验，国内当天就可以出结果，而在美国需要6周，成本还只有十分之一左右，这意味着“AI+中国速度”可以把试错成本压缩到更低。“这对我们来说是很大的优势，可以以最快的速度、最低的成本产生全球最大的材料递送数据集，反哺我们的算法，从而更有效地预测材料和递送之间的关系。”
于是，当团队在美国碰上了杭州的招商团队，他们迅速就做出了决定。2020年，赖才达、陈红敏以及麻省理工学院人工智能实验室的科学家王文首组成的核心创业团队，落地杭州。

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从平台公司到产品公司

尽管赖才达现阶段对剂泰科技的定位是AI纳米递送公司，但他心里的终极目标依然是做“药”。
0到1的搭建过程很迅速。原本他还担心“水土不服”，当地给了一系列的支持，包括场地、人才、资金、服务等，他几乎是“拎包创业”，项目不到半年就落地了。只是未曾预料到的是，剂泰科技最初立项的8条产品管线，很快“全军覆没”。
原本赖才达很自信团队是懂药的，属于“降维打击”，但真正落地，却发现做材料和做药完全是两码事。“你以为做了一个很好的改良药，其实人家下一代产品已经出来了，不需要改良了。”
他才发现，医药管线立项需要行业沉淀，至少要几十年的经验积累。

不过很快，他就开始“补课”，先从罗氏等大药企挖来一批医药老兵。之后，尝试与大药企初步合作，“先打工，‘脏活累活’开始干，干大家不在意的东西，才真正了解了药的痛点。学着不从科学角度来看事情，而是从行业角度看事情。”
在这过程中，剂泰科技投入了大量资金，来解决AI制药界最突出的两个问题：人才与数据。
人才主要是磨合。“跨领域的人是很缺的。既懂AI又懂材料，还懂药的人不存在，所以我们从0到1，各类人才组合起来，慢慢打磨，双方合作，才逐渐成熟起来。”剂泰科技的员工多为交叉学科背景，包括AI算法、自动化、化学、分子生物学、临床医学，甚至互联网、金融、数学统计等。
更高的壁垒在于数据。剂泰科技从头到尾自己搭建数据平台，做纳米材料领域实验的模拟，整个过程耗费了三四年，才积累到纳米材料和生物之间交互作用的数据。
“药圈”不好进，赖才达因此为剂泰科技规划了两种变现模式：一是“卖火箭”——把AI设计的纳米递送材料专利授权给全球药企，供他们研发自己的管线产品；二是自己根据已知靶点、改良剂型做少数高价值管线的临床验证，在看到成功的希望后，就对外授权出去，让合作伙伴负责进一步的研发以及销售。

这两种合作模式均可以获得首付款、里程碑（未来的潜在事项）付款以及未来的销售分成，也可以实现一项材料多个客户、多次复用。“产生出可复用的产品才是成功的商业模式。”赖才达说。
面对客户需求和自有管线是否会冲突的矛盾，赖才达表示，他本心是做一个平台公司，但在过程中会孵化出产品。剂泰科技只是会在少数赛道的部分靶点做示范性研发，以验证平台技术的价值，主要的药物研发会让合作伙伴去做。
在他看来，公司会迎来几个拐点：首先是人体数据证明AI设计的载体有效，平台开始自给自足，这个目前已经在实现过程中；然后平台订单规模化，收入可反哺管线产品的临床开发，这些计划在几年内达成；更长期，自研管线在某个重大适应症做出远超现有疗法的临床数据，彻底验证“AI递送+药物”价值。
2022年后，他才感觉到平台进入到了正反馈阶段，“此前，与德国一家知名跨国药企的一个研发合作项目，验证出剂泰可以用很短的时间筛出他们筛不出来的材料。这表示我们的算法、平台已经达到了一个可以和合作伙伴进行商务合作的阶段。”
他原本计划前5年保持30～60人团队规模，没想到公司发展迅速，“5年时间做的成果，相当于过往美国类似公司10~15年才能做到的阶段”。他坦言，这主要得益于中国医药的“基建”发展迅速：中国的供应链很完整，特别是CRO（合同研究组织）和CDMO（合同研发和生产组织）的建设，极大推进了中国创业公司的发展。
赖才达坦言，“我们只是把一堆现成的好工具工程化，组装起来之后就发现壁垒很高，要同时跑通量子级递送计算、高通量数据闭环、大规模动物验证、材料底层认知，再到成药的能力——整条链路一打通，很快就成了领先玩家。”
未来3年，剂泰科技把重心放在两件事上——人体数据闭环和商业模式闭环。前者是让AI设计的纳米载体先在人体验证成功，打通从计算机到病人的完整数据链；商业模式闭环是把验证过的材料和管线对外授权，用授权收到款项反哺现金流。
5年到7年内，他要争取把递送精度从“器官级”提升到“细胞级”，实现真正的“指哪打哪”。
而7年之后，赖才达期待那个最大的拐点到来，即在一些大的疾病领域真正取得临床突破，之后他会专注在这几个领域里，去做最想做的生意——爆款新药。

ycp123

AI+中国速度降试错成本，剂泰科技新药研发潜力大

standme

8年就把‘制药界的SpaceX’从想法变成现实，这速度比我家那台老电脑升级系统快多了，‘AI+中国速度’真不是吹的

meto

之前马鞍山有个牛津化学材料博士，自制药水治疗癌症效果有奇效，结果被人干没了，动了别人蛋糕迟早完蛋