涉及的行业与公司 * 行业：生物制药（AI制药）[2] * 公司：和铂医药（其技术引擎为诺纳生物）[4][7] 核心观点与论据 * AI制药进入规模化落地阶段：2026年JP摩根医疗健康大会传递的信息显示，AI制药已从概念验证迈入规模化落地新阶段，例如英伟达与礼来共建联合创新实验室[2][8] * 下一代研发体系：和铂医药致力于构建以技术平台为内核、人工智能为创新引擎、自动化为加速器的下一代研发体系，推动中国原研从成本优势转向创新价值驱动[2][9] * AI技术深刻改变行业：AI技术应用于分子结构合成、化学工艺生成、病理毒理分析及动物实验等多个环节，大幅提升研发效率，改变产业发展模式，使同样人力和投入能产出更多管线[6] * 诺纳生物的技术布局：以“Antibody engineering, AI plus Discovery, Automation Workflow”三位一体的技术矩阵为核心，拥有H2L2和Hcab等多个经过临床验证的抗体发现平台，已有20多个产品进入临床阶段[2][7] * AI赋能研发闭环：通过AI设计、智能筛选与实时验证的端到端闭环，实现智能设计、快速验证和高效转化，显著提升研发效率[4] * 未来竞争力关键：未来十年内，拥有原生AI能力并将独家数据资产与生成式智能深度融合，将成为决定企业竞争力的重要因素[2][8] * 自建AI平台的必要性：从2025年开始，公司决定全面向AI转型并自建大模型平台（Humanetics），原因包括底层数据归属与IP保护、适应快速变化的药物发现模式、满足定制化需求等[16][17] * 具体研发进展与预期： * AI序列生成和筛选模型在大规模真实序列上表现稳定，AUC达到0.97[5][14] * 可开发性预测模型能预测抗体分子的稳定性、热稳定性、溶解性及聚集性，已验证其有效性，例如通过优化使某H蛋白热稳定性从45-49度提升至60.8度[5][14] * 生成式AI模型生成的抗体序列经湿实验验证，78.5%具备结合能力，21.5%满足高质量标准[12] * 首款AI辅助开发的IND产品预计在2026年底至2027年初出现[5][24] * 预计2026年AI赋能的服务或解决方案收入将快速增长[5][19] * 核心优势： * 专有数据资源：拥有专利HaberMesh平台产生的大量hcab数据、多年实验数据，以及通过生态联盟获取的真实世界多疾病数据，累计约900万条内部hcab序列及5000万条公开蛋白质序列[11][12][25] * 自主生成式AI模型：基于独家数据训练生成式AI模型（Humanetics平台）[3][11] * 全自动化湿实验平台：打造行业顶尖的抗体IND自动化实验室，实现高通量快速验证[12] * 可扩展算力资源：通过混合多云架构支持模型训练和推理弹性扩展[3][12] * 子公司孵化进展：孵化了两家旗舰子公司，其领先分子均来自自研AI平台[21] * Resilience Therapeutics（智恒制药）专注于神经科学，预计2026年Q1其主要资产进入IND阶段[21][22] * Elancic Therapeutics专注于代谢领域，预计2026年进入临床阶段[22] 其他重要内容 * 团队结构：团队集中在早期研发和临床数据分析，分为首席AI官负责整体策略、Maggie总负责算力架构、何云博士领导抗体优化、穆胜博士领导Smart Cart验证[30] * AI应用具体环节：包括靶点发现与先导化合物筛选、抗体设计与优化、药物工程与亲和力成熟、临床前评价与预测、CMC阶段优化、临床数据支持等[11] * 其他领域布局：正在积极布局吸入制剂（与国内企业合作），口服抗体处于早期探讨阶段[5][18] * 与同业对比：诺纳生物主要集中于抗体药物发现，而音希智能更多关注小分子药物[23] * 未来AI能力构建计划：计划到2028年前进一步构建包括de novo设计能力、Drug Discovery赋能能力等综合性AI能力[24] * 公司其他动态： * 9033管线目前仍处于active状态[32] * 2026年的回购计划将继续进行[32] * 正在与国内外教授团队进行学术合作[33]