「德睿智药」获5200万美元B轮融资，AI设计的减肥药已进入3期临床｜36氪首发

AI赋能药物研发，三大疑难已出现，谁会率先破局？

今天聊一家挺有意思的公司——德睿智药。近期刚完成5200万美元的B轮融资，投资方既有头部软妹币基金也有美元基金。这笔钱主要干三件事：升级自家的AI制药引擎MAP，完善多智能体协同体系和临床数据闭环，以及推入口服GLP-1小分子MDR-001的III期临床和商业化。

听起来是不是有点“既要又要”？但这类公司的逻辑其实很清晰：AI制药不是靠单点突破，而是靠系统能力。

德睿智药的创始人牛张明，早年在德国一家AI医疗上市公司做CTO，对这个行业的判断很干脆：传统新药研发太“试错”了，得靠资深专家经验，反复合成几百上千个分子去碰运气。AI要做的，就是把这种“大海捞针”，变成数据驱动的“标准化创造”。

这也是他们搭建Molecule Arts Platform（MAP）的初衷。

德睿智药Molecule Arts Platform（MAP）技术平台示意（图源：德睿智药）

从平台的架构来看，MAP分了三层：

。整合了自研的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。覆盖从临床前到IND申报的全流程，小分子、多肽都能搞。

。干实验仿真系统Proxima Matrix和湿实验室Proxima Foundary同时运转，持续产出高质量训练数据。德睿智药自称有200张显卡，自训练生物医药基座大模型，自建数据产线。目的就是让制药公司更像一个能快速迭代的AI Native公司，而不是传统Biotech。

。这层不是简单沉淀临床数据，而是把临床反馈纳入研发系统，用来校正前期的计算和实验判断。这部分算是德睿智药的核心壁垒之一。比如，依托GLP-1管线MDR-001，Clinical Pro已经沉淀了超1300例脱敏临床数据。

牛张明的原话是：“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，

。”

这段话很关键。它解释了为什么AI制药公司不能只靠卖软件或者做CRO活着——必须自己下场做药，用真实的数据和真实的临床反馈，反过来训练自己的AI。

目前，MAP的首款验证药物MDR-001，2025年底已经进入III期临床。公司在国内招募了760名受试者，合作临床中心近50家。如果顺利，“有望于未来2-3年内在中国上市”——目标直指千亿美金的GLP-1市场。

MDR-001的研发过程，也堪称一个精彩的注脚。团队在8个月内合成了80余个全新小分子，就完成了PCC确认。从立项到启动III期临床，用时约4年半，投入约2300万美金。而传统做法下，一款创新药从设计到进入III期临床，往往需要7-9年时间，耗资3-4亿美元。效率提升了10倍以上。

这种高效率并非个例。创业至今，德睿智药团队只有40多人，但已有15条创新管线在研，储备了5款PCC，在中美两地取得了3项IND批件。MDR-001之后，针对胰腺癌等实体瘤的WEE1 & YES1双靶点药物MRANK-106也已获批临床。药物类型上，管线覆盖GPCR、分子胶、别构抑制剂、双靶点肿瘤小分子等前沿模态。

牛张明还有一个判断：未来AI Native Pharma公司的价值，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——对德睿智药来说，就是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。

这种路径，其实上一代CADD（计算机辅助药物设计）企业已经走过。全球CADD先驱福泰制药（Vertex Pharma），市值1200亿美金。他们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。其经历证明：掌握最先进的计算工具和最高预测精度后，或许能用更精简的资源，撬动更大的商业回报。

德睿智药想做的，就是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”。所有努力的目标，是持续将重磅药物推进临床乃至商业化，以药品销售提供稳定现金流，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。

这条路的终局，值得期待。