Lucia 刘玉娥分享 http://blog.sciencenet.cn/u/Lucia427947 工商管理博士,基础医学博士,哈佛医学院博士后,聚焦医药行业最新学术发现、BD交易以及行业洞察

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Roche押注AI脑递送平台

已有 1170 次阅读 2025-11-4 22:34 |系统分类:科研笔记

Roche携手Manifold BioAI攻克血脑屏障难题!

此文来源于 “凤凰涅槃之路”微信公众号

2025年11月3日,Roche宣布与位于波士顿的AI生物技术公司Manifold Bio达成一项战略合作与许可协议,共同开发新一代血脑屏障(BBB)穿越载体,用于神经系统及神经退行性疾病治疗。该交易包含5500万美元首付款,并有望带来超过20亿美元的里程碑付款与分级版税收益。Manifold还保留一项联合开发选择权,可在一款候选药物中共投并获得更高版税。

01BBB递送:AI时代的“新神经制药赛道”过去五年,神经药物的研发瓶颈逐渐从“靶点发现”转向“药物递送”。传统抗体与核酸药物由于分子量过大,约98%的候选分子难以穿越血脑屏障。因此,BBB穿梭技术已成为继ADC(抗体偶联药物)之后的下一个高壁垒赛道。2024–2025年,多家药企(Roche、Biogen、Lilly、Denali、Eliem)纷纷加码脑递送技术,并通过AI与体内筛选融合来提高通透性预测与药效转化率。Roche此举不仅是单一项目合作,更是其“神经药物递送体系的AI化升级”。AI正从“药物发现”扩展到“药物运输机制”的认知革命。

02合作亮点一览
  • 合作内容:基于Manifold独有的mDesign™  AI直递体内药物设计平台,双方将共同筛选、验证并开发多个穿越BBB的“脑穿梭体(Brain  Shuttles)”。

  • 合作目标:帮助Roche在抗体、寡核苷酸(siRNA/ASO)等多种药物形式中实现高效脑递送。

  • 分工机制

    • Manifold负责前期研究与发现;

    • Roche主导后续的临床与商业化。

该交易结构延续了Roche在平台型BD合作中的经典模式:前期以中等首付款换取多项目合作权,后期以分阶段里程碑对冲研发风险。类似架构曾出现在Roche与Adaptive、Repare、Recursion的合作中。这类BD不仅是单一管线押注,更像是在提前锁定AI数据生态的“入口”。因此,Roche押注的不仅是Manifold的单个平台,而是未来AI-体内实验融合的药物发现新范式。

03AI赋能的直递体内药物发现

传统生物药筛选主要依赖体外(in vitro)实验,但这类系统与人体真实环境差异巨大,往往导致药物在临床阶段“水土不服”。 Manifold的mDesign™平台颠覆了这一范式——它将药物筛选直接搬进活体系统(in vivo),在动物体内同步测试上千到上百万种分子变体,并借助AI算法从真实生理信号中学习药物在体内的行为规律。不同于以虚拟建模为核心的AI平台(如Insilico、Recursion、Exscientia),Manifold的创新在于“体内高维数据采集”:它以生物体自身作为数据生成器,通过条形码标记的蛋白库实现并行筛选,使AI模型能够基于真实生理反馈进行训练与优化。这种“体内AI”策略让药物递送的预测更贴近人体生理环境,显著提升了脑穿越效率与靶组织特异性,有望突破长期困扰神经药物研发的“血脑屏障瓶颈”。“血脑屏障是药物研发界的一道‘珠穆朗玛峰’,而我们的平台就是为此而生。”——Manifold Bio CEO Gleb Kuznetsov博士。

罗氏的长期战略布局

事实上,Roche在BBB穿梭技术领域深耕已逾15年,拥有全球领先的抗体穿越技术组合。此次与Manifold携手,意味着Roche将AI与体内高通量实验融合,以加速神经退行性疾病药物的开发——包括阿尔茨海默病、帕金森病、ALS等。Roche企业发展负责人Boris Zaïtra表示:“我们相信,Manifold的AI平台将为Roche的神经科学管线带来下一代高特异性BBB载体。”

评论与展望

这次RocheManifold的合作,给神经药物研发带来了新思路。长期以来,血脑屏障和复杂生理环境让研发很难预测药物在人体的效果,而AI加上体内高通量实验,让药物发现不再只是靠猜和试。它能直接从真实生理信号中学习,让开发脑靶药物更快、更精准。对Roche来说,这不仅是一次单一管线的投资,而是在构建长期的智能药物发现平台。这种平台未来不仅能用在神经科学,也可能延伸到免疫、代谢甚至罕见疾病,形成数据和技术的长期积累。可以说,AI正在把药物研发变得更聪明、更可控,不再完全依赖试错。这种变化虽然还在早期,但对行业格局的影响可能会非常深远。

英文原文报道

2025 Manifold Bio - Bunsen



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1 王涛

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