9500 萬美元注入！這家 AI 化學公司要改寫小分子藥物研發規則

摘要：紐約 AI 化學企業 Excelsior Sciences 近日完成 9500 萬美元融資，這筆資金將用于推進其 “智能模塊” 技術，加速小分子藥物的發現與生產。該公司試圖通過機器可執行的新型化學體系，破解行業長期面臨的研發效率低、依賴離岸制造等難題，同時響應美國藥品供應鏈回流需求。

融資背后：巨頭與學術機構聯手押注

12 月 3 日，Excelsior Sciences 在官方聲明中披露，本輪 9500 萬美元資金由兩部分構成：7000 萬美元 A 輪融資與 2500 萬美元政府贈款。其中 A 輪融資由醫療投資巨頭 Deerfield Management、風投公司 Khosla Ventures 及 Sofinnova Partners 聯合領投，禮來制藥、Cornucopian Capital 等產業資本，以及麻省理工學院等學術機構共同參與；2500 萬美元贈款則來自紐約州帝國發展局，專門用于支持其技術落地與本土產能建設。

值得注意的是，禮來制藥的加入并非偶然。就在一個月前，這家制藥巨頭剛與 AI 藥物研發公司 Insilico Medicine 達成超 1 億美元合作，此次再押注 Excelsior，凸顯大藥企對 “AI + 小分子” 賽道的重視。而麻省理工學院的參與，也為該公司的技術研發提供了學術背書。

核心突破：用 “智能模塊” 破解自動化難題

“過去的化學自動化都在模仿手工操作，這是死路一條?！盓xcelsior 首席執行官 Michael Foley 博士在接受采訪時直言。傳統小分子藥物研發中，每個分子都需定制合成流程，一套實驗往往要跨美國、亞洲多個實驗室，耗時 4 個月以上，成本極高。

該公司的解決方案是 “智能模塊”（Smart Bloccs）技術 —— 一種可自動化合成的化學構建塊。這些模塊能像樂高積木一樣拼接，形成穩定的碳 - 碳鍵，更關鍵的是，它們能作為 “化學語言” 被 AI 識別。AI 可通過分析模塊組合數據，快速預測最優研發路徑，形成 “設計 - 合成 - 測試” 的閉環。

據 Deerfield 管理合伙人 Jim Flynn 透露，借助這套系統，原本 4 個月的實驗流程可壓縮至兩周，后續生產環節還能復用同一套流程，僅臨床試驗前就能節省 1 到 18 個月。

瞄準痛點：既要快研發，也要供應鏈安全

當前美國制藥行業正面臨雙重壓力：一方面，小分子藥物占 FDA 新批藥物的 60%，但研發周期常超 10 年、耗資數十億美元；另一方面，美國藥品制造高度依賴離岸外包，地緣政治波動時常威脅供應鏈安全，行業已承諾投入 2500 億美元解決這一問題。

Excelsior 的技術恰好同時應對這兩大痛點。除了加速研發，該公司還計劃通過 “智能模塊” 的標準化生產，降低本土制造門檻。紐約州帝國發展局總裁 Hope Knight 表示，支持 Excelsior 不僅是推動 AI 化學技術，更是為了 “讓紐約成為藥品本土供應鏈的核心，保障美國藥品安全”。

按照規劃，Excelsior 將在 12 個月內展示完整平臺的運行效果，并至少應用于一個藥物研發項目。未來，其技術還可能延伸到材料科學、獸藥等領域，成為跨行業的 AI 化學解決方案提供商。

參考來源：https://www.fiercepharma.com/manufacturing/ai-chemistry-outfit-excelsior-collects-95m-mission-accelerate-discovery-production

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