文 | 氨基观察炒股失败原因
AI 时代来临，所有行业似乎都被按下了快进键。制药领域如此，AI 制药企业本身更是这样。
刚刚通过聆讯、叩响港交所大门的剂泰科技，又是这场时代变革的一个鲜活样本。
仅用时六年，剂泰已完成从初创实验室到 IPO 企业的关键一跃。关键的是，这并非资本催熟的空中楼阁，而是扎根于技术落地中。
在管线产品方面，剂泰科技拥有超过 10 款管线，进展最快的 MTS-004 已顺利完成三期临床实证；同时，基于其平台化生态，已与全球超 30 家药企、机构结成 "技术朋友圈"。
这种 "自研管线 + 平台服务" 的双轮驱动，也使其商业化路径清晰可见。看起来，剂泰科技会成为观察 AI 重塑制药工业的一个新叙事。
/ 01 /全球 AI 药物递送第一股，做制药界 Space X
剂泰科技的"新"，在于其底层逻辑的不同。
AI 制药的本质，是将药物研发从"试错驱动"转向"理性设计"，大幅缩短研发周期、降低研发成本、提升研发成功率。剂泰科技初衷如此，这也是其与英矽智能、晶泰科技被业内公认为国内 AI 制药"三小龙"的根本原因。
但事实上，从底层逻辑来看，剂泰科技属于"新物种"。其瞄准的，是药物递送逻辑的重构。
站在全球创新药进化史的角度，这一选择并不难理解。
当前，创新药从小分子进化到生物药、mRNA、siRNA、基因编辑、细胞治疗等百花齐放的新时代，对递送技术的要求也越来越高。在生物药领域，递送体系直接决定药物的稳定性与成药性；而对于 mRNA、siRNA、基因编辑等疗法来说，递送技术决定药物能否落地、能否精准靶向、能否成功成药的核心瓶颈。
正如剂泰科技联合创始人兼 CEO 赖才达博士所判断的那样，未来创新药真正的瓶颈不在分子设计，而在递送。他用"火箭与卫星"的比喻阐述核心逻辑——药物是卫星，递送是火箭，火箭不过关，再好的药物也无法成药。
配资行情反过来说，一旦递送技术实现突破、助力药物成药，其价值也将十分巨大。市值超 400 亿美元的 Alnylam，其崛起本身就是一个借助递送系统"逆天改命"的故事。该公司将 RNA 干扰（siRNA）疗法从依赖笨重、有毒的递送系统，升级为如今定义现代 RNA 药物的"优雅"糖基化（GalNAc）偶联递送体系，并揭示了其实现超长效治疗的独特机制，最终持续收获商业成功。
当然，当前各类药物的递送技术仍面临诸多挑战，比如递送精准度不足、适用场景有限等。因此，突破递送瓶颈成为行业破局的关键方向，这也是剂泰科技发力点所在。
从目标出发，剂泰科技已成功打造了全球首个人工智能驱动的纳米递送平台 NanoForge。
NanoForge 拥有四大组件，分别是"基础干湿实验数据层一体化干湿实验室基础设施、数据库层 METiS 可电离脂质库、模型层 METiS 人工智能基础模型、应用层 METiS 智能体"。具体而言：
基础干湿实验数据层作为"数据生产底座"，打通干湿实验流程，实现数据实时同步与可追溯，为闭环提供高质量原始数据。
数据库层 METiS 可电离脂质库是"数据储备核心"，作为全球超大规模 LNP 脂质库，持续汇聚实验数据，为模型训练与智能研发提供核心数据支撑。
模型层 METiS 人工智能基础模型为"核心决策大脑"，依托多算法精准预测分子性能，并通过实验结果持续迭代优化。
应用层 METiS 智能体是执行终端，依据预测开展定向实验验证，并将结果实时回传数据库与模型。
这一闭环的核心价值，是彻底打破了传统纳米递送研发"试错驱动"的模式，实现了"理性设计 + 闭环迭代"的研发范式：
一方面，通过模型精准预测，大幅减少无效实验，拓展了脂质分子、纳米制剂的发现范围，打破了传统研发的局限；
另一方面，通过数据实时反馈和模型持续学习，不断提升研发精准度，将原本需要 1-2 年的临床前递送系统研发周期，缩短至 3 个月以内，未来仍会更快。
在 NanoForge 的基础上，剂泰科技成功推出三大核心解决方案：AiLNP（AI 核酸递送系统设计平台）、AiRNA（AI mRNA 序列设计平台）、AiTEM（AI 小分子制剂设计平台），不仅能为小分子药物提供精准递送新路径，更能赋能核酸药、基因治疗等"第三次药物革命"相关领域，有望在全球生物医药产业迭代中占据关键的基础设施位置。
实践来看，公司进展颇为顺利。目前，剂泰科技可实现 8 大器官或组织的精准靶向递送，形成 "同行能做的更优、同行未及的可突破" 的核心壁垒。
做更优层面，其肝脏靶向 LNP 递送效率超行业基准 20 倍，体内递送优势显著；
破边界方面，剂泰科技攻克肝外递送难题，实现肺部、肌肉、心脏、肿瘤组织的深层递送，并精准靶向脾脏、淋巴结等免疫系统，为更多新疗法打开空间。
如果从公司的发展野心来看，当前成果仅仅是序幕，未来其将持续迭代优化并拓展 AiLNP 及 AiRNA 两大核心平台，全力突破纳米材料靶向递送的现有边界。
虽然最终结果如何还不得而知，但关键领域的卡位，加上立足技术、放眼全球的创新野心与突破精神，仍让剂泰科技被业界誉为"制药界的 Space X "。
/ 02 /快速实证，理想照进现实
经历几年的风口与泡沫洗礼，市场清楚认识到，AI 制药从不缺宏大叙事，最稀缺的是可落地、可验证、可商业化的结果。剂泰科技之所以成为独特样本的另一核心逻辑，是用极短时间完成技术闭环，打破 "停留在实验室"的质疑。
其一，公司成立仅 6 年，拥有超过 10 种管线产品，其中包括数种处于发现阶段的候选产品、4 种临床前候选产品、3 种临床阶段产品、1 种 pre-NDA 产品及 2 种动物保健产品，不仅数量丰富，并且横跨多领域、多靶向器官及多药物形态。专利层面布局更多，截止 2026 年 4 月 17 日公司已备案专利申请共计 217 项，获授专利 52 项。
上述成果验证了其底层技术平台的成熟度与可行性，更体现出平台对新型药物形态（New Modality）的高效赋能能力，同时预示了未来的潜力。毕竟，其落子的不管是 CNS 还是代谢、肿瘤、自免，都是创新药价值最高的领域。
其二，核心技术已获得临床与学术双重验证，平台价值充分兑现。
公司进展最快的核心管线 MTS ‑ 004 已顺利达到 III 期临床主要终点，是中国首个完成 III 期临床试验的 AI 赋能制剂创新药，从临床层面直接验证了技术平台的可行性与产业化转化能力。
该项目从立项到完成 III 期临床试验仅用时 38 个月，大幅短于传统药物十年左右的研发周期，鲜明体现出 AI 制药在研发效率与成功率上的显著优势。同时，MTS ‑ 004 针对 PBA（假性延髓情绪失控），目前国内尚无获批治疗药物，具有明显的先发优势，有望填补国内 PBA 药物治疗的空白。
除了临床标杆 MTS-004，公司学术成果同样突出。MTS ‑ 105 作为肝靶向递送 TCE 实体瘤疗法，在体内高效表达、安全性、强效抑瘤及长期免疫记忆效应上均展现出颠覆性潜力，相关成果已发表于《Nature Communications》，有望成为同类首创的 mRNA 治疗药物，可用于治疗肝癌及其他伴有肝转移的晚期实体瘤。MTS-105 目前处于 IIT 阶段并获批美国 FDA 孤儿药资格认定。
AACR 2026 上，剂泰科技还推出 MTS ‑ 108、MTS ‑ 109 两款 mRNA 编码三特异性 TCE 药物，持续领跑体内 TCE 研发赛道。
其三，成立时间不长，却拥有广泛且优质的产业合作资源。
根据招股书披露，公司目前的合作"朋友圈"呈现出数量多、维度广、金额高的三大鲜明特征。
首先，合作伙伴数量超 30 家，对于一家仅成立 6 年的创新药企而言，这样的合作规模实属难得，充分体现了行业对其技术潜力的早期认可；
其次，合作维度多元全面，已与国内外多家知名药企、顶尖科研机构建立深度绑定关系，合作范围覆盖技术联合研发、管线协同推进、成果转化落地等全链条，实现优势互补、资源联动；
最后，合作总金额已经高达数亿美元。据招股书，MTS-004 已于 2025 年 9 月对外授权，合作首付款 1 亿元人民币已到账。而 MTS-004 在 PBA 这个适应症的总里程碑达 18.45 亿元，另外还有潜在高达 1 亿元人民币的潜在适应症拓展里程碑付款。与此同时，已签的平台合作中单个靶点合约金额高达 1.09 亿美元。
这些多维度、高价值的合作资源，本质上是行业对公司底层技术实力、管线研发能力及商业化潜力的全面肯定，同时也预示了公司双轮驱动商业模式已初步得到市场验证。
财务数据体现了这一点。2025 年，公司收入是 2023 年的 11.29 倍，在保证研发强度（2023 年 -2025 年分别为 2.9 亿元、2.74 亿元、2.7 亿元）的情况下，亏损额大幅收窄，从 2023 年的 3.47 亿元降至 2025 年的 1.8 亿元，某种程度证实商业模型的有效性。
/ 03 /"飞轮"提速，效率构建护城河
剂泰科技更让市场期待的一点是，其清晰的飞轮提速逻辑。
AI 制药的长期竞争力，最终取决于其"数据 - 算法 - 实验"闭环迭代的速度与质量，但这也正是行业公认的难点所在。因为 AI 在科学研究中面临的一个主要挑战，就是如何获取充足的高质量数据，以训练出有效的模型。
即便是热门的 AlphaFold 在药物研发场景中，仍受限于复合体结构数据不足，影响实际应用效果。根据《Nature》杂志 2025 年 3 月的报道，AlphaFold 面临药物数据短缺的问题，这种数据紧缺会直接影响模型性能。一些科学家表示，AlphaFold 所依赖的基础数据中缺少相关相互作用的样本，阻碍了该工具在相关场景的应用推进。
剂泰科技似乎通过闭环的方式，解决了精准度与数据孤岛的痛点。
上文提及，METiS 可电离脂质库，是剂泰科技的数据宇宙。其之所以被冠以"数据宇宙"之名，核心在于它已彻底摆脱对公开脂质结构的依赖——不仅拥有全球规模最大、种类最多元的可电离脂质库，还具备最大通量的实验递送模型，更拥有以月为单位的自主迭代周期。
依托公司研发闭环的坚实基础，这座"数据宇宙"能够源源不断地完成新数据的生成、测试与迭代，形成自我强化、持续扩容的数据生态，而非依赖外部公开数据，为公司后续技术研发与管线推进提供不竭的核心动力。
赖才达曾这样阐释剂泰的 AI 递送逻辑：通过海量数据训练 AI 模型，为不同药物分子规划最优递送路径；每一次管线推进与成功递送，都会反哺模型、让系统更精准高效。这种不断自我强化的"飞轮"，正是剂泰试图构建的最深护城河。
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同时，合作所带来的丰富资源与真实世界产出，也为公司后续的技术迭代升级、管线布局拓展、商业化落地推进提供了坚实的资金、技术与渠道支撑，有望进一步巩固了技术口碑与核心竞争优势的循环，为长期发展奠定了坚实基础。
事实上，公司的运营体系，也遵循这样的效率规律。高效率一直是剂泰科技的鲜明标签，例如其用于药物递送及制剂的解决方案，2020 年启动研发，2021 年便开启试点商业化，2024 年实现全面商业化落地，迭代速度远超行业平均水平。
在这一逻辑下，随着剂泰科技成功上市并获得资本市场助力，其发展节奏有望进一步加快。毕竟，资本带来的不仅是充裕资金，支撑企业实现更全面的业务扩张，同时还能在股东资源、产业协同、品牌背书等多个维度为公司发展提供多元支撑。而这些，又将会成为公司"飞轮"提速的燃料。
接下来，在理性回归的时代，剂泰科技能否凭借递送硬科技，成为全球生物医药产业变革的核心玩家，值得行业持续观察。
/ 04 /总结
无论未来走向如何，剂泰科技已然取得了令人瞩目的成功，它用实践向行业证明，科学家如何才能经营好一家优秀的创新企业？
在热点轮换、概念喧嚣的 AI 制药赛道，剂泰科技的成功远不止前瞻的战略布局，更体现在两个关键层面：
第一，坚持克制的创新。不盲目追逐风口，而是死磕递送这一行业共性痛点，聚焦真问题、拿出真结果，为 AI 制药铺就了一条更务实、更具说服力的发展路径。
第二，践行科学家创业的长期主义。赖才达带领团队始终聚焦递送硬科技，将资源集中投入到决定药物成败的核心环节，坚持 " AI 算法 + 高通量实验 + 临床验证" 的研发闭环，把技术壁垒做深、临床验证做透、产业价值做实，助力药物研发范式的革新。
上述路径既彰显了科学家的精准判断力炒股失败原因，也展现出企业家的战略定力：以科学家的严谨做研发，以企业家的效率推落地，让技术理想真正快速转化为临床现实。这也为更多科学家的创业，提供了一个可参考的高质量范本。
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