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隨著全球小分子藥物研發難度的增加，生物藥研發速度不斷加快迎來爆發期，而介於生物藥和化藥之間的多肽這類“小而美”的藥物也就成為了全球研發熱點，其中不乏像司美格魯肽、利拉魯肽和格拉替雷這種年銷售額50億美元的重磅炸彈。
勝普澤泰創始人、董事長兼CEO何潤澤博士
多肽藥，一個和煦溫暖的市場
隨著全球小分子藥物研發難度的增加，生物藥研發速度不斷加快迎來爆發期，而介於生物藥和化藥之間的多肽這類“小而美”的藥物也就成為了全球研發熱點，其中不乏像司美格魯肽、利拉魯肽和格拉替雷這種年銷售額50億美元的重磅炸彈。
在結構方面，多肽藥物是由2-100個氨基酸透過肽鍵相連構成的化合物。其分子大小往往介於小分子化藥（MW<500）和大分子蛋白藥（MW>10000）之間，同時均衡了化藥和生物藥的特性。多肽藥物涉及代謝調節、細胞生長、神經、輔助生殖、免疫調節、腫瘤病變等諸多領域，具有廣泛的生理活性。具有療效好、見效快、特異性強、副作用可預判性強、毒性低、代謝路徑可預測等特點。
全球代表性的重磅多肽藥物有司美格魯肽（semaglutide）、度拉糖肽（dulaglutide）、利拉魯肽（lraglutide）、和艾塞那肽（exenatide）、格拉替雷（glatiramer acetate）、亮丙瑞林（leuprorelin acetate）、奧曲肽（octreotide acetate）和戈舍瑞林（goserelin）等。
據中國產業調研網釋出的《2019-2025年中國多肽藥物行業發展研究分析與發展趨勢預測報告》，中國近年來多肽藥物規模呈上升趨勢，這要歸因於中國人口基數大、老齡化加劇，存在大量的腫瘤患者以及慢性病患者，預計市場需求將不斷擴大，多肽藥物具有大幅增長空間。
但相比發達國家，我國多肽藥物行業依然存在較大差距，產品結構也有差異，總體而言免疫增強類產品居多，而針對腫瘤、糖尿病、罕見病等重大或急需品種佔比較少，市場還未成熟也遠未飽和。
多肽藥物擁有人體親和力高、安全性高、不易排斥的特點，同時藥物治療靶點明確專一、療效更佳、成藥性好、技術壁壘高，併兼具小分子化藥穩定性較好、純度高、質量可控和蛋白藥特異性強、生物活性高等特點。
全球多肽製劑產值超600億美元，2015-2020年間複合增長率高達16%。其中明星產品司美格魯肽全球製劑產值引爆行業投資新邏輯，該產品2021年前三季度全球營收達到38.43億美元。
“一切源於設計”
講到勝普澤泰的核心競爭力，就不得不提到以Chemical Space理論為基礎的創新藥研發平臺。該理論由該企業的聯合創始人、何潤澤博士的博士導師瑞士伯爾尼大學的Jean-Louis Reymond教授奠基與發展。
文獻顯示，“化學空間”是化學資訊學中的一個概念，指的是“所有可能的分子和化合物所跨越的屬性空間”，這些空間遵循一定的構造原理和邊界條件。它包含數百萬種化合物。（Chemical space is a concept in cheminformatics referring to the property space spanned by all possible molecules and chemical compounds adhering to a given set of construction principles and boundary conditions. It contains millions of compounds.）
而經過近二十年不斷的積累與AI訓練，Chemical Space理論集結了1012量級不同的化合物，形成了Chemical Space虛擬大資料庫——這是迄今為止最大的虛擬多肽藥物資料庫，也為基於大資料的人工智慧藥物發現提供了重要機會。
在何潤澤博士看來，應用科學的一切進步與成果，源於對基礎科學的深入理解與再發現。
因而，結合人工智慧，透過計算機模擬方法來生成虛擬大資料庫，並結合深度學習和強化學習實現對藥物分子的有效設計，這一創新性的結合AI等交叉學科研究新正規化，是勝普澤泰的基因與護城河。
何潤澤博士講到，勝普澤泰既是“Space Peptides”的音譯，又是企業文化“集眾決勝，共創普享，澤被蒼生，康泰永傳”的整合表述。
“集眾決勝，意味著我們是共同商討、民主決策的公司，主體戰略都是所有高管一起討論出來的；共創普享，表示我們要共同創造價值、共同分享成果，讓更多人在我們的平臺上受益。”
“澤被蒼生”則是很多醫藥企業共同的願景，希望自己的產品和貢獻能夠讓天下的患者獲益。“康泰永傳”則代表公司希望擁有不斷保持活力的基因，成為一家百年企業，能夠讓企業文化中“集眾決勝，共創普享，澤被蒼生”這三點長久地流傳下去。
“挖礦人”模式：不持有自己的產品
勝普澤泰的AI演算法會針對每一個具體的專案定向生成一個獨立的虛擬分子庫。比如客戶提出做一個腫瘤新藥的需求，勝普澤泰首先會在Chemical Space龐大的資料庫中加入最新靶點引數及擬設計的藥物相關引數，從而在系統中定向生成一個百萬級到千萬級的虛擬多肽分子庫。再透過AI的多維度成藥性分析進行篩選，最終篩選出10～20個新的化合物分子。這些虛擬分子需要透過化學合成的方法進行實體化合物的合成，然後在細胞及動物水平進行生物活性相關指標的確證。確證的結果（包括陽性結果和陰性結果）會重新回輸到AI系統中，重新訓練後的“Training”AI系統以進行虛擬資料庫的引數調整，以便在第二輪進行更加精確的篩選。如此迴圈往復以獲得越來越精確的分子。
與很多新銳企業的創始者觀點有所不同，何潤澤博士並不過於強調AI的力量，他講到AI就像一個“放大器”，也像一位“老師傅”。
“無論AI，還是ML（machine learning）技術應用於醫藥創新，都離不開精準無誤的基礎研究資料輸入。而如果給到AI的資料中只有‘垃圾’資訊的話，那麼它也必然不能獲得有價值的資訊。”而Chemical Space資料庫對於化合物結構與性質幾十年的積累，讓勝普澤泰能夠確保AI演算法是真正源於科學、應用於客戶需求，而不僅僅是對化學分子的列舉。
在一輪Training過後，會生成10-20個新的化合物，再次進行合成與各項理化實驗和動物實驗。獲得的資料繼續用於訓練模型，在重複該過程多輪後，AI所生成的新化合物中絕大多數都會有很好的生物活性和理化特性，其中可能還會有潛在的First-in-Class或Best-in-Class藥品。
例如在2020年1月底公司啟動了抗新冠病毒新藥-抗新冠融合抑制劑，研發人員在短短1個月時間內便從資料庫中數以億計的多肽分子中篩選出具有成藥性可能的多肽新藥分子，並最終得到具有很明顯的抗新冠病毒活性的多肽分子。整個專案從藥物發現到製備到最終的新藥分子確定，僅僅用了不到6個月時間。該專案榮登2020年“科創中國”先導技術榜單。此後針對Delta變異病毒，研發團隊啟動第二代融合抑制劑藥物研發，2個月即完成藥物設計並在活體Delta病毒中證明藥效。
截止發稿前兩天，從勝普澤泰位於瑞士的AI研發中心傳來好訊息，公司的瑞士團隊針對Omicron變種病毒的加班工作取得了重要成果：在世衛組織釋出關於該變異毒株聲明後的短短5天時間，已完成針對Omicron變種病毒的第三代融合抑制劑的藥物設計，作為技術儲備。
以上過程獲得的所有化合物與試驗資料，勝普澤泰都會給到客戶，不會“一藥多賣”，或將好的化合物留在自己手中。換而言之，勝普澤泰平臺化服務的商業模式決定了公司會毫無保留地、誠實地面對每一個顧客需求。
何潤澤博士稱，勝普澤泰的定位就是“永遠不會做（持有）自己的產品。”“我們提供純粹的B2B服務，不會自留好的專案，永遠會把最好的產品給到客戶。”
勝普澤泰（Space Peptides）始終致力於多肽創新藥的研發和生產服務，以大資料與AI驅動的Chemical Space新藥發現技術在瑞士發展近20年，公司已為國內外多家藥企提供多肽創新藥CRO及CDMO服務，包括ROCHE、LONZA、BRACCO、人福藥業、興齊眼藥等。勝普澤泰多肽創新藥特色CRDMO模式未來也將不斷進行創新和最佳化，為多肽創新藥領域提供源源不斷的支援。
