GSK与Relation达成最高1.1亿美元AI药物发现合作，聚焦纤维化与免疫疾病创新疗法

文/IAICA.NGO®

全球制药巨头GSK（葛兰素史克）近期宣布与英国人工智能药物发现公司Relation达成一项最高可达1.1亿美元的合作协议，专注于纤维化疾病和免疫性疾病创新疗法的早期研发。此举再次彰显AI技术在药物发现领域日益增长的战略价值，也标志着传统药企与新兴生物科技公司协同创新的又一里程碑。

根据协议条款，GSK将向Relation支付3000万美元的首付款，并承诺后续基于研发、监管和商业里程碑支付最高8000万美元的额外款项。双方合作的核心是利用Relation专有的功能基因组学与机器学习平台，系统性地识别并验证针对纤维化疾病和免疫紊乱的新型药物靶点。GSK将获得合作产生的候选药物的全球独家开发和商业化权利。

Relation成立于2020年，由牛津大学的一群功能基因组学与计算生物学科学家创立。其技术平台独树一帜：不依赖于常规的基因组关联研究(GWAS)或蛋白结构预测，而是通过大规模、高吞吐量的功能基因组学实验，结合先进的机器学习算法，直接映射基因操作对细胞表型的因果影响。这种方法能够区分与疾病相关的“驱动”基因和仅仅“乘客”基因，从而提高靶点发现的成功率，并降低后续开发中的损耗。GSK研发负责人在声明中强调，Relation的功能性筛选平台能够产生独特的人类遗传学见解，有望突破纤维化疾病领域长久以来缺乏创新靶点的困局。

纤维化疾病，如特发性肺纤维化、肝纤维化、系统性硬化症等，是组织异常瘢痕形成导致的疾病，全球有数以百万计患者缺乏有效治疗手段。免疫介导的纤维化更是机制复杂，当前疗法多停留在延缓病程而非扭转纤维化。GSK在该领域已有布局，但亟需新靶点来支撑下一代管线。Relation的AI平台恰能加速从海量生物数据中挖掘出真正致病的分子开关。

这笔交易并非孤例。事实上，全球制药行业正经历一场由AI驱动的研发范式变革。从2020年至今，大型药企与AI生物技术公司之间的合作公告呈现爆炸式增长：赛诺菲与Exscientia达成了价值52亿美元的多靶点合作，百时美施贵宝与Insitro达成50亿美元交易，默克与Absci签署最高6.1亿美元的协议，罗氏与Recursion的联盟也涵盖多个疾病领域。据行业分析报告，截至2025年，AI制药合作的总潜在价值已突破千亿美元。这些数字背后，是AI将药物发现时间缩短30%到50%、成本降低40%以上的巨大潜力。

AI技术的介入，主要作用于药物发现和临床前阶段：包括靶点识别与验证、小分子或生物制剂的合理设计、先导化合物优化、药代动力学和毒理学预测等。传统的药物发现依赖经验试错，平均耗时5至6年，耗资数亿美元，而AI通过挖掘公共和私有组学数据、文献知识图谱，能够迅速提出可检验的假设。例如，NVIDIA的BioNeMo、谷歌DeepMind的AlphaFold等基础模型已经在蛋白质结构预测和分子性质预测上达到甚至超越传统物理学方法的精度。然而，真正的挑战在于将计算预测转化为生物学验证——这正是Relation的功能基因组学平台优势所在，因为它提供了高通量的湿实验验证能力，形成“计算-实验-计算”的闭环。

从产业生态视角看，GSK与Relation的合作体现了一种精细化分工：药企保留临床开发、监管和商业化这些核心能力，而将高风险、高专业性的早期发现工作与拥有尖端技术的小型伙伴分担。这种轻资产、外部创新内嵌的模式，有助于大药企提高研发生产率，同时为AI创业公司提供了难得的资金和真实世界验证场景。

iaica.com.cn 认为，人工智能与生物制药的深度结合正在重塑药物研发的成本与效率，此类跨界合作将加速全球创新药研发进程，尤其对缺乏有效疗法的纤维化疾病患者而言，可能带来扭转病情的新型治疗方案。当然，业界仍需冷静看待AI制药的转化率：截至目前，完全由AI设计的药物进入临床三期的案例尚不多见，监管框架也有待完善。但不可否认，计算能力的跃升、多模态数据的融合以及自动化实验平台的涌现，正以前所未有的速度缩小假说生成与实验证实之间的鸿沟。

未来，随着GSK、赛诺菲等巨头的投入不断加大，Relation等公司积累更多的合作数据，AI制药有望从“概念验证”迈向“标准化应用”。此次最高1.1亿美元的承诺，对GSK只是其年度研发预算的零头，却可能撬动一个潜力巨大的新靶点金矿。对于行业而言，这一交易不仅是一次技术合作，更是制药价值链重构的缩影。

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