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LeiphoneUpdated Oct 30 22:39

Signet Therapeutics and XtalPi: AI + Organoid Gastric Cancer Targeted Drug SIGX1094 Moves Toward Key Clinical Validation

English text is being prepared.

AI summary

The first-in-class targeted drug for diffuse gastric cancer worldwide, SIGX1094, jointly developed by Signet Therapeutics and XtalPi, has essentially completed Phase I clinical trials and has received both FDA Orphan Drug and Fast Track designations, with the potential to reach the market after completing Phase II clinical trials. This molecule was the candidate found when the AI + organoid approach had synthesized the 94th molecule; the second pipeline asset, the pan-TEAD inhibitor SIGX2649, has received dual IND approvals from China and the U.S. and is expected to begin clinical trials in November.

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“五年前我们把这页PPT放出来,很多人都说这是在‘画饼’。但现在我们和晶泰合作研发的全球首款弥漫性胃癌靶向药,已迈向关键临床验证。”

作者丨周蕾

编辑丨岑峰

【编者按】被誉为"医药界诺贝尔奖"的美国盖伦奖(Prix Galien USA),于10月29日公布了2026年度获奖名单。

值得注意的是,晶泰科技孵化的创新企业已连续两年入围该奖项提名。去年,希格生科凭借全球首款弥漫性胃癌靶向药SIGX1094获得"最佳生物技术产品"提名;今年,莱芒生物与默达生物双双入围“最佳初创公司”提名——前者在晶泰研发助力下,以千分之一常规剂量的代谢增强型CAR-T疗法获得提名,后者则与晶泰合作研发了全球首款口服LDH抑制剂MP-5342,瞄准全球超千亿美元的自免市场。

2025年,希格生科凭借与晶泰科技合作研发的全球首款弥漫性胃癌靶向药SIGX1094,获得盖伦奖“最佳生物技术产品奖”提名,成为当届唯一获该奖项提名的中国生物制药企业,也是全球首个获得盖伦奖提名的AI创造分子。

这款药的分子编号是094,意味着“AI+类器官”的研发模式在合成到第94个分子的时候,就已经找到了最理想的候选分子。这也代表着AI和机器人的结合闭环,能非常快地在100个分子以内就找到目标的候选分子。

一年过去,这条针对弥漫性胃癌的FAK/SRC双靶点抑制剂将完成临床一期,由于其拿到了孤儿药认证以及快速通道双认证,所以最早有机会明年完成二期临床后就获批上市;公司与信达生物合作,用于KRAS-G12C突变阳性非小细胞肺癌(NSCLC)的Ⅱ/Ⅲ期联合用药临床试验(IND)已正式获得国家药品监督管理局(NMPA)批准。第二条管线SIGX2649——泛TEAD抑制剂,靶向Hippo通路,已获得中美药监部门的双批准,预计11月启动临床试验。两条管线的临床试验分别由消化道肿瘤权威专家沈琳教授与肺癌治疗领域权威专家吴一龙教授牵头。

支撑这些进展的,是希格与晶泰科技共同搭建的“类器官+AI”技术平台。二者共同形成的BT+IT(生物+信息)模式,试图打通“AI分子生成—自动化合成—类器官测试—反馈优化”的闭环。晶泰负责AI分子生成与自动化合成,希格用类器官完成接近病人的疾病模型测试,实验获得的真实药效与安全性数据再回流给AI模型,形成构效关系迭代。

希格生科CTO卓鉥认为,类器官的核心价值,是真实的数据生成能力:把干细胞分化成组织,全过程数据可被AI学习和梳理,弥补传统动物模型与人之间的鸿沟。

监管层面也在同步推进。国家药监局正开展类器官替代动物实验的方法学验证,希格作为第一批七家单位中唯一的企业,已完成心脏、肾、肝、肠及肿瘤五个模型的验证工作。FDA推动类器官与器官芯片落地,其立项由美国国会推动,每年须向国会汇报,在卓鉥看来,国内的监管层进展与FDA的布局基本同步,“国内如果不做转型,到时候国外药企基于新模式申报的资料提交过来,我们将无法评审,会与国际脱钩。”

他回忆起五年前希格对外讲述自己的时候:“当年我们把这页PPT放出来,很多人说我们是画饼,在炒概念——现在慢慢跑通了。”

以下是希格生科CTO卓鉥与雷峰网AI科技评论的对话节选,有不改变原意的编辑:

卓鉥:SIGX1094临床一期基本结束了。也在跟信达合作,用他们的KRAS-G12C抑制剂联合SIGX1094来做非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗,Ⅱ/Ⅲ期临床试验(IND)已正式获得国家药品监督管理局(NMPA)批准,这是SIGX1094继弥漫性胃癌之后拓展的第二个核心适应症,标志着SIGX1094的临床价值从单一瘤种,向基于通路机制的跨瘤种联合策略延伸。

另外在美国,胃癌是罕见病,我们拿到了FDA孤儿药和快速通道资质,有望加速审评审批。在美国可能完成临床二期就可以上市,会省大概半年时间。因为做临床三期本来时间就很长,做完再报上市,如果没有快速通道,上市流程经常要花一年多,整个周期将近三到五年。

另外一条管线SIGX2649,也刚拿到中美IND双双批准,预计11月份启动临床。第一个管线临床实验由北大肿瘤医院沈琳教授牵头,第二个管线由广东省人民医院吴一龙教授负责。后面还有几条管线,一个是心血管的,另外是其他类型,目前在临床前,我们将基于类器官+AI的制药模式从肿瘤拓展到了心血管疾病以及肾脏疾病领域。

卓鉥:第一条管线的II/III期和第二条管线的I期,都会在11、12月陆续启动。第一条管线我们还会布局美国的临床——胃癌在美国是罕见病,我们拿到了FDA孤儿药和快速通道两个资质,拿到之后在美国很可能完成临床II期就可以上市,周期会短很多。

02

卓鉥:大家都知道药物研发的双十定律,拆开看是两个原因。一是人工太低效,设计面窄、速度慢;二是生物模型的问题,以前做药用细胞、线虫、果蝇、老鼠做实验,它们与人体之间存在巨大差异。

回到第一性原理:给人做药,那就用人的东西。在体外构建能模拟人体组织部分结构和功能的三维模型,这就是类器官的概念。效率问题则用智能化解决。这跟马斯克做SpaceX一样:火箭发一枚废一枚,成本就下不来,要降迭代成本就得回收。医药研发的痛点从第一性原理上要解决的就是这两个问题。

卓鉥:五年前我们把这页PPT放出来,很多人说我们是画饼、炒概念,“AI没成功,自动化没成功,类器官没成功,你把三个放一起?”可能人家看一眼就把我们pass掉了。现在慢慢跑通了。

这个模式是自然而然就做到这一步,晶泰做AI、做自动化,我们做类器官,我们又没有那种顶尖的医药专家,但有这些新技术,放在一起觉得逻辑上可行,那就不妨做一做。我们也没有很重的包袱,做成了更好,做失败了也是一个尝试。现在回头看,这个模式确实跑通了,而且效率很高。我们和晶泰基于“AI+类器官”模式合作研发的两条管线,已经相继迈向临床阶段,进展都很快,读出数据也很好。

卓鉥:大家感觉有瓶颈,一是因为还没有由AI或类器官深度参与早期发现、并最终获批成功上市的药;二是很多人觉得这些工具用起来没有传说中那么好。制药门槛高,越不熟悉这个领域的人,越觉得泡沫大。

我们在业内,是一步步用这些工具把管线从0推到临床的:在很多场景下它确实还不成熟,但在成熟的场景——比如晶泰的晶型预测、赋能新冠药开发——AI相对传统人工实验的药物研发模式的优越性已经是100%确定的。就像新能源车早期跑50公里,不可能一发明就1000公里。AI和类器官也一样,很多场景下的数据还不成熟,限制了模型训练,但方向没问题。

卓鉥:虚拟细胞、虚拟器官都是值得探索的方向,关键是找到具体的产业应用场景,并在真实问题中不断验证。如果数据对目标疾病、细胞状态或生物学过程的覆盖不够充分,模型预测就可能出现偏差,这也是需要通过实验反馈持续改进的地方。晶泰也投资了类器官、虚拟细胞、器官芯片等方向的企业。大家各有侧重,我们在密切合作中,把这些技术用到药物发现的真实场景里,再根据实验结果和项目反馈不断迭代。

我们的一个核心优势,是我们有自己生成数据的能力;针对特定疾病模型、可持续积累的药物扰动、遗传扰动的数据,在公共数据库里是非常稀缺的。这些数据既能支持管线研发,也能为模型的训练和验证提供依据。

以前开发成功的药,我们对它的情况都了解;但研发失败的候选药物,数据都是缺失的——可能只知道某个环节出了问题,但其他特性、整个生物学效应都不知道。这些公开文献中极度匮乏的失败数据对药物研发也是很重要的。

而我们做类器官,能把它从一个干细胞分化成一个组织,并大量测试失败和成功的各种药物,整个过程的数据都可以大量收集,AI再把这些复杂的数据做很好的学习和梳理。这在以往是不可能的——以前两维的人体细胞在体外都养不好,更何况三维的组织结构。这都是类器官跟AI技术带来的可能性。

卓鉥:靶点确定后,晶泰基于靶点做AI分子生成设计,围绕靶点开展大规模分子筛选。我们第一个管线筛选的骨架有几十万个化合物,但真正需要合成验证的很少,因为虚拟筛选、活性预测、成药性预测会把不符合要求的候选分子全部筛掉。

以前人工实验为主的药物研发模式分子设计空间有限,研发周期也很慢,动物模型跟人差距又大。现在用类器官做人源化测试,用AI提高效率,这才是真正意义上的干湿结合。这个流程打通以后,可以替代生物医药相关的很多产品的传统研发。现在确实开始逐步泛化到AI虚拟细胞、靶点预测、生物学机制理解等更多层面。你可以想象,常规AI的靶点筛选、生物学机制理解,现在都可以做。

卓鉥:这是两块非常不一样的技术,合作结构决定了数据能不能打通。你找一家AI的CRO公司合作,不大可能把生物学的核心数据都交给对方,信任和沟通成本非常高。

我们和晶泰的关系是,晶泰投资孵化我们,持有管线收益分成,早期有比例,上市商业化后也有比例——我们的成功就是晶泰的成功,利益完全一致,底层数据的交互没有障碍。如果合作只停留在简单的甲乙方模式,我觉得绝对跑不通这件“长期主义”的事业。而这种利益分段、阶段拉通的设计,会让两方都愿意all in,把最难的事情跑通。

现在晶泰生态里,我们、默达、莱芒的管线都在一个个推进,让我们看到了协同研发模式的价值。

04

监管与未来

卓鉥:我们从2024年开始跟国家药监局一起推进类器官、器官芯片的方法学验证。2025年底第一批验证结果完成,覆盖心脏、肾、肝、肠和肿瘤五个模型,共七家参与单位,其中只有我们一家企业,其他是北大、清华、中科院大连化物所、中科院动物所、东南大学这样的科研机构。

正是第一批较好结果的支撑,今年国家药监局和中检院陆续成立了创新方法评价中心,并推动“先锋计划”的落地,药企可以用新方法学评估药物、向药监局提交报告。

卓鉥:FDA做类器官和器官芯片是由国会推动立项的,每年要向国会汇报进展,战略优先级非常高。中国加入了全球审评体系,如果国外药企基于新模式申报上市,药要进中国,国内的监管就必须有能力评审,否则就与国际脱节了。5月份的工作会议已经明确了推进节奏,到明年初会有一个初步的指南落地。

卓鉥:当然知名度提升很明显,资本市场的关注度也更高,现在国资也会直接进来,政府也很关注。盖伦奖全球主席今年在福田的论坛上还专门录了视频,讲为什么提名希格。

卓鉥:不排除这个可能性,管线进到二期就具备上市条件,我们也在梳理内部架构。

卓鉥:现在还是管线的biotech,但未来更大的潜力是我们的平台属性。但我经常跟投资人打比方,就像支付宝和淘宝——刚开始靠淘宝赚钱,支付宝是工具;但支付宝一旦变成很强的金融工具,价值可能比淘宝还大。我们的平台如果形成很强的数据基建,价值可能比单条管线更大。

卓鉥:2022年初到2024年是行业最难的两年,二级市场估值普遍降到十分之一,很多biotech公司也倒闭了。一方面我们尽可能的开源节流,但另一方面我们也提前规划了研发资金,在没有到来寒冬前有了充足的准备,为长期投入做准备。这种创新生态的优势不只是资金,还有战略和业务资源——这些环节任何一处出问题,很多初创企业都将面临巨大风险。

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Leiphone