维亚生物经营模式及技术进展如何？

引入战略投资人重整旗鼓再出发，全流程 AIDD 技 术平台助力前行。

维亚生物自2008起致力于向全球创新药研发企业提供从早期基于结构的药物研发到 商业化药物生产的一站式综合服务。凭借在基于结构的药物研发（SBDD）技术领域 的领先优势，向全球合作伙伴提供新药研究阶段的CRO服务。通过子公司朗华制药 提供从临床前开发到商业化生产的一站式CMC/CDMO解决方案。同时专注于发现并 投资高潜力生物医药初创公司，以独创EFS商业模式解决未满足的临床需求。

公司业务主要包括： （1） CRO业务：聚焦FIC的Discover业务，以SBDD为核心，驱动FBDD、药物筛 选、药物设计，提供从Target到PCC的全部生物、化学服务。（2） CDMO研发生产业务：为创新药合作伙伴提供药物研发生产的全流程小分子 CDMO、API、中间体及制剂业务。 （3） EFS投资孵化业务：专注于发现、投资高潜力生物医药初创公司，以解决未 满足的临床医学需求。

根据公司2024H1财报，截止至2024年6月末，公司员工总人数2043人，其中CRO人 员数1117人，朗华制药704人。公司已建立了完善的CRO+CDMO+超算中心产能布 局。 公司拥有国际化专业管理团队，管理层管基本具有十年以上海外留学工作经验，熟 悉创新药研发技术与流程，创新药研发管理经验丰富。公司研发团队专业性强，已 建立了复合型人才团队，计算化学及人工智能算法科学家专业背景涵盖物理、化学、 生物、药学、制药工程等领域，并包括多位海外归国学者。

出于业务扩张与业务发展上的需求，公司为协调资金,在2020年前后进行了可转债发 行与定增融资；同时2020年8月，公司进军CMO业务，与朗华制药签订收购协议， 维亚生物以28.4亿港币的价格收购朗华制药80%的股份；2020年9月维亚生物以6.2 亿港币收购SYNthesis med chem Pty Limited。 21年后，由于海外货币政策变化以及国内监管情况的影响，公司股价迎来了较大的 下跌，但由于实际股价与可转债规定的转股价之间较大的价差，公司需要公开回购 市场的可转债，但截止至2022年6月底，公司账上现金及现金等价物余额为10.74亿 元，但公司过往发行可转债总额达到了4.6亿美元。

根据维亚生物官方公众号，2023年6月11日，维亚生物获得淡马锡，弘晖基金及淡明 出资，CRO业务主体上海维亚通过转让近24%的股权以获得近1.5亿美金；此外，上 市公司集团层面融资获得近6000万美金。引入战略投资人后已经对维亚集团的公司 治理、业务运营、投融资规划及战略发展发挥大量协同效应。 同时公司计划内部完成重组，未来分拆CRO业务于A股上市。重组完成后，公司CRO 业务将转移至维亚上海及其附属公司，CDMO业务将由维亚上海转移至其他全资附 属公司，公司将透过独立类别的附属公司进行其CRO业务及CDMO业务以及持有投 资孵化企业的股权。

公司上市时核心技术平台包括SBDD平台、FBDD平台、ASMS筛选平台及靶向膜蛋 白药物发现平台。此外结合体外药理学、药物化学研究、抗体生成及分子克隆平台 提供药物发现项目的全面服务。根据公司聆讯材料，自2015年至2017年公司在上海 光源使用了超过69%的平均工业光束时间，显示了公司在中国药物靶蛋白结构研究 的领先地位。 就技术平台的布局和拓展方面，在维亚SBDD技术的基础上，公司进一步引入了人工 智能技术，围绕新靶点（New target）、新机理（Novel MOA）及新分子形式（New Modality）开发了独具特色的AI赋能SBDD一站式的新药研发服务平台。

1．公司已搭建了完善的AIDD全流程药物研发平台。目前的AI药物研发商业模式主要可以分为四类，AI-biotech、AI-CRO、AI管线、以及 基于大数据的AI药物研发辅助公司。四种商业模式实际基础都来源于数据，基于大 量积累的多模态数据才能去建立有效的技术平台。维亚生物将AI与传统的基于结构 的药物研发（SBDD）技术深度融合，围绕新靶点、新机理及新分子形式打造了AI赋 能SBDD一站式原创新药研发服务平台。 公司搭建了多种类型的高质量数据库、以高效的筛选方式，通过与SBDD/FBDD、 ASMS、SPR等技术平台的整合，提供从靶点蛋白生产、DEL分子库构建、亲和筛选、 活性化合物定制合成、生物试验验证开发等基于DEL技术药物研发的全套的一站式 药物研发平台。

基于算力和推理快速发展的前提下，AIDD和CADD可理解为基于某种方程的求解或 者拟合。平台搭建好后显著加速与赋能新药研发，与专家经验相比，独特优势在于 其可以大规模、高效探索所有可能的化学空间，并找出最有可能符合需求的分子。 目前技术水平仍在探索中，但已具备能力为研发提供更全面和更广阔的思路，同时 提高决策的效率和实验质量。 目前，维亚已建成自有的小分子药物发现AIDD全流程技术平台，提供完整的AI驱动 的药物发现解决方案，并大幅降低新药研发成本和周期，助力药物研发转型升级。 例如使用主动学习的虚拟筛选，可将筛选的命中率从平均1%提高到20%以上，对应 富集因子为20倍或更高，与维亚多个筛选平台联动、完成筛选并验证的速度达到以 周为记，对应筛选费用降低为三分之一。采用自由能微扰技术和ADMET性质预测对 设计的化合物做先行评估，可减少超过半数的化合物合成数量，从而降低实验人员 投入，并将苗头化合物发现周期从12-36月缩短到6-18月。

整个技术平台核心为计算驱动和实验验证的完整流程。 （1） 靶点发现和验证，通过AI模型预测蛋白结构（跳过传统的结构生物学实验， 快速锁定可干预的靶点区域），对变构位点/活性位点分析可在“难成药”靶 点（如蛋白-蛋白相互作用）中寻找变构调节位点，扩大靶点范围。 （2） 虚拟筛选与分子生成。基于AI，虚拟筛选反馈模型迭代优化，提高筛选准确 率；减少对高通量实验（HTS）的依赖，降低大量无效筛选的成本。强化学 习，生成具有特定性质（如类药性、高亲和力）的分子结构。 （3） 分子优化。进行分子动力学、自由能等计算，淘汰高风险分子完成分子设计。 （4） 实验验证与平台整合。DEL筛选结合，AI预测的优势分子+ DEL库中亿级化 合物实验验证。自动化化学合成（如流动化学）后机器人高通量ADMET测试，结果反哺模型优化。 平台优势显著：（a）AI生成海量分子后相比传统HTS虚拟筛选可快速完成；（b）同 时AI平台有望突破化学家的经验局限，发现反直觉的结构；（c）降低早起研发成本。 但模型性能高度依赖训练数据的覆盖度和准确性，同时AI生成的分子可能难以实际 合成需与化学家协作优化合成路线以及生物学复杂性在纯计算中难以完全模拟。整 个平台包含从生成、筛选、优化、预测的全链条药物发现；同时实验数据反馈可以继 续优化AI模型，未来有望不断迭代发展进一步提高效率降低成本。

2．丰富数据完善公司技术平台底层逻辑加强公司优势：以公司V-DEL库为例。以公司V-DEL库为例，从建库开始、到亲和力筛选、高通量测序、数据分析、合成不 带DNA的化合物直至苗头化合物确证。引用AI后DEL库容量巨大、分子多样性好， 又兼具研发周期短、成本低等优势，还可以筛选某些复杂的蛋白靶点。同时 CADD/AIDD融入到DEL技术中后，可以结合开发多种DNA兼容化学反应，进一步实 现DEL技术的快速、有效、增殖效应。 整个V-DEL建库流程包括： （1） 文库设计：设计多样性高、类药性强、可合成的化合物库。首先从四万个以 上的化学砌块（如羧酸、胺类、卤代物等）通过AI工具来预测砌块兼容性（如 反应成功率、产物稳定性）；BBs后确定核心骨架三维结构；规划后续反应 路线；重复过程形成海量的化合物库。 （2） 验证和优化：确保文库质量（分子正确性、反应兼容性、DNA完整性）。进 行合成验证生产路径优化等。 （3） 生产+标签：规模合成DEL并确保DNA标签的精准连接。准备模版后化学合成并进行质量控制。 （4） 质量检测：化学纯度、DNA完整性、标签对应情况等检测。 AI在整个过程中辅助BBs设计，进行快速的数据分析以及虚拟筛选和实验验证协同。 如从DEL中初步选出100个分子后，可通过AI模型推测其化学可及性。

公司现有技术平台可对小分子、抗体、多肽和靶向RNA小分子等跨分子类型的药物 进行研发。基于过往对分子结构和作用机理的经验，团将计算方法与实验验证紧密 联动，通过反复迭代和系统性优化，持续提升计算模型的预测准确性和可靠性。 整个筛选过程为： （1） 根据客户需求确定质量以及筛选目标。 （2） 建立高质量、高多样性文库。内含海量化合物用于筛选。 （3） 在限制条件下筛选并进行NGS分析。 （4） 利用AI进行数据挖掘和机器学习预测。 （5） 决定化合物能否继续推进后识别出有潜力的化合物然后重新生成并利用 AIDD和CADD进行进一步预测。 （6） 最终还可利用AI进一步优化化合物设计。

3．公司AIDD技术平台已在运行，未来有望带来更多产出。根据Nature Oncogene，《TMBIM6/BI-1 is an intracellular environmental regulator that induces paraptosis in cancer via ROS and Calcium-activated ERAD II pathways》，维亚生物与由麻省理工学院引擎参与孵化的创新型生物医药企业共同 完成研究。维亚生物AIDD/CADD团队通过对TMBIM6进行结构建模与优化，并引入 能够模拟蛋白质在不同pH条件下的动态构象行为的CpHMD分子动力学模拟技术模 拟其在不同pH条件下的构象变化，在低pH环境下，TMBIM6的跨膜区域和α-螺旋结 构发生了显著变化，这一发现可能揭示了TMBIM6在细胞应激反应和癌细胞死亡调 控中的关键分子机制。此外，通过把CpHMD的模拟结果与湿实验数据进行交叉验证， 进一步确保了结果的科学性和生物学相关性，从而解释了分子结构变化对于其生物 学功能的影响。通过精确模拟蛋白质在动态环境中的行为及分析关键残基的作用机 制，为靶向TMBIM6的药物设计提供了理论和结构基础。

AI赋能SBDD一站式原创药物研发服务平台的情况来看，公司已经在尝试解决药物设 计中的实际问题，例如共价和非共价自由能微扰，AI赋能后计算准确度更高、可调参 数空间更大。同时公司平台还着力开发ADME/PK预测模型，实现药物研发各阶段的 全面覆盖和计算工具的系统性整合。应用于多种药物形态，如小分子、抗体、多肽、 靶向RNA小分子药物开发等；在算法开发的过程中，各个平台保持干湿实验联动， 计算结果通过实验验证、计算模型在此过程中迭代优化突破。 维亚的CADD及AIDD平台具备自研算法及平台建设的能力、拥有研发多种药物形态 的经验、并且充分发挥了维亚基于结构的药物研发优势，在上海超算集群的算力支 持下，能够对早期药物研发的各个环节进行全面赋能。 根据公司2024H1展示材料，截止2024年6月30日，公司已累计完成CADD/AIDD项目 数49个，其中长期项目数占比为35%；采购CADD/AIDD的累计客户数为40家。AI平 台赋能业绩贡献有望在未来继续提升。