Anew labs，“蒸馏”的行家

文 | 医曜

AI圈如今言必称"蒸馏"。蒸馏现有知识，蒸馏竞争对手，蒸馏员工技能，无物不可蒸馏。

医药圈很少说蒸馏。但这个行业有一个耳熟能详、让人稍微有点不屑、却又必须面对的词——me-too：copy对手的骨架，在对手专利之外寻求突破。copy得好，是me-better，甚至是me-best（Best-in-Class）；copy失败呢？那就me-worse喽。

以这几天大热的消息为例。

字节跳动分拆AI制药部门成立的Anew labs（新生探途），首次融资即斩获2.9亿美元，创下今年AI制药融资纪录。这家公司常被形容为"AlphaFold+英矽智能"的复合体，手握五大核心模型矩阵。

然而当我们试图验证其能力时，首款自研药却让内行大呼：果然是蒸馏的行家。

01 五大模型，一个理想闭环

先看Anew labs的模型矩阵，确实配得上"理想闭环"四个字。

AnewFold（前身Protenix/Seedfold），蛋白与复合物结构预测。对标Isomorphic（DeepMind）的AlphaFold3，开源的Protenix v2在多项基准上性能持平或超越AlphaFold3，支持蛋白、蛋白-配体复合物三维结构预测，而不只是静态单体蛋白。

AnewSampling，全原子分子动态构象采样，行业一大亮点。传统分子动力学（MD）算力昂贵，AnewSampling用生成式AI做全原子热力学构象采样，捕捉蛋白动态变化、水化状态，而不是只算静态晶体结构。

AnewOmni，五大模型中最核心的差异化：跨尺度统一分子生成框架。行业绝大多数生成模型只能单模态，小分子模型做不了抗体、多肽；AnewOmni是同一套生成框架，同时支持小分子、多肽、纳米抗体/抗体片段。

AnewDesign，抗体从头设计与闭环优化。面向抗体/纳米抗体，支持实验反馈回流模型迭代，计算与湿实验形成闭环，不是纯离线计算。

AnewMind，药物研发科学推理大模型。文献挖掘、靶点假设、实验方案设计、风险评估、ADMET推理，辅助科研人员做全流程决策。

结构预测、动态采样、跨尺度生成、闭环设计、科学推理，五大模型拼出了一套药物开发的理想闭环。但闭环是能力，不是答卷。答卷要靠管线来交。

02 AN5162：交卷的方式，是me-too

Anew labs的首款自研药AN5162，是一款IL-17小分子抑制剂——me-too了Dice/礼来。

AN5162的化学结构尚未公开，但从Anew labs所申请的专利中，可以窥见一二。

Anew labs目前公开了三个IL-17受体小分子抑制剂专利：WO2026012492、WO2026130489和WO2026130488（核心骨架与实施例结构详见专利原文）。

WO2026012492中活性较好的实施例16：抑制IL-17A与IL-17RA结合的IC50小于100nM，抑制IL-17A与"示踪剂"（Tracer）标记的IL-17RA结合的IC50小于100nM，Hs27细胞系实验（IL-17A功能实验）中检测CXCL1的IC50小于100nM。

WO2026130489与WO2026130488中活性较好的实施例1，数据类似：抑制IL-17A与IL-17RA结合的IC50小于100nM，Hs27细胞系实验中检测CXCL1的IC50小于100nM。

值得注意的是，专利中并未公开Anew labs宣称的IL17AA/IL17AF/IL17FF三重抑制活性的完整数据。

03 对手环伺，数据说话

IL-17受体小分子抑制剂这条赛道，早已不是空场，多个管线已进入临床。

礼来/DICE Therapeutics的Simepdekinra及礼来LY3509754已公开化学结构。歌礼ASC50、诺诚健华ICP-054、祐森健恒UA026虽然没有公开结构，但相关专利都已挂出，而且数据不含糊：

歌礼CN121219278，HEK-Blue IL-17细胞试验测定IC50为24.38nM；

歌礼CN121487927，同法测定IC50为15.32nM；

诺诚健华WO2025209395，核心化合物29：IL-AA与IL-RA抑制活性IC50为0.9nM，IL-AA信号抑制IC50为2.0nM，IL-AF信号抑制IC50为3.2nM；

祐森健恒CN120677158，核心化合物E35-03：HT-29细胞系中IL-17A抑制活性0.26nM；

祐森健恒WO2026020343，核心化合物18：分子水平IL-17A抑制活性1.99，HT-29细胞系中为0.411nM。

对照之下，结论并不复杂：Anew labs三个专利中的化合物，结合了礼来/DICE的Simepdekinra及礼来LY3509754等化合物的结构特征，而已公开化合物的活性，没有显示出优于其他公司的产品。

换句话说，除了Anew labs自己宣传的兼具IL-17FF抑制活性（IL-17FF的Ki为6nM，IL-17AA的Ki小于0.1nM），目前没有任何实质证据表明它比其他公司的化合物更优。

五大模型构建的理想闭环，交出的第一份答卷，是一款不折不扣的me-too。

04 me-too不是原罪

但这从来不是Anew labs一家的故事，也未必是坏故事。

近期获批上市的Zasocitinib，是薛定谔与Nimbus Therapeutics联合开发的得意之作，2022年底武田以40亿美元的首付款从Nimbus手中将其收购。Zasocitinib同样是me-too中的佼佼者、Best-in-Class：在III期临床中，直接击败了先驱BMS的deucravacitinib。

英矽智能的Rentosertib，是首个治疗特发性肺纤维化的TNIK抑制剂（First-in-Class）。但其结构是从众多开发肿瘤适应症失败的TNIK抑制剂中优化而来——在TNIK抑制剂这个家族里，它同样是me-too。英矽智能真正的优势，是用蛋白组学筛选出TNIK抑制剂与特发性肺纤维化的潜在关联，并进一步将其推入临床。

可见，me-too不是原罪，蒸馏也不是。薛定谔蒸馏出了BIC，英矽智能蒸馏出了FIC——蒸馏的上限，取决于蒸馏之外的东西。

无论是已成为标杆的英矽智能、薛定谔，还是从AI大厂分拆出来的新贵Anew labs，AI在现阶段的实质，依旧是工具：加速药物开发，提升筛选的速度和精度。

而AI大模型蒸馏的本质，落在医药领域，依旧是me-too。

模型可以生成一切，闭环可以讲得很美。但药终究要过临床那一道窄门。在那之前，所有的化合物都只是专利号后面的一串IC50。