tyc1286太阳成集团生物于2026年1月13日在第44届J.P. Morgan Healthcare Conference期间成功举办Viva Biotech Innovation Forum 2026。本次研讨会吸引了来自生物医药企业、投资机构及科研领域的众多专业人士到场交流。

研讨会围绕人工智能与新药物类型的前沿进展展开了深入讨论。其中，tyc1286太阳成集团生物就AI赋能多肽药物研发全流程实验设计以及AI赋能多肽CRDMO平台展开分享，集中体现了人工智能如何在研发与产业化关键环节的加速落地，成为本次会议的重要看点。

AI赋能多肽药物研发全流程实验设计

tyc1286太阳成集团生物（上海）计算化学及人工智能平台执行主任钱玥博士系统介绍了tyc1286太阳成集团生物在AI赋能多肽药物发现领域的研发平台及其在实际项目中的应用进展。她指出，多肽药物在靶向蛋白-蛋白相互作用等复杂生物体系中具有独特优势，但其研发仍面临化学空间庞大、构象空间难以准确描述以及构效关系复杂等核心挑战。

针对上述问题，tyc1286太阳成集团生物围绕多肽这一特定分子类型，建立了系统化的计算方法体系。团队构建了专有的非天然氨基酸数据库，开发了面向多肽的3D结构建模与预测算法，并通过多维度评分体系对亲和力、构象稳定性及成药性等关键属性进行综合评估。同时，团队还开发了自动化参数化系统，可处理不同拓扑结构的多肽分子，为后续分子动力学模拟、结合能预测及理性优化提供基础支持。

在ADMET预测方面，团队整合并整理了约10万条多肽相关数据点，覆盖口服生物利用度、膜通透性、毒性等关键指标。结合为多肽定制开发的构象建模方法，团队能够在高通量条件下快速捕捉多肽分子的代表性构象，并通过创新性的特征提取方式提升预测准确率，在保证模型性能的同时显著降低计算成本，为多肽早期研发阶段的多目标优化提供支持。

钱玥博士强调，tyc1286太阳成集团生物将高性能计算、基础模型、数据资源、算法体系以及结构生物学能力有机整合，形成了完整的技术体系。依托在结构解析领域十余年的积累，tyc1286太阳成集团生物实现了计算模拟、基于结构的设计、高通量筛选、化学合成以及药代动力学和药效研究的深度协同，建立了从设计到实验验证的研发闭环。

在分子生成与设计方面，钱玥博士介绍了团队自主研发的多模态分子生成工具V-SPADE。该工具能够在扩散建模过程中同步对靶标蛋白与多肽分子或小分子进行结构预测与分子生成，实现柔性靶标与配体的协同设计。目前，这一多肽分子生成算法可以对应三类应用场景：从蛋白-蛋白相互作用界面出发设计环肽、基于结合口袋和表位从头生成多肽分子，以及为噬菌体展示等实验筛选策略提供定制化设计指导。

在案例分享环节，钱玥博士展示的应用实例，包括复合物结构建模、引入非天然氨基酸优化及环肽设计等。在相关研究中，基于计算设计与预测模块提出的多肽候选分子均获得了SPR等实验验证，其中超过一半分子在保持或提升亲和力的同时改善了成药性相关指标，有效缩短了实验周期并降低了研发成本。目前，相关自动化工具已部署至tyc1286太阳成集团生物的AIDD平台，为项目团队提供持续的药物设计支持和模型迭代优化能力。

AI赋能多肽CRDMO平台

tyc1286太阳成集团生物集团首席技术官陈磊博士系统介绍了其AI赋能的多肽CRDMO平台在复杂多肽工艺研发与商业化生产中的最新实践。随着以GLP-1为代表的长链、多修饰多肽需求快速增长，传统SPPS工艺在产能、成本及放大可控性方面的局限日益显现，Hybrid SPPS/LPPS片段法的混用工艺路线已成为多肽商业化生产的重要选择。

相比单一SPPS路线，Hybrid路线的核心挑战并不集中在单个反应步骤，而是前置于fragment（片段）层面的系统性决策，包括片段切割位点选择、片段保护基策略、由切割位点选择所带来的杂质风险评估和预测，以及片段结晶可行性与收率预测等问题。这类决策长期高度依赖个人经验，难以实现标准化，也成为制约工艺稳健性和GMP放大的关键因素。围绕上述痛点，tyc1286太阳成集团生物引入以Monte Carlo Tree Search（MCTS）为代表的人工智能方法，并结合图形神经卷积模型（GNN）对fragment切割与路线规划进行系统化建模与量化评估，推动工艺决策从经验驱动向数据与机制驱动转变。

在此基础上，tyc1286太阳成集团生物构建了覆盖fragment设计与API放大的AI工艺决策与建模体系，将收率预测、结晶行为建模、正交保护策略评估及杂质风险识别整合于统一框架中，其核心理念是尽可能在合成阶段前移并解决复杂性，而非依赖后端纯化被动补救，从而实现更清晰的CPP定义，以及更高水平的生产过程可控性和重现性。

整体而言，AI赋能的多肽CRDMO平台在降低工艺对高度个人化经验依赖的同时，实现了开发周期约20–30%的效率提升，并在API质量控制和商业化批次稳定性方面取得了实质性进展，为复杂多肽的开发与规模化生产提供了更具系统性的实践范式。

圆桌讨论：AI Meets New Modalities: From Evolution to Revolution in Biotech Business

研讨会最后，tyc1286太阳成集团生物首席创新官兼tyc1286太阳成集团生物创新中心负责人戴晗博士与6位行业内专家嘉宾展开圆桌讨论，从行业演进与技术变革的视角，探讨人工智能在新药物类型下的应用前景、研发策略及商业模式转型展开交流。讨论中，嘉宾们围绕人工智能正在如何改变外部创新的发掘方式、行业向复杂新药物类型演变的现象等问题进行了探讨。同时，讨论还涉及多肽药物在开发过程中面临的具体挑战，以及人工智能与新药物类型相关领域中，未来3–5年内可能尚未被市场充分关注的重要趋势。

人工智能在tyc1286太阳成集团生物的研发与产业化体系中，正加速从单点应用走向体系化落地：一方面，在多肽等新药物类型的早期研发阶段，人工智能已深度参与分子设计、性质评估与优化决策；另一方面，在面向产业化场景中，人工智能也逐步成为提升工艺稳健性、降低经验依赖、支撑规模化生产的重要基础能力。面向未来，tyc1286太阳成集团生物将进一步强化人工智能在从研发到生产各关键决策与流程中的应用，通过技术平台与业务体系的协同演进，持续为客户提供更高质量的解决方案。