默达生物口服LDH抑制剂MP-5342入围盖伦奖,计划2027年进临床I期
在代谢酶网络里,默达生物找到了一个让坏细胞「吃不饱饭」的开关
默达生物与晶泰科技合作研发的全球首款口服LDH抑制剂MP-5342入围2026年度盖伦奖“最佳初创公司”提名,该药通过抑制糖酵解通路让异常激活的免疫细胞“吃不饱饭”,安全窗口超过600倍。公司计划MP-5342于2027年进入健康人临床I期、2028年进入IIa期病人临床试验,首选适应症为炎症性肠病(IBD)。另有一条同靶点管线META-001-PH针对原发性高草酸尿症,即将完成新一轮融资。
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“相较于复杂的生物学预测,我们目前更看重AI在海量筛选方面的应用价值。” 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。 在奖项揭晓之后,雷峰网AI科技评论先后与希格生科、莱芒生物、默达生物进行了深度对话,以下是默达生物篇。 2021年春天,康奈尔医学院的许柯收到两份邀请。两位在免疫领域颇有声望的美国教授,各自创办了一家免疫治疗公司,都邀他作为联合创始人加入。 待遇优厚,方向明确,一切准备就绪——许柯拒绝了。 “我为什么不去做我自己的东西?” 彼时,在康奈尔和纪念斯隆-凯特琳癌症中心的联合培养项目中,许柯已经花了近八年时间研究免疫与代谢的交叉地带。他手里有一组数据,关于免疫细胞在发动攻击前如何改变自己的代谢基础。这组数据的潜力,在他看来,比任何现成公司的offer都大。 默达生物的CTO鲜于安今,当时还在美国最大的病人数据公司PatientsLikeMe做数据科学总监,薪资极高。但许柯说服鲜于安今时,并没有花多少力气,“我的数据,他看一看,就知道这是多好的东西。” 两人一拍即合,决定回国创业。晶泰科技是他们最早的投资人之一,两人回国后就直接落脚在晶泰的办公楼里,成为“楼上楼下”的创新伙伴。 许柯瞄准的免疫代谢赛道,即便在国外,也仍处于持续探索阶段。代谢网络中的酶种类繁多,但针对免疫细胞代谢开发新药,仍面临选择性与安全性等难题。 代谢太基础了,干预它意味着牵一发而动全身,安全性风险难以预测。但许柯从2013年开始就在这个领域深耕,他观察到一个关键现象:部分参与自免疾病的免疫细胞,在异常激活过程中会发生 “代谢重编程” ——增加葡萄糖利用,以支持细胞功能。 “坏细胞干坏事之前,得先吃饱饭。”许柯这样比喻。默达生物希望通过干预特定代谢环节,调节异常免疫反应,探索自身免疫性疾病及代谢性疾病的新治疗方式。 默达研发的口服小分子LDHA抑制剂MP-5342,相当于 “饿着”免疫系统的坏细胞,通过抑制糖酵解通路,降低免疫细胞的代谢活性,让免疫反应回归稳态 ,而不是像传统免疫抑制剂那样把免疫系统猛压到谷底。 这种“饥饿疗法”带来了超过600倍的安全窗口,远超行业常规安全阈值(通常为>40倍)。正常细胞平时并不依赖这条通路,只有处于应激状态的病理细胞才高度需要它。相比之下,年销售额曾接近200亿美元的修美乐(阿达木单抗),以及当下的JAK抑制剂,都带有黑框警告——严重感染风险,甚至心血管风险。 默达没有从病人基数最大的银屑病或特应性皮炎入手,而是首选 炎症性肠病(IBD) 。这种疾病的现有药物普遍面临临床缓解率不足40%的困境,严重患者一天可能需要上20次厕所,甚至出现肠穿孔等并发症。此外,原发性胆汁性胆管炎、多发性硬化症等仍有未满足临床需求的领域也在拓展清单上。 基于同样的免疫代谢底层生物学机制,默达生物发现了一系列代谢蛋白酶的全新靶点,这些靶点处在代谢网络的关键节点,具有拓展至多种不同适应症的潜力。除了自免疾病,默达还在推进针对 原发性高草酸尿症 的全球首创(First-in-Class)口服小分子抑制剂 META-001-PH——一种儿童期多发的罕见遗传性代谢病,患儿体内草酸不断累积,多数在青春期前进入肾衰竭。许柯告诉我们,这种病国内尚无特效药。 在研发路径上,默达选择了与传统方法“相反方向”的方式。传统药物研发多是从细胞或动物模型往人身上推,默达则反过来,从IBD病人的多组学数据出发,寻找患者群体中共同上调的代谢通路,再回到动物身上做基因敲除验证,评估这个通路是否参与疾病的发生发展,并进一步针对它开发抑制剂。 AI正好可以帮助他们将药物发现从“大海捞针”转向“精准导航”。晶泰的AI+机器人平台,可以结合项目的研发目标,负责 从海量的虚拟分子库中,快速识别可能与特定蛋白靶点结合的潜在候选药物 ,帮助选择更有潜力的分子进入合成与实验验证;默达自建的AI平台则负责 分析临床样本的基因组、代谢组和蛋白组数据 。 但许柯对AI的态度很清醒:生物不是物理,不是0和1,中间有巨大的灰色地带;同一个protocol,不同的人在不同的城市,做出来的结果可能都不一样。因此,在他看来,相较于复杂的生物学预测,默达现阶段更看重AI在海量筛选方面的应用价值。 按照计划,MP-5342将于202
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