2025年1月8日获悉，诺和诺德宣布已达成扩展协议，利用Valo Health（下称Valo）广泛的人类数据集和由AI驱动的计算能力，发现和开发针对肥胖症、2型糖尿病和心血管疾病的新型治疗方法。

根据扩展协议的条款，Valo有权获得预付款、股权投资和潜在的近期里程碑付款1.9亿美元，并且现在有资格为多达20个药物项目获得里程碑付款，新增9个药物项目，加上研发资金和潜在的版税支付，总计约46亿美元。

2023年9月，诺和诺德与Valo就达成了6000万美元预付款、总价值27亿美元的合作协议，协议允许开发多达11个药物项目，主要关注心血管疾病。Valo Health旗下Opal Computational Platform（下称Opal）平台可以辨识和验证新型的疾病标靶，以及能作用于这些标靶的分子。此外，Opal也能进行模拟，预测化合物的安全性和有效性。而诺和诺德则希望Opal可以补充其自身现有的技术，开发心血管领域的新药。

彼时，诺和诺德的产品组合已经从糖尿病扩展至肥胖治疗，并且准备扩展到其他心脏代谢疾病。更早之前，即2022年9月，诺和诺德就以7000万美元预付款、承诺最高可达7亿美元的资金，取得Ventus Pharmaceuticals研发的NLRP3抑制剂VENT-01的权利，VENT-01正是有潜力治疗肝脏、肾脏和心脏代谢疾病的小分子。

而在与Valo达成合作之前，诺和诺德还以11亿美元和5亿美元的金额收购lnversago Pharma和Embark Biotech，两者各自对心脏代谢疾病提出了不同的治疗方案。

01.

规模化的人体数据+端到端设计

Valo组建于2019年，由美国生物医药知名风投Flagship孵化，并于2020年正式走出隐匿模式，利用数据和AI开发下一代药物研发平台，产品线涵盖心血管/代谢/肾脏疾病、癌症和神经退化性疾病等治疗领域的17个项目。

成立多年来，Valo的总融资额超过4.5亿美元，最高一轮为3亿美元的B轮融资。2021年，在Schrodinger（薛定谔）、Relay、Recursion、Exscientia纷纷上市暴涨时，仅在B轮的Valo联合硅谷知名风投机构想要通过SPAC借壳上市，但随后宣布终止上市进程。

值得一提的是，Valo是一家完全整合的小分子药物发现和开发公司，包括靶点、分子发现和临床开发等，其核心产品Opal平台基于数千个来源的纵向数据集，不仅可以预测可用作新药物的分子，而且还能预测这些药物是如何影响患者的身体，并在研发环节有效规避新药的副作用。

Opal平台能力的背后，是庞大的底层数据积累。2019-2020年期间，Valo先后收购了AI制药公司Numerate 和生物制药商FORMA Therapeutics，并借此获得了两个早期发现实验室和R&D库等资产，其中Numerate的平台包含3万多个模型、70 万亿个分子和超过 25 个药物项目。这些资产也进一步强化了 Valo 的 Opal 平台。

此外，Valo还与基因组学公司G3 Therapeutics合作，获得了G3 Therapeutics的有氧代谢数据库，这也有助于Valo发现与疾病相关的生物标志物和靶点，从而加速药物的开发进程。

除了数据规模外，Opal平台的另一大亮点是选择结合了人体数据而非过去行业中经常使用的小鼠细胞数据。人体数据无疑能让药物开发变得更迅速和高效，同时成本也有所降低。对于Valo而言，人体数据的应用可以成为其算法平台的核心竞争力。

此外，Opal平台的端到端设计也极大程度地加快了药物开发的速度，同时数据使用了单一集成架构，整个药物研发过程中可共享数据和信息，这也为疾病治疗方式开发提供了新方法。与传统方法相比，Opal计算平台可以在数周内进行数万亿个分子的计算和实证筛选，从而确定新的开发目标区域。

不过，即便有强大的底层数据和算法逻辑傍身，对于Valo来说，过去一年称不上太平。

2024年的最后一天，Valo Health宣布了其 OPL-0401 在糖尿病视网膜病变患者中的2期 SPECTRA研究的顶线数据（DR），结果显示，该研究未达到其主要或次要终点，已经暂停研发。而业内普遍认为，这次的2期结果失败并不是无迹可寻的，因为在2期数据公布之前，公司已经走了两任CEO。

好在，OPL-0401 不是来自Valo的AI发现平台，而是从赛诺菲买来的。但Valo凭借Opal平台，在什么领域、什么时候能够推出候选药物，并未给出说明。

02.

抢先突围

诺和诺德首席科学官表示，公司对与Valo的合作进展感到非常满意，并期待通过扩展合作，进一步加强在慢病，尤其肥胖症和2型糖尿病领域的研发能力。而2024年年末，由于备受期待的“下一代减肥药”数据不佳，诺和诺德需要寻找新的增长引擎。

过去一年，诺和诺德的业务定位仍相对集中，其产品主要涉及糖尿病、肥胖、罕见病（包括血液病和生长障碍）以及其他慢性疾病（如动脉粥样硬化心血管疾病、心衰、非酒精性脂肪肝和阿尔兹海默病）四大治疗领域。

而诺和诺德在慢病领域的策略则以内生与外延并举，同时积极向新兴治疗领域扩张。全球GLP-1类似物研发适应症从2型糖尿病及肥胖，逐步拓展至非酒精性脂肪肝、儿童及成人II型糖尿病、帕金森病及改善糖尿病并发症等诸多领域。诺和诺德财报显示，除糖尿病、肥胖适应症外，司美格鲁肽在心血管疾病、MASH、CKD、阿尔兹海默病、心衰等领域均有适应症布局，且涉及多种作用机制和开发平台，均为潜在空间巨大的临床领域。

值得一提的是，此次诺和诺德要发力的领域还包括心脏代谢疾病治疗，该领域正处于“复兴阶段”，要想抢先突围该领域，AI的助力被认为是必要的。

以其中的心衰领域为例，治疗药物急需突破，疗效确切的重磅新品种正快速放量：心衰治疗指南经历了由传统金三角（ACEi/ARB+BB+MRA）到新的金三角（ACEi/ARB/ARNI +BB+MRA），再到新四联疗法（ARNI或ACEi/ARB+SGLT2i+BB+MRA）的发展过程，降糖药亦表现出心血管预后改善作用，也被新纳入四联作为治疗HFrEF基础药物，市场潜力得到巨大提升。

长期来看，心脏代谢疾病治疗领域仍有众多未被满足需求，新品开发+适应症拓展还将带动市场持续扩容。此外如何改善相关疾病的预后也一直是新药开发的方向，目前各大MNC的做法是将前沿技术如干细胞疗法和基因疗法应用于心衰领域，以及在探索新靶点上不断发力。

03.

MNC+AI制药跑通

而现在的关键问题在于，Valo及一众AI制药能否提高药物开发的成功率还有待检验。

少数有所成就的管线，AI在其中的贡献是有限的。例如武田60亿美元收购的TYK2抑制剂TAK-279一度被热捧为“AI驱动的药物研发”，但事实上这是Schrodinger和Nimbus参考BMS发表的分子结构，通过FEP（Free Energy Perturbation）计算优化得到的。

AI制药另一“为人诟病”的是几年前高价发行的多家Biotech，如今在资本市场上表现不佳。回顾2024年，AI药物接二连三翻车，且绝大部分还处于关键的临床2期。2024年9月，Recursion宣布针对罕见病小分子药物REC-994 的 2 期数据疗效有限；12月，Bioage Labs用于减肥的药物Azelaprag出现部分受试者转氨酶升高，被迫停止临床2 期研究。

越来越多的人意识到，很多AI制药公司的承诺以及现实情况存在差距。

另外，早期的AI制药公司过度依赖数据驱动的方法来加速药物发现，但在数据稀缺的情况下，这种方法可能产生与已知药物相似或重复已知失败的化合物，一度使得AI制药令人失望。但现在，AI制药公司也纷纷调整策略，转向个性化治疗或解决更根本的药物靶点选择问题，而不是仅关注药物优化。

不过AI制药联手MNC的模式依然能带来新的可能性。

MNC的资金与数据充足，更有丰富的药物研发经验，且大多数情况下更倾向于使用专业公司开发的工具。对AI制药公司来说，通常视与MNC的合作为获取必要资源、加速药物开发进程和拓宽业务范围的机会。毕竟，AI制药公司往往在某一个特定的技术方面或疾病领域做得非常精深。如果AI制药公司能够有独特的技术解决MNC的痛点，并且能够帮助MNC理解AI制药平台的技术优势，往往会受到MNC加注。

此外，成本缩减几乎是所有药企当下专注的课题，MNC普遍看好AI在药物开发中的应用，并将其视为提高效率、降低成本和加速药物上市时间的重要工具，往往不愿错过合作机会，并愿意给予AI平台更多期待。

就像但Valo的CEO Brian Alexander 在公告中指出的一样：OPL-0401 并非源自Valo 的发现平台，因此管线的失败并不代表平台的失败。

*封面来源：神笔PRO

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