杭州，2026年7月8日，专注于AI驱动新药研发的科技公司——德睿智药（MindRank）宣布分阶段完成累计5200万美元B轮融资，多家知名投资机构与产业基金共同投资。
本轮融资所得资金将核心投入公司自研全链路AI制药引擎MAP（Molecule Arts Platform）的深度技术迭代，持续完善其业内领先的多智能体（Multi-Agent）协同体系与临床数据闭环（Clinical Data-in-the-Loop），同时推进自研口服GLP-1RA小分子MDR-001的Ⅲ期临床开发至商业化，加速拓展差异化创新药管线，持续巩固并放大公司新一代AI制药范式在效率与成本上的绝对优势。
AI 制药正在重塑创新药研发范式，通过算法、数据与实验闭环提升药物发现效率，降低研发试错成本，并为难成药靶点和高价值临床需求提供新的解题路径。谢诺自 A+ 轮领投以来，重点看重德睿智药在AI、药物化学、生物学和临床转化之间形成的复合能力：其平台逻辑清晰、迭代快速，且不止停留于技术展示，而是持续转化为真实药物管线成果。
德睿智药凭借 Molecule Pro 等自研平台，将 AI 设计能力与药物研发流程深度结合，核心管线 MDR-001 已启动 Ⅲ 期临床，并在前期研究中展现出积极疗效和良好安全性；同时，公司在 ADMET 预测、逆合成、分子胶及多条代谢/肿瘤管线方面持续推进，相关成果获得产业、学术及国际机构认可。作为历史股东，谢诺辰途高度认可公司从平台能力到临床价值的阶段性突破。期待本轮融资后，德睿智药进一步加速核心管线临床推进、全球 BD 合作和资本市场规划，成长为具有国际竞争力的 AI 创新药企业。
作为将AI用于重塑创新药研发产业的全球先行者，德睿智药2024年初率先将自研多智能体与自研大模型落地新药研发[1]场景。2026年，公司已成功搭建起由多智能体驱动的制药引擎MAP(Molecule Arts Platform)。
该平台覆盖靶点研究、分子设计、多参数优化、实验验证及临床数据分析等制药产业关键环节，通过构建多智能体连接计算模型、湿实验和临床反馈，推动预测结果在实验及临床数据持续得到验证和迭代，制药引擎MAP(Molecule Arts Platform)在产业环境中持续学习、验证并迭代进化，形成由数据与算法双轮驱动的“增长复利飞轮”，从而源源不断地产出重磅创新药物。
01.范式迁移：
从“经验试错”迈向
数据与AI驱动的“标准化工程”
长期以来，全球制药行业受困于“双十定律”：研发平均耗时10年、投入超26亿美元，临床成功率不足10%[2]。面对超过1060级别近乎无限的成药化学空间，依赖科学家个人经验、传统生化实验以及大规模盲目试错的传统研发范式，已经触及了投入产出比的物理极限与效率天花板。药物研发的孤立性、随机性与高淘汰率，成为产业无法承受之重。
AI技术的爆发正在从底层逻辑上颠覆这一传统路线。德睿智药认为，AI的产业价值绝不仅仅是作为单点的效率工具，而是要将药物研发从不可控的“经验探索”，转变为由数据驱动、可计算、可迭代、可收敛的“标准化工程创造”。
02.工业化验证：
中国首款AI赋能一类新药迈入Ⅲ期临床，产出效率实现10倍级跨越
德睿智药依托MAP平台，目前已构建了覆盖靶点发现、分子设计、多目标优化及临床试验的全流程研发体系，并交出了一份令全球医药界瞩目的工业化答卷：
公司首发管线——口服GLP-1RA小分子创新药MDR-001，已于2025年正式进入Ⅲ期临床研究，为中国首个推进至Ⅲ期临床阶段的AI赋能一类创新药，预计未来2—3年内完成商业化上市，冲击全球千亿美元级GLP-1市场。
MDR-001项目完整且清晰地验证了MAP引擎相比传统制药模式在效率与成本上的数量级优势：
01
极致的分子筛选效率：
团队仅耗时8个月、实际仅合成80个小分子，即成功获得了高质量的临床前候选药物（PCC）。
02
极致的临床推进速度：
IND（临床试验申请）获批周期被大幅压缩至19个月。从项目最初立项推进至Ⅲ期临床研究，整体仅耗时4.5年。
03
极致的资本利用效率：
该单产品的累计研发投入控制在约2300万美元。而对比同期传统研发模式，同类药物往往需要8—12年的研发周期，以及高达3.1亿—4亿美元的现金投入（仅计算一个成功走到Ⅲ期的药物Ⅲ期前阶段的直接资金消耗）[3]。
MAP引擎在MDR-001上的卓越表现，实现了研发投入产出效率的10倍级跨越。更重要的是，这种高效并非孤例。现阶段德睿智药已取得3项中美IND批件，拥有5款临床前PCC分子，共有15条FIC（First-in-class，同类首创）/BIC（Best-in-class，同类最佳）创新管线正在同步推进。
在诸多传统被视为“难成药”的靶点和领域中，德睿智药展现出了强大的跨模态、跨靶点规模化复制能力。公司的管线资产已全面覆盖GPCR、分子胶、别构抑制剂以及全球唯一的双靶点肿瘤小分子等多种前沿药物模态，它们目前分别处于临床阶段或PCC阶段。
截至目前，公司已累计申请专利超200项，积累了1300例宝贵的临床试验数据，并在Nature Biomedical Engineering, Advanced Science等国际顶级期刊及全球顶级机器学习会议ICML (International Conference on Machine Learning)上发表了近100篇经过同行评审的AI制药相关论文，彰显了其在学术积淀与产业应用上的双重卓越行业影响力。
德睿智药发表顶级期刊论文
03.发展愿景：
构建可持续进化的
AI Native Pharma系统
德睿智药创始人兼CEO牛张明表示：
“新药研发，如同探索一片广阔而未知的宇宙。尽管人类已经积累了数十年的药物研发经验，但相较于近乎无限的化学、生物和疾病空间，我们真正理解和探索的仍然只是其中很小的一部分。每一种创新药的诞生，都是一次对未知规律的探索；每一次伟大的成功或失败，都在帮助人类不断完善对疾病和药物的认知。
德睿智药希望构建的不仅是一家创新药公司，更是一套能够持续探索、持续学习、持续创造创新药的AI Native Pharma系统。为此，我们打造了MAP引擎——一个持续进化的药物创新基础设施。它为广阔药物空间中的探索提供高精度地图导航，将每一次分子设计计算、实验验证和临床反馈沉淀为新的知识，让每一次探索都成为下一次创新的起点。我们相信，AI的价值不仅在于提升研发效率，更在于不断拓展人类探索生命科学的边界，加快创新疗法的发现，让更多疾病有药可医，让更多患者从创新中获益。”
伴随着模型算法的持续迭代、多智能体协同机制的深度沉淀以及临床真实世界数据的加速回流，德睿智药期待能够凭借其技术复利，不断打破传统药物研发的效率与成功率边界，引领全球新药发现正式告别“大海捞针”的经验时代，全面迈向由AI精准导航的“按图索骥”新纪元。
谢诺投资团队访谈德睿智药创始人兼CEO牛张明
文献参考
[1] NIU, Z, et al. “PharmaBench: Enhancing ADMET Benchmarks with Large Language Models.” Scientific Data, vol. 11, no. 1, 2024, pp. 1–15. Nature, https://doi.org/10.1038/s41597-024-03793-0.
[2] PAUL S M, MYTELKA D S, DUNWIDDIE C T, et al. How to improve R&D productivity: the pharmaceutical industry's grand challenge[J]. Nature Reviews Drug Discovery, 2010, 9: 203-214. DOI:10.1038/nrd3078.
[3]DiMasi, J. A., Grabowski, H. G., & Hansen, R. W. (2016). Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates of R&D costs. Journal of Health Economics, 47, 20-33.成功候选药物推进至临床Ⅲ期前的纯直接研发费用（Out-of-pocket）（临床前研究+Ⅰ期临床+Ⅱ期临床，剔除Ⅲ期临床、NDA（审批）及上市后费用后）的总和约3.1亿—4.0 亿美元；计入失败分摊的综合成本（Capitalized）（纯直接研发费用外，还包含了在研发此药期间，成百上千个在临床前、Ⅰ期、Ⅱ期失败的其他管线所打的水漂，以及资金的时间机会成本）的总和约10.2亿—11.2亿美元。
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谢诺辰途由谢诺投资集团于2014年注册成立，经中国证券投资基金业协会登记备案，证书编号P1014565，是一家专注于一级市场股权投资的私募基金管理公司，重点投资人工智能、医疗健康、新能源、半导体等产业。
下图为部分已投企业：
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