在AI製藥從概念炒作轉向產業落地的當下，已實現商業化的代謝病藥企銀諾醫藥(02591.HK)走出了一條區別於AI原生Biotech及第三方平台商的差異化路徑。 公司並未直接採購外部標準化AI工具，而是選擇向內搭建適配融合蛋白、多肽研發的AIDD體系。依託依蘇帕格魯肽α近二十年研發沉澱的一手溼實驗數據——其中包含大量未公開發表的陰性及失敗記錄——銀諾以企業高質量「小數據」作為模型訓練核心燃料，構建起「AI分子設計—自有溼實驗驗證—實驗數據迴流迭代」的內部乾溼閉環。 銀諾醫藥創始人王慶華認為，公開數據集存在天然發表偏倚，僅靠通用大模型難以貼合多肽及代謝疾病的真實研發場景。AI在其體系中定位為研發工具的迭代延伸，核心仍建立在對疾病生物學的深度理解之上。該平台現階段主要服務內部管線迭代，暫不對外輸出AI工具，但平台孵化的靶點及分子資產可開展後續對外授權合作。 據公司披露，該閉環已產出創新大分子、小分子實體，管線正逐步推進至臨床前確證階段，未來將支撐下一代GLP-1及MASH、阿爾茨海默病等複雜適應症的研發。這一實踐為國內已實現商業化的Biotech落地AI提供了新的觀察樣本。