在全球多肽药物迈入千亿级市场的爆发期，以GLP-1为代表的复杂、长链多肽已占据半壁江山。然而，其不断提高的结构复杂度正逼近传统工艺极限，目前研发仍高度依赖人工经验与反复试错。如何攻克工艺瓶颈、提升开发效率并确保交付确定性，已成为全行业面临的共性命题。

破局，从这里开始。公司依托在长链多肽与复杂修饰肽领域的深厚积淀，致力于为多肽药物提供从药物发现到商业化GMP生产的一站式解决方案。通过AI技术与Hybrid工艺（固相-液相混合合成工艺）的深度融合，我们正为行业打造一套全流程可预测的数字化解法，助力多肽药物开发全面提速。

Hybrid工艺：吨级时代的破局抉择

过去，多肽药物由于其特殊性，一直是个小众药物领域，只有克级和公斤级的需求，传统固相合成（SPPS）尚能应对；而面对如今的吨级洪流，传统工艺正遭遇放大难、周期长、成本高的工业化瓶颈。作为兼顾效率与规模化生产的解决方案，Hybrid工艺正成为多肽产业化开发的重要方向。

Hybrid SPPS/LPPS示意图（以假设的三片段为例）

从全固相走向固液混合，两者的核心差异决定了产业化的成败：

SPPS与Hybrid工艺对比

因此，多肽产业化跨越的关键，绝非简单的产能堆叠，而是需要构建一套全过程可预测、可控制的稳健工艺开发体系。作为破局的关键，Hybrid工艺通过多肽片段设计与固液协同策略，将中间过程控制（IPC）延展至片段阶段，有效控制杂质累积，大幅提升工艺稳健性与放大成功率，同时充分发挥液相放大的效率与成本优势，“化繁为简、分段合围”，为长链及复杂修饰肽的大规模商业化提供了高确定性的解法。

AI技术入局：从经验艺术走向数字科学

Hybrid工艺开发长期依赖专家经验，而这种试错范式，本质上源于多肽工艺数据积累不足，以及对化学反应和工程放大规律理解局限。

由此，多肽CMC开发面临两大核心挑战：一是合成路线设计缺乏量化预测，片段拆分、保护基策略与收率优化等关键决策高度依赖经验；二是API工艺开发与放大生产存在较高不确定性，偶联、纯化、沉降等关键环节的参数优化牵一发而动全身，任何微调都可能带来工艺风险。

这正是数字化与AI技术入局破题的关键所在。团队正将碎片化、复杂的化学经验沉淀为可复用的数据资产，构建覆盖多肽工艺开发全流程的数字化体系。

一、片段路线策略：MCTS算法驱动的最优路线设计

面对复杂长链多肽，团队引入蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，为片段切割策略和路线设计提供智能决策支持。

在片段切割阶段，我们优先选择3-5个氨基酸长度的片段。通过用AI进行海量多肽分子的筛选，识别通用片段，并在设计工艺可放大性的同时，提升这些通用片段的复用效率，并通过对杂质机理的理解，从源头抑制和控制杂质的产生，并追踪杂质传递。 随后，团队围绕片段的反应收率、结晶可行性、保护基策略、杂质可控性等关键指标，进一步构建了多个AI预测模型，对关键环节进行系统评估，将原本依赖经验的“开盲盒”式开发，转变为可预测、可量化的工艺设计。

1、反应收率预测

在多肽链延伸的“缩合”与“脱保护”两大核心循环中，团队依托自主研发的Viva-Yield模型，实现了反应收率的前瞻预测。

该模型构建了包含约200项核心特征的描述符体系，融合RDKit描述符、量子化学（QM）特征、分子指纹及多体描述符，为反应条件优化和路线设计提供数据支撑，提升工艺开发效率与稳健性。

2、结晶可行性评估

多肽分子构象高度柔性且两亲性复杂，传统结晶常面临无定形沉淀、多晶型/水合物难控及大生产重现性极差等行业难题。

对此，团队构建了基于图神经网络（GNN）的预测模型，综合分子结构、成盐策略、溶剂效应及实验条件等因素，对片段结晶倾向进行预测，为晶型筛选及结晶工艺开发提供决策支持。

3、保护基策略评估

针对多肽侧链易发生副反应的问题，团队在实验前开展in silico热力学评估，综合分解能、张力能、键离解能及pKa错配度等多个指标，对不同保护基策略进行量化评价，为正交保护方案选择提供更加科学、可靠的决策依据。

4、杂质可控性评估

团队结合反应机理推导与风险评分模型开展杂质预测。一方面，算法基于反应机理识别消旋化、保护基及缩合试剂引发的微观副反应杂质；另一方面，建立天然氨基酸风险评分模型（0–10分），全面评估其活化过程中的消旋、脱水及插入等杂质风险，让工艺开发从事后检验走向事前拦截。

二、API核心工艺策略：数字化模型驱动合成与纯化

完成片段路线优化后，长链多肽的高效拼接与高纯度分离成为API开发阶段的核心挑战。基于片段路线设计阶段积累的数据资产与算法能力，团队进一步将AI拓展至API工艺开发，围绕缩合与纯化两个关键环节，构建了Viva-FC与Viva-Purify两大AI模型，形成覆盖API开发全过程的数字化开发体系。

片段缩合优化：针对溶剂消耗高、低活性位点易消旋及正交保护复杂等问题，Viva-FC模型整合目标序列、分子描述符及历史工艺数据，辅助制定最优缩合方案，将经验转化为可复用的算法能力，显著提升工艺开发的一次成功率（Right-First-Time）。

纯化方法优化：传统制备型HPLC纯化极度依赖人工经验，手动摸索极其繁琐。Viva-Purify智能纯化预测模型打破了这一僵局，基于大量历史纯化数据，综合分析分子结构、流动相体系、色谱柱参数及梯度程序，建立分子结构与色谱分离行为之间的关联模型，预测最优纯化方案，持续优化纯化工艺，助力药企显著缩短开发周期并降低生产成本。

目前，团队已积累近800个合成片段库和50多个环肽分子骨架，依托多种AI模型，构建起覆盖多肽工艺开发全流程的数字化开发体系，贯通路线设计、API开发与工艺优化各关键环节，实现关键工艺参数（CPP）的精准识别与质量控制策略优化，帮助药企缩短30%-40%的研发周期、降低开发成本，同时提升工艺稳健性、放大成功率和质量一致性，为高纯度多肽的商业化生产提供更加高效、稳健、可预测的产业化支撑。

一体化多肽CRDMO平台：从“做好”到“做快”

依托维亚生物在多肽药物发现领域的技术积累，以及朗华制药成熟的CDMO开发与生产平台，我们整合研发与产业化能力，打造覆盖多肽药物发现、CMC开发到工艺放大的一体化CRDMO平台。

在药物发现阶段，平台可提供多肽筛选、优化、合成、Bioassay、DMPK及药效评估等一站式研发服务；进入开发阶段，则依托成熟的工艺开发、分析、放大及生产体系，保障项目高质量推进。与此同时，朗华制药正持续推进多肽产能建设，对浙江临海原料药基地三个现有厂房进行升级改造，为未来商业化需求提供产能支撑。

依托一体化多肽CRDMO平台，药物发现、CMC开发与工艺放大实现全流程协同。我们彻底消除了跨阶段技术转移带来的沟通壁垒与开发风险，在保障项目高质量交付的同时，大幅压缩项目周期。从“做好”到“做快”，我们正全速赋能下一代多肽疗法的加速破局！

多肽CDMO服务介绍现已全面上线官网，欢迎访问了解更多：https://www.langhuapharma.com/solution/peptide-cdmo-service

如需了解一体化多肽药物开发解决方案，或希望与我们的专家团队进一步交流，欢迎联系我们：info@vivabiotech.com