Nuojing Technology strebt eine Angel-Finanzierung in Höhe von 30 Millionen RMB an.

KI-gestütztes Design oraler zyklischer Peptide zur Ausrichtung auf „undruggable“ Targets: NuCrystal Technology sucht eine Finanzierung in der Angel-Runde

Die Forschung und Entwicklung neuer Arzneimittel steht vor einem strukturellen Widerspruch: Einerseits werden großflächige, flachgründige Schnittstellen-Targets wie die Protein-Protein-Wechselwirkungen (PPI) seit langem als „undruggable“ eingestuft, da sie über die von niedermolekularen Verbindungen theoretisch abdeckbare Wirkfläche hinausgehen. Andererseits sind Antikörperwirkstoffe, die solche Schnittstellen mit hoher Affinität treffen können, aufgrund ihres Molekulargewichts darin eingeschränkt, Zellmembranen schwer zu durchdringen und zahlreiche im Zellinneren lokalisierte Targets nicht zu erreichen. Nach den branchenüblichen Statistikstandards dauert die Entwicklung eines neuen Arzneimittels von der Entdeckung bis zur Markteinführung durchschnittlich mehr als zehn Jahre, erfordert Gesamtinvestitionen von über einer Milliarde US-Dollar, und die Gesamterfolgsrate liegt unter 10 %. Die Phase der Target-Validierung und der Optimierung von Leitverbindungen verbraucht den größten Zeitaufwand und die meisten experimentellen Ressourcen.

Der von Shenzhen NuCrystal Technology Co., Ltd. gewählte Einstiegspunkt ist die Synthese zyklischer Peptide. Das Molekulargewicht zyklischer Peptide liegt üblicherweise im Bereich von 1 bis 2 Kilodalton, zwischen niedermolekularen Verbindungen und Antikörpern. Sie verfügen sowohl über die Fähigkeit, großflächige Bindungsschnittstellen abzudecken, als auch über das Potenzial zur Membrandurchdringung und Gewebepenetration. Huang Qibai, Gründer und CEO des Unternehmens, erklärte, dass NuCrystal Technology die molekulare Form der zyklischen Peptide – die „theoretisch machbar, aber technisch extrem schwierig zu realisieren“ ist – zu Forschungs- und Entwicklungsressourcen machen möchte, die durch Berechnungsmodelle stabil erzeugt werden können, statt auf das Glück des Hochdurchsatz-Screenings angewiesen zu sein.

Von der Molekulargenerierung bis zur Kristallisationsvorhersage: Die Plattform deckt mehrere Glieder der Arzneimittelentdeckung ab

Das Kernprodukt von NuCrystal Technology ist die intelligente Arzneimittelforschungs- und Entwicklungsplattform OriMed®. Die Plattform umfasst drei Hauptmodule, die jeweils unterschiedlichen Gliedern der Kette der Arzneimittelentdeckung entsprechen: OriGen™ ist für das Design und die Generierung von Molekülen wie zyklischen Peptiden zuständig, OriOmics™ für die Target-Entdeckung auf Basis von Multi-Omics-Daten, und OriTal™ für die Kristallisationsvorhersage im Bereich der Festkörperforschung und -entwicklung. Darüber hinaus verfügt das Unternehmen über ergänzende automatisierte Hochdurchsatz-Experimentierkapazitäten, um die Nass-Experiment-Validierung der Berechnungsergebnisse durchzuführen.

Im Glied der Molekulargenerierung arbeitet OriGen™ nicht mit dem Screening aus vorhandenen Substanzbibliotheken, sondern generiert direkt neue Sequenzen. Sein Modellierungsansatz umfasst drei Ebenen: Erstens wird ein dynamisches System aufgebaut, das der echten physiologischen Umgebung des menschlichen Körpers nahekommt, statt Vorhersagen unter isolierten In-vitro-Bedingungen durchzuführen. Zweitens werden Moleküle auf mehreren Ebenen und in mehreren Maßstäben beschrieben, wobei gleichzeitig atomare Fragmente, Aminosäuresequenzen und physikalisch-chemische Eigenschaften berücksichtigt werden. Drittens werden mehrere Faktoren, die die Arzneimitteleignung von Peptiden beeinflussen, wie Affinität, Membrandurchlässigkeit und Stabilität, in dieselbe Runde der Mehrzieloptimierung einbezogen, statt zuerst die Aktivität zu optimieren und danach weitere Eigenschaftstests nacheinander durchzuführen. Die vom Modell ausgegebenen Moleküle können nicht-native Aminosäuren enthalten und sind mit einer Synthese-Erfahrungsbibliothek ausgestattet, um das Risiko zu senken, dass die Ergebnisse berechnet, aber nicht hergestellt werden können.

Die vom Unternehmen bereitgestellten Testdaten zeigen, dass in den Generierungsergebnissen von OriGen™ an Targets wie PD-L1, PDGFR, IL-7Rα und IL-4Rα die Glaubwürdigkeit der Bindungsschnittstelle (ipTM) einen Höchstwert von 0,894 erreicht, die Konfidenz der einzelnen Strukturvorhersage (pLDDT) maximal 95,60 beträgt, und einige Sequenzen 4 Wasserstoffbrückenbindungen aufweisen. An neuen Targets, die nicht im Trainingsdatensatz enthalten sind, liefert das Modell ebenfalls vergleichbare Ergebnisse. Das Unternehmen gibt an, dass sein Designprozess einen Zyklus von 24 Stunden hat, der Nass-Experiment-Validierungszyklus etwa 3 Wochen beträgt, und die Trefferquote 80 % erreicht (mit einem Schwellenwert von unter 10 Nanomol), d. h. durch das Testen von etwa 20 Sequenzen erhält man ein Kandidatenmolekül mit Potenzial für die weitere Entwicklung.

Es ist darauf hinzuweisen, dass die oben genannten Daten aus selbst durchgeführten Tests des Unternehmens stammen und noch nicht in peer-reviewed Fachliteratur oder blinden Dritttests veröffentlicht wurden. Im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelforschung besteht allgemein eine Lücke zwischen den Modellindikatoren und der tatsächlichen Bindungsaktivität. Solche Daten eignen sich eher als Beleg für die Fähigkeiten der Plattform als als Schlussfolgerung über die Arzneimitteleignung. Die echte Prüfung erfolgt nach wie vor durch Nass-Experimente und nachfolgende Entwicklungsglieder.

Im Glied der Target-Entdeckung richtet sich OriOmics™ an Biotechnologieunternehmen im Onkologiebereich wie ADC-, PROTAC- und TCE-Unternehmen. Die eingegebenen Datentypen umfassen Bulk-RNA-seq, Einzelzell-RNA-seq, TMT/DIA/PRM-Proteomik, phosphorylierte Proteomik, genomische Daten wie Mutationen und Kopienzahl, Metabolitprofile sowie epigenetische Daten wie Methylierung und ATAC-seq. Es integriert öffentliche Datenbanken wie TCGA, GTEx und HPA sowie Belege aus klinischer Fachliteratur. Sein Prozess beginnt mit der Extraktion differenzieller Signale, durchläuft das Screening von Tumor-angereicherten Targets, die Vorhersage des Sicherheitsfensters im normalen Gewebe und die Validierung von Belegen auf Proteinebene, und bestätigt anschließend die Zellspezifizität und Gewebeverteilung der Targets mit Einzelzell- und räumlichen Omics-Daten. Das Unternehmen gibt an, dass dieses Modul insgesamt mehr als 30 potenzielle neue Targets hervorgebracht hat.

Zuerst Service-Einnahmen erzielen, dann selbst entwickelte Pipelines vorantreiben

Auf dem Weg zur Kommerzialisierung wählt NuCrystal Technology das zweigleisige Modell „zuerst Plattformdienste, dann nachfolgend selbst entwickelte Pipelines“. Auf der Plattformseite werden Leistungen in Form von kundenspezifischen Forschungs- und Entwicklungsdiensten erbracht, die sich an innovative Arzneimittelunternehmen und Biotechnologieunternehmen richten. Der Prozess umfasst die Anforderungsabstimmung, die Lösungsgestaltung und technische Implementierungssitzungen, die experimentelle Validierung und die Berichtsauslieferung. Das Unternehmen gibt bekannt, dass seine Molekulargenerierungsmodelle, Target-Entdeckungsmodelle und Kristallisationsmodelle alle bereits in Betrieb genommen wurden und Kunden bedienen, führende Arzneimittelunternehmen bereits Einkäufe getätigt haben und Teile der Aufträge zur Arzneimittelentdeckung ausgeliefert wurden. Zu den Partnern gehören Fuxing Pharmaceutical und Livzon Pharmaceutical, und mit Livzon Pharmaceutical wurde ein gemeinsames Forschungs- und Entwicklungszentrum für KI-gestützte Arzneimittel aufgebaut. Darüber hinaus hat das Unternehmen im Bereich der Immuntherapie und Zytokin-Arzneimittel eine Kooperation mit Huake Biotech geschlossen, die den gemeinsamen Aufbau eines Datensystems für die großtechnische Herstellung von Zellen und die Modellforschung zu Zytokinkombinationen umfasst.

Im Bereich der selbst entwickelten Pipelines legt das Unternehmen das erste explizit veröffentlichte Projekt auf das IL-4Rα-Target mit der Indikation atopische Dermatitis, die molekulare Form ist ein orales zyklisches Peptid, und es befindet sich derzeit in der Phase der Optimierung von Leitverbindungen. Der Hintergrund dieser Wahl ist: Der Mechanismus des IL-4Rα-Signalwegs wurde bereits durch Antikörperwirkstoffe validiert, aber die vorhandenen Therapien erfolgen hauptsächlich durch Injektion. Atopische Dermatitis ist eine chronische Erkrankung, die eine Langzeitmedikation erfordert, und orale Lösungen weisen ein deutliches Potenzial bei der Therapieadhärenz auf. Unter den vom Unternehmen bereitgestellten Daten der Kandidatenmoleküle weist die Sequenz mit dem höchsten Rang einen ipTM-Wert von 0,940, einen pLDDT-Wert von 89,68, eine verdeckte Oberfläche (ΔSASA) von 248,9 Quadratängström, 2 Wasserstoffbrückenbindungen, 9 Schnittstellen-Rückstände, einen Gyrationsradius von 5,13 Ängström und 60 Kontaktstellen auf.

Die Erweiterung des Marktraums bietet externe Bedingungen für solche Versuche. Im Bereich der zyklischen Peptide gab es 2026 zahlreiche intensive kommerzielle Fortschritte: Im März wurde das orale zyklische Peptid IL-23R, das von Johnson & Johnson und Protagonist Therapeutics gemeinsam entwickelt wurde, von der FDA zur Behandlung von mittelschwerer bis schwerer Plaque-Psoriasis zugelassen. Im Juli wurde das orale PCSK9-zyklische Peptid Enlicitide von Merck & Co. von der FDA zugelassen und ist das erste orale PCSK9-Inhibitor, der in der entscheidenden Phase-III-Studie in der 24. Woche eine LDL-C-Senkung von 56 % und 59 % erzielte. Im August wurde ein weiteres zyklisches Peptid Rusfertide von Protagonist ebenfalls zugelassen. Nach Statistiken von Branchenforschungsinstituten ist die Zahl der weltweit in der Entwicklung befindlichen Pipelines für zyklische Peptide von 72 im Jahr 2021 auf 93 im Jahr 2026 gestiegen, und der Gesamtbetrag der weltweiten Lizenztransaktionen für zyklische Peptide in den ersten drei Quartalen 2026 erreichte 6,17 Milliarden US-Dollar. Unter den inländischen Unternehmen schloss Yuansi Shengpei im März 2026 eine Finanzierung der B-Runde über 150 Millionen US-Dollar ab, Zhong Sheng Quan Pei schloss im Mai 2026 eine Finanzierung der C-Runde von über 300 Millionen RMB ab und begann die IPO-Beratung am Sci-Tech Innovation Board, und das orale PCSK9-zyklische Peptid von Salubris erhielt im Juli 2026 die Genehmigung für klinische Studien von der NMPA.

Die Erwärmung des Bereichs bedeutet jedoch auch, dass die Wettbewerbshürden schnell steigen. Die inländischen Unternehmen im Bereich des Designs zyklischer Peptide, die sich mit NuCrystal Technology messen, decken mehrere technische Routen ab: Die Synova™-Plattform von Yuansi Shengpei verwendet ein Hochdurchsatz-Screening-Paradigma, Zhong Sheng Quan Pei stützt sich auf eine Peptidentitätsbibliothek von fast 500 Millionen Einheiten und die PICT-Informationskompressionstechnologie, während Insilico Medicine die gesamte Kette von Hit bis PCC abdeckt und über ergänzende automatisierte Synthese und Hochdurchsatz-Bibliotheksaufbau verfügt. Im Vergleich dazu befindet sich NuCrystal Technology in einer frühen Phase der Förderung seiner selbst entwickelten Pipelines. Ob sich seine Plattformvorteile in Wiederholungskäufen von Kunden und den Wert der Pipelines umwandeln lassen, erfordert noch mehr validierte Auslieferungsfälle zur Unterstützung.

Internationales Team aus Industrie und Wissenschaft: Geplante Finanzierung von 30 Millionen RMB in dieser Runde

NuCrystal Technology wurde in Shenzhen gegründet und unterhält Büros und Forschungs- und Entwicklungszentren in Shenzhen, Changsha und Boston. Es positioniert sich als KI-gesteuerte Plattform für Forschungs- und Entwicklungsdienste für innovative Arzneimittel. Gründer und CEO Huang Qibai ist ein Serienunternehmer, der zuvor bei ByteDance und Xiaomi Group tätig war und für die Architektur großer komplexer Systeme und die Teamleitung zuständig war. Der Chefwissenschaftler Xia Zhinan absolvierte seinen Bachelor- und Masterstudiengang an der China Pharmaceutical University, erwarb seinen Doktortitel an der University of Kentucky und führte anschließend postdoktorale Forschungen an der Harvard Medical School, am Brigham and Women's Hospital und am Boston Children's Hospital durch. Er verfügt über 25 Patente und 30 SCI-Publikationen und hat die Chinese Antibody Society mitbegründet. Seine berufliche Laufbahn umfasst Stationen bei Wyeth, Pfizer, Synageva und Moderna. Er leitete mehrere Studien zur Verlängerung der Halbwertszeit neuer biologischer Entitäten und erhielt mehrere IND-Genehmigungen. Nach 2018 gründete er Abimmune Bio, und von 2018 bis 2023 gründete er DynamiCure Biotech, trieb es bis in die klinische Phase voran und stieg anschließend vollständig aus.

Im technischen Team ist CTO She Ziyu Inhaber eines Doktortitels im Bereich der computergestützten Arzneimittelentdeckung an der Universität Basel. Seine Forschungsinteressen umfassen die Generierung makrozyklischer Peptide und Peptide mit nicht-nativen Aminosäuren, die Modellierung von Protein-Ligand-Wechselwirkungen und die Vorhersage der freien Energie mit insgesamt etwa 350 Zitationen. Der Algorithmenexperte Florian Hinz absolvierte sein Studium an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich und verfügt über Forschungserfahrung in Bereichen wie äquivariante Neuronale Netze, Normalisierungsflüsse, GFlowNet und Diffusionsmodelle. Der Berechnungswissenschaftler Qian Yumin forscht langfristig im Bereich der computergestützten Chemie und des Molekulardesigns, veröffentlichte mehr als 70 Arbeiten in Zeitschriften wie den Nature-Subjournals und JACS mit insgesamt über 8000 Zitationen. Der pharmazeutische Bereich wird von Zheng Zhengcai und Zhang Zhenyi geleitet. Ersterer verfügt über 24 Jahre Erfahrung in der Forschung, Entwicklung und Verwaltung von Peptid-Arzneimitteln und baute zuvor die Peptid-CDMO-Technologieplattform bei börsennotierten Unternehmen wie Asymchem auf. Letzterer ist Doktor der Shanghai Jiao Tong University, war leitender Forscher bei WuXi AppTec und erhielt den WuXi AppTec-Merck- und WuXi AppTec-GENENTECH-Preis für herausragende Beiträge. Er war auch Leiter des Bereichs Niedermoleküle und Proteinkristallographie bei Bruker SCD China. Der Leiter der pharmazeutischen Abteilung Nancy Su arbeitete 22 Jahre bei AstraZeneca und war für die Entdeckung von Arzneimittelpipelines und das Hochdurchsatz-Screening zuständig.

Im Bereich der Finanzierung handelt es sich bei dieser Runde des Unternehmens um eine Angel-Runde mit einer geplanten Finanzierung von 30 Millionen RMB und einer Abgabe von 10 % der Anteile. Der voraussichtliche Nutzungszeitraum der Mittel beträgt 12 Monate. Nach den öffentlichen Gewerbeinformationen ist Huang Qibai der gesetzliche Vertreter und direkte Mehrheitsaktionär von Shenzhen NuCrystal Technology Co., Ltd. mit einem Anteil von etwa 73 %. Das Unternehmen gab an, dass die Finanzierungsmittel hauptsächlich für die Iteration der Plattformmodelle, die Förderung der Pipelines und die Erweiterung des Teams verwendet werden.

Aus Sicht der Branchenposition steht NuCrystal Technology sowohl vor Chancen als auch vor Herausforderungen. Der Wettbewerbsfokus im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelforschung hat sich von „kann das Modell Moleküle generieren“ zu „kann es stabil validierbare und arzneimitteleignete Kandidatenmoleküle ausliefern“ verschoben. Die molekulare Form der zyklischen Peptide hat 2026 gerade die kommerzielle Validierung der Arzneimitteleignung abgeschlossen. Für NuCrystal Technology liegt der Schritt der nächsten Phase nicht in den Modellindikatoren selbst, sondern in der Anzahl der Auslieferungsfälle, der Wiederholungskaufrate der Kunden und der Frage, ob die selbst entwickelten Pipelines planmäßig in die IND-enabling-Phase gelangen können.