递归制药新任CEO谈将AI药物转化为临床验证点
在本次《GEN》杂志专访中，纳贾特·汗博士解析了AI药物产生临床影响的现实时间表，以及作为新任CEO对递归制药的优先规划
作者：费伊·林博士
2025年12月1日
纳贾特·汗博士，递归制药新任CEO
在领导AI药物开发商递归制药十二年后，克里斯·吉布森将于1月1日正式将首席执行官职位移交现任研发与商业运营总裁纳贾特·汗博士。
汗博士加入递归领导层的18个月内，这家总部位于盐湖城的公司完成了与外显智能（Exscientia）的合并——这是AI药物发现领域规模最大的并购事件之一，随后于2025年实施了 workforce缩减和管线优化。吉布森将转任董事会主席，他表示随着公司进入后期临床项目阶段，需要具备不同技能组合的领导者。
递归技术的核心是大规模表型组数据集，涵盖转录组学、蛋白质组学、代谢组学等领域。这些“生物学地图”通过干扰人类细胞系诱导疾病状态，并测试化合物使细胞恢复健康功能，从而建立数百万个生物学关系。近年来，公司通过整合临床数据扩展了端到端AI药物发现平台，以支持患者转化研究。今年10月，递归发布了包含4600万张小胶质细胞图像的全基因组图谱，以促进神经退行性疾病新靶点的识别。
在本次与《GEN》技术高级编辑费伊·林博士的对话中，汗博士阐述了AI药物产生临床影响的现实时间表、投资治疗项目时如何平衡风险与速度，以及作为CEO领导下的递归未来规划。
《GEN》：领导层交接的决策背景是什么？您对递归2026年的首要优先事项是什么？
纳贾特·汗：这是经过周密规划的过渡。12年前克里斯创立公司时，AI改进药物研发的所有应用都曾是冷门概念。感谢克里斯在早期重塑行业、构建平台并做出关键布局。我很高兴他担任董事会主席，将继续为我及团队提供指导。
下一代技术生物（TechBio）的转折点在于如何从潜力转化为切实验证点。仅凭模型有趣已不再足够，我们需要能真正提升药物质量的模型。
2026年我的首要任务是持续利用平台通过与罗氏、基因泰克和赛诺菲的合作伙伴关系，以及内部管线展示概念验证。
其次，AI是发展最快的领域之一。每天都有新算法、基础模型、数据集或联盟涌现。递归拥有名为“前沿中心”的优秀团队，曾促成与麻省理工学院、英伟达和Boltz-2的合作。保持技术前沿至关重要。
第三是团队与文化。我们需要精通生物学、化学、AI及商业领导力的复合型人才。人们常问：“我们拥有顶尖数据科学家和生物学家，但‘魔法’在哪？”魔法源于将各学科平等对待并全程整合进药物研发流程的文化。
最后始终是股东价值与患者实际影响。我们将保持高度纪律性。平台产生大量项目构想，必须清晰区分哪些能成为变革性药物，并成为资本的优秀管理者。
尽管近年“AI热潮”已至，但尚未出现重磅AI药物验证成果。技术突破影响临床的现实时间表是什么？
汗：若最终产品是汽车，就需要可通行的道路。在技术生物领域，这条道路尚不存在。第一代技术生物公司聚焦于构建数据与计算基础。如今使用的大型语言模型（LLM）虽基于庞大语料库训练，但对生物学和化学的认知仍有限——多数生物学家认为我们仅掌握10-15%的生物学知识。试想在仅完成10-15%的道路上驾驶汽车。从生物学直达临床开发的端到端技术栈至关重要。临床成功率约10%，即使提升至20%，仍意味着八个项目中仅两个成功。多数公司拥有的成功项目远低于此。
现实是这需要时间。任何行业都应关注萌芽信号，即领先指标。发现周期正在缩短，合成化合物数量仅为传统方法的十分之一，因为我们更多采用计算机模拟筛选。
算法也在进化。我在强生公司时，团队开发的算法能通过组织病理图像预测基因突变，当时被称作“黑魔法”和“不真实”。如今这类算法已被纳入美国国家综合癌症网络（NCCN）指南并获FDA突破性医疗器械认证。世界正在改变，承认这些早期信号至关重要。
在选择治疗项目时，如何平衡风险（如攻克“不可成药”靶点）与加速重要药物上市速度？
汗：无论是否采用AI方法，核心标准是该药物上市时能否实现差异化。靶点是否独特？是否在患者群体中具有因果关系？是驱动疾病还是伴随现象？
设计分子时需尽早分流风险，实现快速失败与快速成功，避免消耗临床阶段70%的研发资金（药物70%成本集中于临床而非发现阶段）。
当前研发漏斗呈“V”形，我们渴望转型为“T”形。“V”形意味着从特定底物出发，向市场产品推进时产生大量浪费；“T”形则代表早期拥有丰富选项但后期失败率低，能更快、更早、更廉价地做出明智决策。
不应为平台而启动项目，而应因该项目能为患者和股东创造差异化价值。一切始于并终于此目标。
如何进一步解决仍是成功巨大瓶颈的转化差距？
汗：人们常将转化差距视为进入临床的障碍，实则源于临床前的规划方法。连接多模态数据——从遗传学、转录组学到细胞图像及患者数据与结局至关重要，这看似明显却常被忽视。第二步是分子设计，需依赖临床前体内测试，以及对人类剂量、吸收、药代动力学（PK）和药效动力学（PD）的预测。该领域创新仍显不足。
创新困难的原因之一是失败案例未在论文中发表。递归在盐湖城实验室建立了自动化平台，通过分子谱型分析和测量多种ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）特性自主构建数据集，以提升药物临床表现预测能力。同时探索类器官等模型，响应FDA今年早些时候关于减少动物实验依赖的指导。
数字孪生与模拟患者反应的研究日益关键。在早期开发中，我们探索不同患者群体，通过计算机模拟将早期项目重心从探索转向验证。
AI的价值将体现在价值链的复合效应。若在发现阶段节省三周，却在开发阶段无法妥善招募患者，则毫无进展。这回归到我们构建端到端AI平台的核心理念。
未来三到五年，递归在哪些治疗领域最具机会？
汗：驱动重大疾病与未满足需求的四大领域是肿瘤学、神经科学、免疫学和罕见病。我们内部也开展了心血管与代谢疾病研究。此外，我们的药物发现方法不受限于特定疾病或靶点，通过大规模筛选敲除人类基因组全部基因，从更广阔图景出发。
实践中我们关注5-10年内未满足需求的方向。即将公布家族性腺瘤性息肉病（FAP）的临床读数——该病影响欧美5万患者却无获批疗法，标准治疗是20多岁时手术切除息肉，至40岁患者大部结肠已被切除。我们专注首创新药和新型靶点，其成功将对患者治疗与生活产生变革性影响。
作为递归新任CEO，您最致力于培养和体现哪些领导特质？
汗：首先是影响力。我母亲罹患一种二十年无新疗法的神经疾病，我有责任利用平台创造改变，因为患者在等待。无论周五夜晚是在家、与友人相聚或急诊室，请铭记这些患者。这促使我们必须善用先进模型、数据与算力帮助患者。
其次是诚信。我们必须以科学严谨和伦理规范行事。
第三是仁爱。从业多年深知当他人不信你的工作，或细胞培养失败需凌晨两点留守实验室时的艰难。记得在强生研发新冠疫苗时深夜奋战的经历，以同理心领导并看到他人闪光点至关重要。
我们不止于微小改进，旨在显著降低90%的失败率。基因药物成功率约20%，我的目标是在递归的技术生物领域取得更大突破。
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