近日，翰宇药业收到国家药品监督管理局核准签发的《受理通知书》，HY3003注射液临床试验申请获受理。该品种按化学药品1类申报，拟用于减重，并规划2型糖尿病、代谢相关脂肪性肝炎等适应症。
HY3003是由碳云智肽联手翰宇药业合作开发的一款GLP-1R/GIPR/GCGR三重受体激动剂。其核心候选药物分子发现，源自碳云智肽“硅基多肽芯片 X AIDD”新药设计平台，再由翰宇药业推进临床前研究、IND申报及后续临床开发。
从分子发现到临床申报，HY3003正在把一条“芯片产生数据、AI设计分子”的技术路径，推向真实药物管线。
HY3003获受理，碳云药研平台落地原研药管线的里程碑
此次受理，是HY3003从候选分子向临床开发推进的重要节点，也让双方分工更加清晰：碳云智肽负责前端分子发现与筛选，翰宇药业负责后续临床前开发、IND申报、临床试验及注册申报。
双方自2024年10月启动战略合作，2025年5月签署GLP-1R/GIPR/GCGR三重激动剂多肽创新药物联合开发协议，同年7月合作进一步深化。HY3003正是这一“前端技术发现+后端产业转化”模式的代表项目。
先生产数据，再做AIDD
AI药物研发的起点和关键要素是数据。对于一个创新药物靶点，公域数据库往往难以提供充足、高覆盖度及高特异性的真实互作信息。
碳云智肽从数据源头切入：利用自主硅基芯片初始化大规模序列多肽探针，直接捕获与目标靶点蛋白的结合表位级信号。平台可覆盖线性肽、环肽、非天然氨基酸等分子形式，生成超320万级结合语料，用于后训练AIDD大模型以解析不同分子与靶点之间的互作规律。
因此，芯片不只是“筛选工具”，更是面向具体药靶的分子互作数据发生器：先把药靶关系“测出来”，再让AI读懂、优化它。
私域数据驱动：提高成功率，缩短研发周期
有了大规模靶点互作数据，碳云智肽进一步围绕具体药靶建立互作私域数据集，并据此训练靶点垂直AI模型。与主要依赖公域数据的通用模型相比，这套模型学习的是特定靶点真实的“序列—结合强度”关系，从而更精准地预测和设计候选分子。
在这一体系中，多肽生成模型负责提出候选序列，基于芯片数据建立的评分模型持续反馈和优化，再结合稳定性、活性、溶解度、PK/PD、毒性等成药属性进行筛选。药物发现由此从“在现有库中寻找命中”，进一步走向基于靶点规律主动生成和优化分子。
碳云智肽技术平台内部Benchmark显示，这套“私域互作数据+AI”模式具备两方面优势：一是提升筛选成功率和计算效率；二是减少多轮湿实验筛选，压缩研发周期，并拓展分子类型与序列搜索空间。
其核心价值，不只是“更快”，而是以私域数据提升模型精准度，以AI扩大分子搜索空间，实现成功率与研发效率的双重提升。
多靶点设计，碳云平台的优势场景
HY3003是一款GLP-1R/GIPR/GCGR三重受体激动剂。相比单靶点药物，多靶点分子不仅要同时作用于多个靶点，还需要兼顾不同靶点之间的活性平衡，以及稳定性、药代动力学等成药属性。
而多靶点恰恰是碳云“硅基多肽芯片 × AIDD”平台能够发挥优势的场景之一。
平台可以针对不同靶点分别获取大规模互作数据、建立垂直AI模型，再在更大的序列空间中进行联合搜索和多目标优化，寻找能够同时满足多个靶点要求的“共同解”。
碳云智肽技术平台已建立面向一对多药靶蛋白活性分子的发现路径，并通过细胞和动物实验进行进一步验证。这使平台能力从单点筛选延伸至多目标约束下的分子设计，也与HY3003所代表的三靶点创新方向形成直接呼应。
从分子发现到临床，打通创新药研发闭环
在碳云智肽的技术体系中，“硅基多肽芯片 × AIDD”新药设计平台构成前端药物发现的核心：硅基多肽芯片持续产生高密度互作数据，AIDD模型负责学习靶点规律、生成和优化候选分子，湿实验完成验证并反哺模型，形成持续迭代的研发闭环。
在HY3003项目中，这套前端分子发现能力进一步与翰宇药业在多肽合成、制剂开发、临床前研究和临床转化方面的能力结合。从创新分子发现与筛选，到临床前开发和IND申报，再到此次临床试验申请获受理，一条从“数据—模型—分子—开发—临床”的路径正在逐步打通。
HY3003仍只是创新药漫长研发过程中的一个节点，但它也说明，以真实生物互作数据为底座、AIDD模型为设计引擎、湿实验为验证闭环的研发模式，正在进入真实的新药开发实践。
未来，碳云智肽也将进一步向海内外药企、生物科技公司、科研机构及创新药研发团队开放“硅基多肽芯片 × AIDD”平台，围绕创新靶点验证、活性分子发现、多靶点设计、候选分子优化及联合开发开展合作，推动更多创新分子从实验室走向临床。