维琪科技,将药物研发理念引入化妆品原料开发
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深圳市维琪科技股份有限公司的主营业务是化妆品原料和化妆品成品的研发、生产、销售以及相关服务。公司的主要产品是化妆品原料、ODM成品、OBM成品。创始人丁文锋拥有北京大学多肽药物化学博士学位,将药物研发理念引入化妆品多肽原料开发。据弗若斯特沙利文报告,在中国化妆品多肽原料行业,维琪科技以6.6%的市场份额位列行业第一。招股书显示,维琪科技目前与宝洁、联合利华、丸美、珀莱雅等国内外知名品牌建立了深度合作,部分产品已进入资生堂、雅诗兰黛等国际品牌的供应商产品目录,业务覆盖全球20多个国家和地区。
在传统美妆行业里,原料开发往往是“经验导向”,认为哪种植物提取物好像有点用,就拿来试试。但维琪科技的做法是“机制导向”。研发流程是,先通过网络药理学分析,发现特定肽段与皮肤胶原蛋白合成通路的关联;再采用CADD(计算机辅助药物设计)、AIDD(AI辅助药物设计)等技术,进行计算建模与高通量虚拟筛选,通过结构优化锁定最优活性分子。这其实正是创新药研发里“靶点发现—先导化合物筛选—结构优化”的标准流程。用做药的方式做护肤品原料,维琪科技建立的技术壁垒不是简单的配方调整能追上的。第一个跑完全流程的产品是Erasin0003,它是国内首个拥有自主知识产权并获国家药监局备案的创新新原料,也是首批经过三年安全监测纳入《已使用原料目录》的2个新原料之一。并且,这一新原料从研发到“转正”,经历6年基础研究、3年安全监测,严谨程度堪比新药审批。此后,维琪科技陆续备案了寡肽-215、烟酰四肽-30、咖啡酰六肽-9、乙酰基六肽-95酰胺等创新新原料。截止招股书签署日,9款创新新原料备案完成,9款仿制新原料和4款植物新原料也拿到了备案。
在传统美妆行业里,原料开发往往是“经验导向”,认为哪种植物提取物好像有点用,就拿来试试。但维琪科技的做法是“机制导向”。研发流程是,先通过网络药理学分析,发现特定肽段与皮肤胶原蛋白合成通路的关联;再采用CADD(计算机辅助药物设计)、AIDD(AI辅助药物设计)等技术,进行计算建模与高通量虚拟筛选,通过结构优化锁定最优活性分子。这其实正是创新药研发里“靶点发现—先导化合物筛选—结构优化”的标准流程。用做药的方式做护肤品原料,维琪科技建立的技术壁垒不是简单的配方调整能追上的。第一个跑完全流程的产品是Erasin0003,它是国内首个拥有自主知识产权并获国家药监局备案的创新新原料,也是首批经过三年安全监测纳入《已使用原料目录》的2个新原料之一。并且,这一新原料从研发到“转正”,经历6年基础研究、3年安全监测,严谨程度堪比新药审批。此后,维琪科技陆续备案了寡肽-215、烟酰四肽-30、咖啡酰六肽-9、乙酰基六肽-95酰胺等创新新原料。截止招股书签署日,9款创新新原料备案完成,9款仿制新原料和4款植物新原料也拿到了备案。


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我就知道教授会回马枪,于是昨天提前买入了!
你这是要狙击我们的闽神?
这叫心有灵犀!
昨天看到某抖有个博主说:难怪网上的推荐都是一样的,他自己去西藏玩了一圈,发了自己的经验和感想,结果,因为没有旅行推荐资质,视频被封了。
连旅游的推荐都被管控的这么厉害,那么,炒股的就更。。。。
@二师兄也种树 各种舆论窗口和舆情管理都为人家服务,还期待的,FCC的细则下来,会不会再脚脖子斩,我们拭目以待
小公司,大客户,小而美,不做乌合之众
现在管的还是挺严的昨天看到某抖有个博主说:难怪网上的推荐都是一样的,他自己去西藏玩了一圈,发了自己的经验和感想,结果,因为没有旅行推荐资质,视频被封了。连旅游的推荐都被管控的这么厉害,那么,炒股的就更
[展开]我就知道教授会回马枪,于是昨天提前买入了!
不能狙击领路人,南方人是不是不知道啥叫感恩,哈哈哈
俺是东北银啊
本来前天就要回场的,被芯朋微骗了炮
@闽南养家 兄弟出来一下,好久没看到你了
叫兽,围棋跟的是哪个板块?怎么感觉科技和药和消费都不跟。。。
8月,是最适合韦伯斯特的月份了,其次是3,6,4,7,9,2,1,11月份,还有就是5,10月份。
因为你这几天说话激情不太够,打死了超生,打不死的使我更强大
嘟宝,灭了心中的火,燃起芯中的火8月,是最适合韦伯斯特的月份了,其次是3,6,4,7,9,2,1,11月份,还有就是5,10月份。
嘟宝,灭了心中的火,燃起芯中的火8月,是最适合韦伯斯特的月份了,其次是3,6,4,7,9,2,1,11月份,还有就是5,10月份。
8月韦伯斯特毫无悬念,关键是几个?
8月韦伯斯特毫无悬念,关键是几个?
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居然有7月?不是倒挂韦伯斯特?
2026年8月6日斯坦福团队在《科学》发表的这项研究,是全球首次利用AI大模型Evo2完成完整噬菌体基因组的生成式设计,是AI4S领域的标志性突破,也为AI制药范式革新提供了关键支撑。
一、核心研究成果细节
发布信息:该研究于当地时间2026年8月6日由斯坦福大学Brian Hie教授团队联合Arc Institute发表在《科学》期刊上。
核心模型:团队使用Evo 1和Evo 2基因组语言模型,基于数百万种生物的遗传序列训练,像大语言模型处理文本一样学DNA序列规律。
实验流程:AI从零生成数千个候选噬菌体基因组,筛选出302个进行实验室合成,最终得到16株具有完整活性、可自主复制的全新噬菌体。
功能效果:这些人工设计的噬菌体仅靶向大肠杆菌,对天然噬菌体已产生耐药性的菌株仍有杀伤效果,混合制剂可快速抑制耐药菌生长。
二、对AI制药范式的突破价值
突破传统局限:此前AI生物设计仅能覆盖单个基因或蛋白质层面,本次是全球首次实现完整病毒基因组的全自动生成设计,大幅拓展了AI生物技术的工具箱。
压缩研发周期:传统噬菌体疗法研发需数年时间筛选天然候选毒株,本次研究将繁琐的试错过程大幅压缩,仅用极短周期就完成了全新功能噬菌体的设计验证。
解决耐药痛点:针对全球每年造成大量死亡的抗生素耐药菌问题,AI可快速定制靶向特定致病菌的噬菌体,为替代抗生素的新型疗法提供了可规模化的技术路径。
三、行业影响与后续发展
AI4S领域催化:该成果与同期美国能源部启动的Genesis Open Models等AI4S国家级工程形成呼应,进一步推动全球科研体系向AI驱动的新型科研范式转型。
产业落地进展:目前全球已有多个科研和产业团队跟进相关技术,靶向幽门螺杆菌、脑部慢性感染等场景的AI定制噬菌体疗法已进入早期研发阶段,国内首条GMP级噬菌体产线预计2026年三季度投产。
安全与监管议题:由于Evo 2模型完全开源,技术门槛大幅降低,学界和监管机构已开始推动建立分层防护机制,在释放技术价值的同时防范生物滥用风险。
围棋是标准的AI4S概念股,今日补涨[思考]
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江枫渔火对愁眠
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