湖北
一家成立僅一年的上海生物公司，憑什么讓韓國頂級風投Stonebridge Ventures和FuturePlay聯手掏出數千萬元？
2025年4月，米瑞博生物在上海浦東注冊成立。
近日，公司宣布完成數千萬元A輪融資，投資方正是上述兩家韓國知名風投。
短短一年，這家年輕的公司已推出自研AI平臺MiRAiQ-PRISM?，并與多家藥企達成合作。
創始人韓籍博士李慶浩，大阪大學博士、明尼蘇達大學博士后，LG化學、賽諾菲、康方生物，每一次轉身都踩在生物醫藥產業的浪潮之巔。
但這一次，他選擇了一條更少人走的路：用AI設計蛋白質藥物。
二十年三站：從化工到生物藥的跨界積累
李慶浩的學術起點是生物技術，隨后赴明尼蘇達大學攻讀化工博士后。
這段跨學科背景讓他既懂分子層面的蛋白質科學，又懂化工尺度的工藝優化，在生物制藥行業極為稀缺。
職業生涯第一站是LG化學。
從分子設計到工藝放大，他系統性地掌握了一款生物藥從0到1再到規模化的全鏈條邏輯，深刻理解到一個現實。
蛋白質藥物的研發瓶頸，往往不在靶點發現，而在后續的可開發性與工藝優化。
第二站是賽諾菲。
這家法國跨國藥企讓他看到了全球Top級藥企的研發體系，也親歷了大型藥企在研發效率上的痛點。
一個候選蛋白從發現到進入臨床，往往需要數年時間、數千萬美元投入，失敗率依然居高不下。
第三站是康方生物。
作為中國雙抗領域的龍頭企業，康方生物的節奏遠比跨國藥企更快。
在這里，李慶浩見證了依沃西等重磅產品從實驗室走向全球市場的全過程。
三站經歷構成了一個完整的能力閉環：大型化工企業的工藝思維+跨國藥企的全球視野+中國Biotech的創新速度。
為什么是AI蛋白質設計？
傳統的蛋白質藥物研發，本質上是一個"試錯-篩選-優化"的循環。
科學家設計候選蛋白，逐一表達、純化、檢測活性，再從中挑出最優者進行下一步優化。
這個過程耗時漫長，且高度依賴經驗。
2021年AlphaFold2的問世解決了蛋白質結構預測的問題，但真正的革命發生在2024年之后：生成式AI開始能夠從頭設計全新的蛋白質。
根據行業數據，2025年全球AI蛋白質設計市場規模已突破15億美元，預計到2035年將達到124億美元。
但李慶浩看到了一個被大多數玩家忽略的空白。
很多AI平臺只解決了"設計"這一環，卻沒有覆蓋后續的可開發性評估與生物工藝優化。
而恰恰是后兩個環節，決定了一個候選蛋白能否真正成藥、能否規模化生產。
"一個在計算機上看起來完美的蛋白，到了真實的表達體系里可能溶解度極差、穩定性堪憂，根本進不了臨床。"這是米瑞博從第一天起就定位為"覆蓋蛋白質藥物研發全流程的AI平臺"而非單純設計工具的原因。
米瑞博的差異化：四大模塊
米瑞博的技術平臺包含四個核心模塊：
蛋白質設計，生成式模型可針對特定靶點從頭設計結合蛋白；
蛋白質結構預測，在通用模型基礎上做藥物場景的定向優化，尤其在抗體-抗原復合物預測方面有技術積累；
可開發性評估，這是最具差異化的模塊，AI模型可在設計階段預測溶解度、穩定性、免疫原性等關鍵屬性，直接篩掉90%以上"看起來很美但做不成藥"的候選分子；
生物工藝優化，將工藝數據與AI結合，優化表達量與純度，縮短到GMP生產的爬坡周期。
四個模塊串起來形成了一個完整閉環：設計→預測→評估→優化。這也是米瑞博與市面上大多數單點AI工具的核心區別。
Pre-A輪背后：韓資背景的全球化布局
本輪融資的兩家投資方都來自韓國，這并非偶然。
李慶浩的韓籍背景讓米瑞博天然具備連接中韓生物醫藥生態的能力。
通過兩家韓國基金的網絡，公司可以快速觸達韓國的CDMO資源、藥企合作方與臨床渠道。
而上海的研發中心則讓公司深度嵌入中國創新藥產業鏈。"香港為全球總部，上海為研發中心，韓國為產業連接節點"，這是李慶浩規劃的全球化三角架構。
據了解，本輪融資將主要用于：持續迭代核心AI算法；擴充實驗驗證團隊，打通"計算-實驗"閉環；拓展全球市場，尤其是中韓兩地的藥企合作。
寫在最后：慢行業里的快公司
生物醫藥是"慢行業"，一款新藥從發現到上市平均需要十年、十億美元。
而AI的加入，正在讓這個行業出現一些快變量。
但李慶浩很清楚，AI不是萬能藥。
蛋白質藥物的研發最終還是要靠實驗驗證、靠臨床數據說話。
AI不會讓藥物研發從十年變成十個月，但它有機會讓十年縮短到五六年，讓成功率提升一倍。
從LG化學的工藝工程師，到賽諾菲的科學家，再到康方生物的研發高管，最后成為創業公司創始人，李慶浩走了二十年。
這二十年，恰好是全球生物制藥產業從歐美主導到亞太崛起的二十年。
而米瑞博，站在AI與生命科學的交匯點上，或許正是他職業生涯所有積累的最終答案。
這個行業從來不缺故事，缺的是真正能把技術落地成產品的人。
對于李慶浩和米瑞博來說，A輪只是一個開始。
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