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日期: 2026-06-04 | 來源: MIT科技評論 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
NewLimit 是壹家位於美國南舊金山的抗衰老生物技術公司，正在開發壹種肝髒重編程療法。為了測試候選藥物對老年肝髒的修復效果，他們采用了美國國家酒精濫用與酒精中毒研究所（National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism，NIAAA）的酒精性肝損傷模型，讓小鼠連續 11 天以酒精作為唯壹熱量來源。
有壹天，壹個研究助理從動物房上樓，告訴 CEO Jacob Kimmel 壹件沒人預料到的事：老年小鼠全部翻身昏睡，年輕小鼠照常活動。Kimmel 下樓發現結果確實壹目了然，老鼠要麼肆腳朝天不省人事，要幺正常跑動，完全沒有中間狀態。此前幾乎沒有文獻記錄過這個年齡依賴的“宿醉”表型，因為很少有人在昂貴的老年鼠身上做酒精實驗。
出現這種結果，是因為這批老年小鼠中有壹部分在實驗前接受了 NewLimit 的 mRNA 療法。接受治療的那組表現與年輕鼠壹致，沒有宿醉反應，效果持續數周。在更嚴格的反復酒精灌注模型中，未經治療的老年鼠大多死亡，而只接受過單次給藥的老年鼠，數月後存活率仍然顯著更高。Kimmel 說，這大概是他職業生涯中唯壹壹次不需要儀器測量、不需要統計分析就能看出差異的實驗。
最近，這家公司宣布完成 4.35 億美元 C 輪融資，由 Peter Thiel 創立的 Founders Fund 領投，Thrive Capital、Greenoaks、Quiet Capital 新進，老股東 Kleiner Perkins、Eli Lilly Ventures、Valor Equity Partners，以及 Nat Friedman 和 Daniel Gross 等繼續跟投。投後估值約 31 億美元，是壹年前 B 輪的 3 倍多。
這是過去壹年裡的第叁筆融資。2025 年 5 月，Kleiner Perkins 領投了 1.3 億美元 B 輪；10 月，NewLimit 又補了壹筆 4,500 萬美元。當時，管理層的判斷還是需要好幾年才能做出進入臨床的藥物。Kimmel 後來對 Fierce Biotech 說，2025 年底，壹個候選分子的數據遠超預期，整個臨床時間表因此被推前。公司現在計劃 2027 年把第壹款藥送進人體試驗。
把長壽當成可投資的生意，是近幾年硅谷財富的壹個流向。Sam Altman 給 Retro Biosciences 投了 1.8 億美元，後者最近估值 18 億美元；2022 年成立、據報與 Jeff Bezos 有關的 Altos Labs，起步就拿了約 30 億美元。NewLimit 這輪過後，估值已經超過 Retro。
不是山中因子
和許多長壽科技的故事壹樣，NewLimit 要解決的核心問題，也要從 2012 年的諾貝爾獎講起。
日本科學家山中伸彌發現，只要激活 4 個特定的轉錄因子（transcription factor，TF），就能把成體細胞退回胚胎幹細胞狀態。這個過程同時逆轉了細胞的年齡和類型。日本壹個團隊已經將這套流程重復了 56 次，每次都能從重編程後的細胞培育出壽命正常的完整動物，說明衰老在表觀遺傳層面是可逆的。
問題出在治療場景中。如果讓肝髒細胞全部退回幹細胞狀態，結果會是腫瘤，而不是年輕的肝髒。在動物實驗中，有益劑量和致死劑量之間的窗口不到 2 倍。Kimmel 在播客中打過壹個比方：壹片 Tylenol 稍有改善，兩片 5 天致死，這不是壹個能上市的藥物。
NewLimit 的核心假設是，山中因子之外存在其他轉錄因子組合，能夠只逆轉細胞年齡，而不改變細胞類型。2021 年，Coinbase CEO Brian Armstrong、前 GV 合伙人兼生物工程師 Blake Byers，以及計算生物學家 Jacob Kimmel 創立了這家公司。Kimmel 此前在 Alphabet 旗下的長壽研究機構 Calico 工作，現在擔任 NewLimit CEO 兼總裁。
2023 年，實驗室開始正式運轉。核心方法是高通量篩選實驗加人工智能（AI）預測的閉環。Kimmel 稱，他們測試過的轉錄因子組合數量，據他所知超過全球其他同類團隊的總和，已公開的有效載荷（payload，即壹組轉錄因子）都在 1 到 10 個基因之間。
圖丨NewLimit 構建了壹套名為 RESTORE-seq 的分子篩選系統（來源：NewLimit）
肝髒先行
在幾條已有的實驗管線中，第壹個跑出結果的是肝細胞管線。
肝細胞在藥物遞送上有壹個天然優勢：肝髒的功能就是從血液中攝取脂肪，而 NewLimit 的藥物正是用脂質納米顆粒（lipid nanoparticle，LNP）包裹編碼轉錄因子的 mRNA。靜脈注射後，LNP 自然富集於肝髒。這套遞送技術在基因編輯領域已經有 10 多年人體使用記錄，安全性數據現成。整個輸注過程約 20 分鍾。
宿醉消失是最直觀的結果，但更關鍵的數據來自人源化肝髒小鼠。這種小鼠沒有免疫系統，肝髒中生長的是移植進去的人類肝細胞。NewLimit 最早就是在這套體系裡發現了那組轉錄因子的效果，然後在普通小鼠的酒精模型中做了跨物種驗證。Kimmel 說，每做壹個後續實驗，信心就強壹分。這種從人源化模型到動物疾病模型的正向傳導，是公司敢於把臨床時間表提前數年的核心依據。
2027 年的人體試驗大概率在澳大利亞進行。I 期臨床試驗會招募有壹定程度脂肪性肝病、但病情不嚴重的患者。Kimmel 稱，約 40% 的人群有壹定肝脂肪堆積，因此潛在入組人群並不罕見。他的長期設想是把給藥方式從靜脈輸注改為皮下注射筆，類似 GLP-1（glucagon-like peptide-1，胰高糖素樣肽-1）藥物司美格魯肽的使用方式，但目前皮下遞送 LNP-mRNA 的技術尚不成熟。
修復肝髒聽上去只和酗酒者有關，但實際適用人群遠大於此。美國每年約 3 萬人死於酒精性肝病，約 2% 的人口有不同程度的酒精相關肝病，這還沒有算高脂飲食導致的脂肪肝。60 歲以上人群中約壹半會出現代謝綜合征，包括肥胖、糖尿病、心血管疾病，肝髒的衰老在其中扮演重要角色。
來自肝移植的臨床數據提供了側面證據：接受年輕供體肝髒的患者術後存活率更高，下游代謝疾病的發生率也更低。換句話說，哪怕只讓身體裡的壹個器官恢復年輕狀態，整體健康也可能跟著改善。
C 輪融資的壹個重要用途，是支撐更多管線同步推進。肝髒之外，NewLimit 還有兩條活躍的研發管線：壹條針對內皮細胞（endothelial cell），即血管內壁細胞，首先聚焦慢性腎病（chronic kidney disease，CKD）；另壹條針對免疫系統中的 T 細胞（T cell），目標是抑制與衰老相關的炎症反應。
內皮細胞管線的邏輯有想象空間：內皮細胞存在於全身每個組織的血管中，如果能恢復其年輕功能，理論上可能同時在腎髒、大腦等多個器官產生益處。Kimmel 透露，公司已開發出壹種能繞過肝髒、將 mRNA 有效遞送至腎髒內皮細胞的新型 LNP，但尚未正式發表。
不過，越往肝髒以外走，遞送難度越大。Kimmel 對此也並不回避：如果現在就指望對全身所有細胞類型實現重編程，壹定會失望。他用 GLP-1 藥物做類比，認為即使只能重編程少數幾種細胞類型，只要能為患者增加幾年健康壽命，價值已經是數千億美元量級。
AI 嵌在藥物發現的每壹步裡
NewLimit 和上壹代生物技術公司的區別，在於它的發現流程建立在前沿 AI 模型之上。
公司的內部 AI 系統叫 Ambrosia，名字來自希臘神話中諸神的食物，由公司壹名熱衷希臘神話的科學家命名。系統的工作方式是先把每個轉錄因子轉化為數值向量，即機器學習中的嵌入（embedding），來源包括自然語言文獻摘要、蛋白質序列和 DNA 結合位點數據。
（來源：NewLimit）
在這些嵌入的基礎上，模型用實驗室真實產生的數據訓練，學會預測某個轉錄因子組合放進老年細胞後會發生什麼。反過來也可以操作：給定壹個“年輕肝細胞”的目標狀態，讓模型推薦應該導入哪組轉錄因子。Kimmel 說，Ambrosia 目前能解釋實驗結果中壹半以上的變異。
這套系統的底層搭建在外部的前沿基礎模型（foundation model）之上，包括語言模型和蛋白質序列模型。Kimmel 的表述是，每當這些基礎模型性能提升，NewLimit 的模型就從壹個更強的起點出發，自動獲得壹部分性能增益。他認為，3 到 5 年前這條路根本走不通：壹方面實驗本身不容易規模化，另壹方面，“我自己遠沒有今天的 AI 系統聰明，讓我站在白板前規劃實驗順序，我做得比模型差得多”。
這正是過去壹年大量資本湧入 AI 制藥的大背景。Isomorphic Labs 幾周前完成了 21 億美元 B 輪融資，由 Thrive Capital 領投；OpenAI 和 Retro Biosciences 合作過蛋白質工程模型。資本在押注的是 AI 能把靶點發現和分子設計這條傳統上又慢又貴的鏈路整體提速。NewLimit 處在這股浪潮中偏生物學的壹端，核心訴求不是設計新分子結構，而是找到正確的基因組合來逆轉細胞衰老。
不過，盡管這壹行業勢頭強勁，資金也紛紛湧入，Kimmel 仍然給不出壹個問題的確切答案：當 OpenAI、Google、Anthropic 這些手握最大算力的公司開始認真進入生物醫藥，最後是它們取代輝瑞、禮來，還是反過來？
他給出的歷史參照是 1970 年代末的重組 DNA 技術。在那之前，制藥公司本質上是化學公司，不少前身做的是布料染料生意。重組 DNA 出現後，Genentech、Amgen、Biogen、Vertex 這批真正意義上的生物技術公司才誕生。當年的結果不是新公司取代老公司，也不是老公司吞掉新技術，而是新公司做出全新壹類產品，再和大藥廠合作完成臨床試驗、規模化生產和銷售。
Kimmel 認為這壹幕會重演。AI 公司擅長設計分子，傳統藥廠擅長把分子變成可以賣向全世界的產品，雙方更可能合作，而不是互相吞並。真正接棒 Genentech 那壹代的，將是壹批“AI 原生”的制藥公司，生長在醫藥和 AI 的交叉地帶。至於 OpenAI 等大模型廠商直接變成藥企、銷售額超過禮來？他認為可能性存在，但概率很小。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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