2026年10月6日上午，前对冲基金经理和制药执行官马特林·谢里利（Martin Shkreli）在X平台上分享了一篇引人深思的自传性轶事，直指生物科技市场的核心心理：
“我记得在2000年4月/5月，当时我17岁，HGSI是长期持有的股票，因为人类基因组计划。我偷偷地给瑞士信贷分析师打电话，问他人类基因组完成后的下一个催化剂是什么。
“小鼠基因组”
“同样的废话，哈哈。” — 马特林·谢里利（@MartinShkreli），2026年10月6日
对于一般市场观察者而言，这则帖子看起来像是金融幽默。但对于那些在多个市场周期中交易生物科技、管理临床药物管道或目睹数十亿美元的风投资金蒸发到计算生物学平台的人来说，谢里利的观察触及了结构性的痛点。
四个词——“小鼠基因组” / “同样的废话”——谢里利概述了现代生命科学投资中最普遍的认知陷阱：生物数据收集与药理治疗之间的持续混淆。
谢里利的电话通话是否真的捕捉到了2000年春天华尔街的共识？人类基因组科学（HGSI）和投资者在“人类基因组计划催化剂”上购买的真正命运是什么？2026年，AI生物技术——从Recursion Pharmaceuticals（NASDAQ: RXRX）、Exscientia到BenevolentAI——是否证实或反驳了他的悲观类比？
我们进行了详尽的历史、监管和临床试验调查，以确定谢里利的论点是否有坚实的基础。
1. 历史解剖：2000年4月，HGSI和瑞士信贷的通话
为了评估谢里利的类比，必须首先回顾1999年至2000年的基因组泡沫。
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│ 2000年基因组泡沫与2020-2026年AI生物技术泡沫周期对比 │
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│ 维度 │ 2000年基因组时代（HGSI, CRA） │ 2020-2026年AI生物技术时代（RXRX, EXAI）│
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│ 突破叙事 │ 人类基因组序列解锁了“生命的蓝图” │ 机器学习预测3D结构与生成分子 │
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│ 重要象征 │ 人类基因组科学（HGSI）、赛莱拉基因组（CRA）、因赛特 │ 递归（RXRX）、Exscientia、伊索莫形实验室、雷亚（RLAY）│
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│ 峰值估值触发因素 │ 人类基因组草图完成（克林顿/布莱尔2000年6月演讲） │ AlphaFold发布、基础模型、生成蛋白质设计│
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│ 下一个催化剂的谬误 │ “小鼠基因组” │ “AlphaFold 3 / 虚拟细胞 / 单细胞基础模型”│
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│ 生物学瓶颈 │ 目标验证、体内ADMET、人类临床试验淘汰 │ 目标验证、体内ADMET、人类临床试验淘汰 │
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│ 最终结果 │ >90%的估值崩溃；单药长达11年的资本挣扎 │ 从峰值>80%的估值崩溃；主要第二阶段资产被砍│
└────────────────────────┴───────────────────────────────────┴────────────────────────────────────┘17岁在Cramer Berkowitz的实习生
2000年春天，马特林·谢里利确实17岁，在Cramer, Berkowitz & Co.这家由吉姆·克ramer和杰夫·伯克维茨管理的对冲基金中担任热心的研究实习生。当时，生物科技领域正被一场历史性的狂热所笼罩，甚至超过了互联网泡沫。
这场狂热的中心是人类基因组科学（NASDAQ: HGSI），由基因组先驱威廉·哈塞尔廷和克雷格·文特尔于1992年共同创立。
从1999年末到2000年3月，HGSI的股价飙升至前所未有的高度，触及每股232.75美元的历史高点（市值超过100亿美元——2000年一个无盈利生物科技公司天文数字般的市值）。华尔街投资银行，由瑞士信贷第一波士顿（CSFB）、雷曼兄弟和摩根士丹利领衔，发布了充满激情的研究报告，声称人类基因组的测序将立即淘汰传统药物发现：
- 每种致病基因都会被识别。
- 理性药物设计将取代经验性的试错。
- 数千个新目标将立即产生重磅药物管线。
为什么“小鼠基因组”如此重要
当谢里利打电话给瑞士信贷分析师询问下一个可能的催化剂是什么时，分析师的回答——“小鼠基因组”——并非孤立的笑话；它是记录在案的华尔街策略。
在2000年中，CSFB和其他主要经纪商积极主张，虽然人类基因组为研究人员提供了字典，但小鼠基因组是关键的功能催化剂。因为小鼠与人类共享约85%的蛋白质编码基因，测序小鼠将使比较基因组学成为可能，从而进行敲除实验以确定基因功能。赛莱拉基因组正竞相将小鼠基因组序列商业化，以服务于大型制药公司，并且分析师将小鼠基因组序列视为关键的商业事件。
17岁的谢里利和资深药物开发者都意识到的荒谬之处在于：
测序基因组只是在字母表中记录字符。它不是发现药物。
当一家投资银行告诉你下一个100亿美元公司的催化剂是另一个物种的DNA测序时，它承认短期内没有临床或收入催化剂。
2. 11年的挣扎：HGSI究竟发生了什么？
要理解谢里利为何将此与AI生物技术联系起来，必须追溯HGSI在2000年后的惨痛现实。
在2000年春天购买HGSI股票的投资者并未实现指数级回报。他们踏入了一个长达十年的金融屠宰场：
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│ 人类基因组科学（HGSI）2000-2012年时间线 │
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│ 3月2000年 │ 股票在人类基因组计划的狂热中达到每股232.75美元（市值超过100亿美元）。 │
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│ 6月2000年 │ 克林顿和布莱尔宣布人类基因组工作草图。市场狂热达到顶峰。 │
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│ 12月2002年 │ 《自然》杂志发表了小鼠基因组草图。HGSI股票已下跌超过90%。 │
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│ 2004年 │ 领导临床资产Repifermin（KGF-2）在伤口愈合/溃疡性结肠炎的第二阶段临床试验失败。│
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│ 2005年 │ LymphoStat-B（贝利木单抗）在二期系统性红斑狼疮（SLE）试验中未能达到主要终点。│
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│ 2008-2009年 │ HGSI在金融危机期间股价跌至每股约1.50美元，几乎破产。 │
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│ 3月2011年 │ Benlysta（贝利木单抗）被FDA批准——这是50年来首个新的狼疮药物。 │
│ │ （从2000年基因组泡沫峰值后11年）。 │
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│ 7月2012年 │葛兰素史克（GSK）以每股14.25美元（36亿美元）收购HGSI——比2000年3月的历史高点下跌了94%。│
└───────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘生物学绞肉机
HGSI发现，知道一个基因序列并不能绕过药理学的严酷法则：
- 目标相关性：仅仅因为一个基因存在，并不意味着调节其蛋白质产物在活体人类中治愈疾病。
- 临床失败：2004年，HGSI遭受重大打击，其内部发现的主要候选药物Repifermin（角质细胞生长因子-2）在溃疡性结肠炎和黏膜炎的二期临床试验中未能显示统计学显著的疗效。
- 安全性灾难：其长效干扰素候选药物Albuferon（阿尔比费罗纳阿尔法-2b），与诺华共同开发用于治疗丙型肝炎，因严重的肺毒性及不良事件而被放弃，其监管路径受阻。
- 二期系统性红斑狼疮失败：2005年，其主要抗体资产LymphoStat-B（贝利木单抗）在449名系统性红斑狼疮（SLE）患者的二期临床试验中未能达到主要临床终点。它仅因回顾性亚组分析显示在血清学活跃患者中具有临床活性而得以拯救，促使HGSI设计了大规模、昂贵的三期BLISS-52和BLISS-76试验。
财务结果
在经历了11年、多次稀释性股权发行和数十亿美元的烧钱之后，HGSI终于在2011年3月获得了FDA对Benlysta的批准。
对于2000年基因组泡沫中买入的公众投资者来说，回报是什么？ 2012年，葛兰素史克以每股14.25美元（36亿美元）收购HGSI——比2000年3月的历史高点下跌了约94%。尽管HGSI是少数成功将新型生物制剂推向市场的基因组生物科技公司之一，但任何在基因组泡沫高峰期持有HGSI的投资者都遭受了不可逆转的资本损失！
3. 2026年AI生物技术中的“催化剂替代”剧本
现在，看看马特林·谢里利的结论：“同样的废话，哈哈。”
为什么现代TechBio / AI药物发现市场是HGSI现象的精确结构镜像？因为行业再次用临床里程碑替代了计算里程碑。
催化剂替代的平行周期
2000年基因组周期 2020-2026年AI生物技术周期
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人类基因组草图完成（2000年） AlphaFold 2解决折叠问题（2020年）
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“下一个催化剂是什么？” “下一个催化剂是什么？”
“小鼠基因组！”（2002年） “200M预测结构！”（2022年）
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“下一个催化剂是什么？” “下一个催化剂是什么？”
“小鼠基因组 / SNP基因型图！” “RFdiffusion生成性绑定器！”（2023年）
│ │
▼ ▼
“下一个催化剂是什么？” “下一个催化剂是什么？”
“功能性蛋白质组学目录！” “AlphaFold 3 / ESM3基础模型！”
│ │
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临床悬崖（2004-2009年） 临床悬崖（2024-2026年）
• Repifermin二期失败 • REC-994二期失败（CCM）
• LymphoStat-B二期未达标 • DSP-1181一期被砍
• Albuferon因毒性被放弃 • BEN-2293二期a失败
• 95%的股权折价 • 纯粹的股票下跌80-95%新的“小鼠基因组”：AI
观察过去五年AI药物发现的推广叙事：
- 2020年，DeepMind宣布AlphaFold 2解决了50年的蛋白质折叠问题。技术传道士宣称药物发现现在就像编写软件一样。
- 当投资者问“批准的药物在哪里？”时，下一个催化剂是：AlphaFold的2亿个结构数据库。
- 当2亿个结构未能产生批准的疗法时，下一个催化剂是：生成性扩散模型（RFdiffusion、Chroma）用于从头设计配体。
- 当从头设计配体遇到药理学障碍时，下一个催化剂是：AlphaFold 3（共折叠蛋白质与DNA、RNA和小分子配体）。
- 在2025-2026年，当被问及在数万亿美元的NVIDIA GPU集群上验证的依据是什么时，新的催化剂是什么？“单细胞基础模型”和“虚拟细胞”。
所有这些公告都是现代“小鼠基因组”的等价物：一项令人惊叹的、智力上引人注目的科学数据里程碑，风险资本家和股票促销者将其市场推广为即将进行的商业药物开发催化剂。
4. 实证临床审计：AI生物技术究竟交付了什么？
为了验证谢里利的怀疑是否基于事实，我们调查了每家进入人体试验的AI优先药物发现公司的实际临床记录。
从2020年到2026年底，整个行业的实证数据揭示了一个严峻的事实：
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│ 重要AI生物技术资产的临床淘汰审计 │
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│ 公司 │ 资产ID │ 目标/适应症 │ 实际临床结果 │
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│ Recursion（NASDAQ: RXRX）│ REC-994 │ 超氧化物 / CCM │ 在SYCAMORE试验中二期疗效失败，2025年5月被砍。│
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│ Recursion（NASDAQ: RXRX）│ REC-2282 │ 全泛HDAC / NF2脑膜瘤 │ 在重组期间（2025年5月）被终止。 │
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│ Exscientia（与RXRX合并）│ DSP-1181 │ 5-HT1A激动剂 / 惊恐障碍 │ 由住友制药终止；未达到标准。 │
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│ Exscientia（与RXRX合并）│ EXS-21546 │ A2A受体拮抗剂 / 免疫治疗 │ 由于临床耐受性/风险-效益比终止。 │
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│ BenevolentAI（BAI） │ BEN-2293 │ 全Trk抑制剂 / 特应性皮炎 │ 在二期a试验中未能达到主要和次要终点（2023年4月）。│
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│ Schrödinger（NASDAQ: SDGR）│ SGR-2921 │ CDC7抑制剂 / AML / MDS │ 2024年因临床表现/毒理学终止。 │
└───────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘1. Recursion Pharmaceuticals（NASDAQ: RXRX）：领先管线的崩溃
Recursion是自动化、AI驱动的表型发现的领先公开市场指标。其BioHive超级计算机分析了万亿个细胞图像，无需目标假设即可识别药物候选物。
在2025年5月，Recursion经历了残酷的临床现实检查：
- 它永久停止了其最先进临床候选药物REC-994，该候选药物在SYCAMORE二期试验中未能显示统计学显著的疗效改善。2026年中，Recursion将剩余资产出售给患者倡导基金会。
- 它放弃了REC-2282（用于神经纤维瘤2型）和REC-3964（艰难梭菌感染）。
- 在2024年末，它以6.88亿美元的股票交易收购了其竞争对手Exscientia——比Exscientia的峰值估值低了80%以上。
- 尽管与NVIDIA、罗氏和赛诺菲建立了标志性的合作伙伴关系，Recursion的股价仍交易在约4.50美元，比其首次公开募股后的高点下跌了85%以上。
2. Exscientia（NASDAQ: EXAI）：被折扣吞并的先锋
Exscientia是世界上第一个使用生成AI设计小分子并进入人体临床试验的公司（DSP-1181，与住友制药合作）。
- DSP-1181失败：在一期试验中未能达到基准标准而被终止。
- EXS-21546失败：其专有的A2A受体拮抗剂被悄悄搁置。
- 在2024年初因治理动荡解雇了其创始CEO后，Exscientia被迫以股票交易被Recursion收购，验证了谢里利关于风险资本估值在药物进入人体测试后蒸发的警告。
3. BenevolentAI：欧洲的明星企业崩溃
英国的BenevolentAI被誉为国家冠军，筹集了数亿美元用于使用自然语言处理和生物医学知识图谱预测新型药物靶点。
- 在2023年4月，其主要资产BEN-2293（一种外用泛Trk抑制剂用于特应性皮炎）在二期a试验中未能达到主要和次要疗效终点。
- 该公司股价暴跌超过90%，裁员了大多数员工，并放弃了内部临床开发，退回到许可模式。
5. 科学现实：为什么AI不能解决Eroom定律
为什么二期临床试验对AI设计的分子与传统分子一样致命？
波士顿咨询集团（BCG）在《药物发现今日》（2024年）和《自然评论药物发现》（2026年）中发表的全面元分析证实了一个关键的实证发现：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI设计药物与历史基线的临床试验成功率：临床阶段对比 │
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│ 临床阶段 │ 历史基线 │ AI设计药物 │ 临床意义 │
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│ 一期（安全性 / PK） │ 65% – 75% │ 80% – 90% │ 微小改进： │
│ │ │ │ 好于避免明显的化学毒性。 │
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│ 二期（概念验证 / 效果） │ 35% – 40% │ ~ 40% │ 零改进： │
│ │ │ │ 生物学假设在活体人类中失败│
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│ 三期（关键试验） │ 55% – 60% │ 数据不足 / 未证明 │ 尚无AI药物通过关键P3试验 │
└─────────────────────────┴──────────────────────┴──────────────────────┴─────────────────────────┘这些数字解释了谢里利洞察的核心：
“从靶点到先导化合物”的幻觉
AI在先导化合物生成和分子性质优化方面证明非常有效（使小分子与预定义口袋高纳摩尔亲和力结合，具有良好水溶性和低微粒体清除率）。这就是为什么一期通过率是80-90%的原因。
然而，先导化合物优化仅占药物开发总成本和时间的大约10%到15%。
“生物学靶点”障碍
所有药物候选物在二期临床试验中失败的60%原因不是因为药物化学家合成分子的能力差。它们失败是因为生物学假设在活体人类患者中是错误的。
- 疾病生物学是非线性的、冗余的、多基因的。
- 在体外或简化的小鼠模型中阻断靶点X通常会导致人类癌细胞或炎症级联反应上调通路Y。
- 预测蛋白质的3D静态结构并不能告诉你该蛋白质是否是65岁有合并症的人类中的临床疾病修饰靶点。
正如人类基因组计划无法告诉威廉·哈塞尔廷Repifermin是否会治愈人类的黏膜溃疡一样，AlphaFold 3也无法告诉Recursion在没有致命肝毒性的前提下，调节激酶是否会阻止人类肿瘤进展。
6. 裁决：我们是否同意马特林·谢里利的观点？
在完成这一法医审计后，我们现在可以回答核心问题：马特林·谢里利的评论是否站得住脚，我们是否同意或不同意？
我们的裁决是微妙的：谢里利在市场现实方面100%正确，但在科学方面过于悲观。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 独立裁决：谢里利关于HGSI类比的评论 │
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│ 谢里利100%正确的市场现实方面（1） │ 谢里利过于悲观的科学方面（2） │
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│ 1. 催化剂替代：计算基准（“虚拟细胞”）被当作临床催化剂销售。│ 1. Amara定律：我们低估了技术在短期内，高估了长期。│
│ 2. 多重压缩：纯AI生物科技公司从SaaS倍数压缩到生物科技。 │ 2. HG项目没有失败：HG项目成为现代靶向肿瘤学的基石。│
│ 3. 二期临床绞肉机：计算设计不绕过人类临床疗效淘汰。 │ 3. 核心基础设施：生成生物学正成为标准工具。 │
└──────────────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┘我们同意谢里利的地方
- “下一个模型”催化剂的幻觉是真实的： 以模型升级、数据库发布或计算合作伙伴为预期催化剂购买AI生物科技平台公司的投资者正在重复2000年瑞士信贷分析师的错误。新的神经网络架构不是药物，就像小鼠基因组不是药物一样。
- 纯平台生物科技公司是结构性陷阱： 将自己定位为“技术平台”以捕捉高收入倍数的公司最终会与药物开发的资本需求相碰撞。当他们被迫花费数千万美元进行二期试验时，其倍数会崩溃到传统生物科技水平或低于现金价值。
- AI无法解决靶点验证： 除非机器学习能够建模系统、动态的人体生理学，否则临床失败率不会下降。谢里利声称AI生物科技正沿着2000年代基因组时代的轨迹前进，这一历史和统计上的论点是不可反驳的。
我们不同意谢里利的地方
- 人类基因组计划最终是一个胜利：
虽然HGSI作为股票对泡沫买家来说是一场灾难，人类基因组计划本身是人类历史上最伟大的科学成就之一。 由于没有人类基因组计划，世界将不会拥有：
- 靶向激酶抑制剂（格列卫、泰瑞沙、特罗凯）。
- 免疫肿瘤学生物标志物（MSI高、PD-L1表达、肿瘤突变负荷）。
- 下一代测序（NGS）和液体活检（Illumina、Foundation Medicine）。
- CRISPR/Cas9基因编辑药物（Casgevy）。
- mRNA疫苗（BioNTech、Moderna）。 问题不在于科学，而在于时间跨度。商业回报需要15到20年，而华尔街期望在18个月内实现。
- AI生物科技不会归零，而是成为标准工具：
AI生物科技不会归零。相反，它正在经历从过度炒作的投机主题到普遍的行业用具的经典过渡。
- 生成蛋白质设计（RFdiffusion、ESM3）已经将设计定制纳米体、双特异性抗体和工业酶的时间从几个月缩短到几天。
- 低温电子显微镜和结构生物学工作流程因AlphaFold而永久加速。
- 最大的受益者不是烧钱的“AI优先”生物科技公司；而是资本雄厚、全面整合的生物制药巨头（礼来、诺华、阿斯利康、罗氏），它们将这些计算工具整合到其庞大的湿实验室基础设施和全球临床试验网络中。
7. 投资者指南：2026年如何在AI生物科技中导航
马特林·谢里利关于瑞士信贷分析师和“小鼠基因组”的轶事为今天的生物科技投资者提供了一个宝贵的思维模型。
在分析任何“TechBio”或“AI药物发现”公司时，应用以下三步过滤器：
- 警惕“下一个模型”催化剂： 如果管理层的下一个催化剂是新的基础模型、更大的GPU集群或单细胞数据集，认识到这只是研究里程碑，而不是临床催化剂。不要以临床估值购买计算工具。
- 审视靶点选择而非分子优雅性： 不要问AI是否设计了一个皮摩尔亲和力的分子。问：该靶点在人类中是否已被基因验证？临床概念验证是什么？当这条通路被抑制时，患者会发生什么？
- 投资于挖掘工具或整合巨无霸： 如果您想在生命科学中接触AI，避免面临二期临床淘汰的前期平台生物科技公司。专注于提供物理消耗品（高通量测序、合成、自动化液体处理）的盈利工具制造商或有实力在二期临床淘汰后将机器学习转化为收入的制药巨头。
当下一个分析师告诉您下一个大股票催化剂是“虚拟细胞”时——请记住马特林·谢里利在2000年5月给瑞士信贷分析师打电话，以及“小鼠基因组”的故事。