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$Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$

2026年5月6日Recursion今日发布了业务更新，重点介绍了持续强劲的管线执行、临床进展和平台发展，以及截至2026年3月31日的第一季度财务业绩。

概要：

全资及合作项目已达成或正按计划推进多项里程碑

REC-1245（RBM39降解剂）： 实体瘤早期临床数据表明其安全性良好且耐受性佳，并具有可预测的剂量依赖性药代动力学特征；迄今未观察到剂量限制性毒性（DLT），支持继续进行剂量递增试验

REC-4881（FAP/MEK1/2）：II期试验显示强有力的疗效信号，已启动与FDA的沟通以确定潜在注册路径；预计2026年下半年发布更新

REC-4539（LSD1抑制剂）：I期首例患者已给药；源自平台技术、具有选择性且能穿透血脑屏障，设计采用可逆机制以减少靶向血小板的毒性，支持其在实体瘤和急性髓系白血病（AML）中的差异化治疗

严谨的资本执行：重申2026年运营现金消耗低于3.9亿美元的指引，无需额外融资即可维持运营至2028年初

Recursion首席执行官兼总裁Najat Khan博士表示：

“我们看到整个投资组合都呈现出强劲的势头和执行力，越来越多的证据表明，我们的全栈平台能够将生物和化学领域的洞察转化为差异化的临床项目，近期取得的进展，包括 REC-1245 令人鼓舞的初步安全性和药代动力学（PK）数据，以及 REC-4539 完成首例患者给药，这些不断积累的实证表明我们具备将平台洞察转化为临床项目的实力。这一势头彰显了我们端到端人工智能平台的强大实力，多个具有差异化的内部及合作项目正稳步推进并进入临床阶段。”

2026年第一季度财务业绩

收入：2026年第一季度总收入（主要来自合作协议）为650万美元，而2025年第一季度为1470万美元。本期确认的罗氏收入减少，是因为上一期间某些项目阶段已成功完成。

研发费用：2026年第一季度研发费用从2025年同期的1.296亿美元降至8790万美元。降幅主要源于Tempus数据集采购时间安排导致的平台成本降低，以及运营效率提升带来的成本节约。具体而言，2025年第一季度包含2,710万美元的非现金支出，用于在公司研发管线中应用以患者为中心的多模态肿瘤学数据。

一般及行政费用：2026年第一季度的一般及行政费用为3,460万美元，而2025年第一季度为5,470万美元。与截至2025年3月31日的三个月相比，减少2,010万美元，主要源于薪资支出减少以及上年发生的交易一次性成本减少。

净亏损：2026年第一季度净亏损为1.175亿美元，而2025年第一季度净亏损为2.025亿美元。

经营活动现金流：截至2026年3月31日的三个月内，经营活动所用现金净额为8,110万美元，而截至2025年3月31日的三个月内，经营活动所用现金净额为1.32亿美元。经营活动所用现金减少的主要原因是公司整体运营效率的提升以及对临床项目组合的战略性重新调整。

现金运营支出：截至2026年3月31日的三个月内，扣除合作收入及交易成本后的现金运营支出为8,510万美元，而截至2025年3月31日的三个月内为1.202亿美元。

现金状况：截至2026年3月31日，现金、现金等价物及受限现金为6.652亿美元，而截至2025年12月31日为7.539亿美元。根据当前的运营计划且在无额外融资的情况下，公司预计其现金储备仍可维持至2028年初。

业务亮点

全资研发管线更新

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REC-1245（RBM39）的安全性和药代动力学（PK）数据令人鼓舞：

REC-1245是利用Recursion平台发现并开发的一种潜在首创RBM39降解剂，其初步安全性和药代动力学（PK）数据凸显了针对与复制应激和DNA修复相关的癌症脆弱性这一新型治疗策略的早期临床进展。

REC-1245仅用18个月便从生物发现阶段推进至开发候选药物阶段，速度是行业平均水平的两倍以上，这充分展示了Recursion利用其集成式人工智能平台识别新型靶点并设计差异化分子的能力。

正在进行的DAHLIA I/II期研究的早期数据显示：

REC-1245在特定实体瘤患者中（n=16）耐受性良好

迄今未观察到剂量限制性毒性（DLTs），且尚未达到最大耐受剂量

大多数治疗相关不良事件（TRAEs）为1级或2级，最常见的胃肠道相关事件包括便秘、恶心和呕吐

药代动力学分析显示，在所有受试患者中，药物暴露量呈可预测的剂量依赖性

药效学评估证实了靶点结合

目前正在进行剂量递增研究，以确定单药治疗扩展队列的推荐II期剂量

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REC-4881（MEK1/2）持续取得进展：

REC-4881是一种别构MEK1/2抑制剂，正在开发用于治疗家族性腺瘤性息肉病（FAP），这是一种由APC缺失驱动的遗传性疾病。基于对APC缺失系统中MAPK通路调节的平台洞察，REC-4881代表了一种针对疾病进展潜在生物学机制的靶向治疗方案：

II期积极的概念验证临床数据显示，第13周息肉负荷中位数减少43%，经治疗间歇期后至第25周进一步加深至53%，40%的患者Spigelman分期有所改善，这支持了该药物在FAP治疗中具有差异化且持久的疗效特征。

安全性特征与MEK1/2抑制剂一致，主要为1-2级治疗相关不良事件（TRAEs），15.8%的患者出现3级事件，无≥4级TRAEs，常见不良反应包括痤疮样皮炎/皮疹及肌酸激酶（CPK）升高。

Recursion已启动与FDA的沟通，以就潜在注册研究设计达成共识，预计2026年下半年将发布最新进展。同时，TUPELO研究的扩展工作也在进行中，将纳入18岁及以上患者，以支持更广泛的开发战略。

REC-4539（LSD1抑制剂）首例患者完成给药：

REC-4539是一种由人工智能设计的LSD1抑制剂，标志着针对癌症表观遗传驱动因素的差异化治疗策略取得了早期进展。今年4月，在针对实体瘤（包括小细胞肺癌（SCLC））的ENLYGHT I期临床研究中，首例患者完成了给药。

REC-4539经过精准设计，具有可逆作用机制且预测的人体半衰期更短，旨在解决其他LSD1抑制剂中观察到的、限制治疗的血小板毒性问题，从而在实体瘤和血液恶性肿瘤中展现出潜在的差异化特征。

这一具有差异化优势且能穿透中枢神经系统的候选药物，通过Recursion的AI原生设计平台在约20个月内完成开发，彰显了公司将平台洞察快速转化为优化临床候选药物的能力。

其余项目组合中的研发项目均按计划推进。

Recursion全资拥有的管线中预期即将达成的里程碑：

REC-4881 (MEK1/2)：

预计2026年下半年发布监管进展

预计2027年上半年公布更多Ib/II期临床数据

REC-1245 (RBM39)：预计2026年下半年公布更多I期剂量递增数据

REC-7735 (PI3Kα H1047R) 和 REC-102 (ENPP1)： 支持IND申请的研究正在进行中；预计2026年下半年将根据数据决定是否启动I期临床试验

REC-617 (CDK7)：预计2027年上半年将公布早期I期安全性及药代动力学联合用药数据

REC-3565 (MALT1)：预计2027年上半年将公布早期I期安全性及药代动力学单药治疗数据

REC-4539 (LSD1)：预计2027年下半年公布早期I期安全性及药代动力学（PK）单药治疗数据

推进合作发现项目，迄今已获得超过5亿美元的里程碑付款和预付款：

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合作发现项目即将达成的重要里程碑：

Recursion继续推进合作项目，充分发挥Recursion运营体系（Recursion OS）的互补优势。

在人工智能赋能的化学领域，赛诺菲与Recursion的联合项目将在未来12个月内持续推进，以争取获得开发候选药物资格并达成早期里程碑，其中包括针对免疫学和肿瘤学领域高难度靶点的项目。

在人工智能赋能的生物学领域，Recursion预计将在未来12个月内，继续与罗氏和基因泰克合作，将提供给这两家公司的生物大规模图谱中的洞见转化为潜在靶点验证里程碑。这些由Recursion、罗氏和基因泰克共同构建的图谱是与疾病相关的大规模高通量图谱，其中包括基于1万亿个内部制备的iPSC来源神经元子集生成的神经元图谱，以及基于超过1000亿个内部制备的iPSC来源小胶质细胞生成的微胶质细胞图谱。此外，我们正将自身的表型组学数据集与罗氏及基因泰克的专有转录组学数据相结合，构建多模态图谱，旨在通过系统性地将基因扰动与细胞表型关联起来，探索潜在的新靶点和通路。

Recursion OS 进展：立足实际影响，推动平台创新

全栈式人工智能驱动平台：Recursion 操作系统（OS）通过在多模态生物学、精准设计和新一代临床开发中整合人工智能，持续推动项目开发——从而实现从生物学到洞见、从洞见到分子、再从分子到患者的更快、更高效、更具创新性的药物发现与开发。

最先进的转录组学模型：这些模型旨在更好地连接 Recursion 的专有扰动生物学与患者生物学，以发现新的见解和药物。这些模型的整合有助于弥合实验室观察结果与疾病关键因素之间的转化鸿沟：

TxPert 近期被《自然·生物技术》杂志专题报道，这是一个用于预测扰动引发的转录组反应的原理验证模型。该模型具备超越训练数据的泛化能力，包括预测针对未见单基因扰动、新型组合以及新细胞类型中已知扰动的反应——从而实现更高效的假设生成和实验优先级排序，并为 Recursion 的“虚拟细胞”奠定基础。

TxFM 在 ICLR 科学基础模型研讨会上亮相，是一款转录组学基础模型，旨在将实验室扰动与 Recursion OS 内的患者生物学联系起来。该模型基于经过精心整理的公共及专有数据集进行训练，其性能超越了16种领先的基础模型和基线模型，包括那些基于规模大10至100倍数据集训练的模型。除了支持靶点识别、机制解析和患者分层外，TxFM卓越的批次校正和去噪能力还显著提升了操作效率——减少实验重复，支持跨实验比较，并最大化每笔测序经费的价值。

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