36 氪获悉，AI 虚拟细胞（AIVC）企业华源智因近期已完成千万级人民币种子轮融资。本轮融资由水木创投领投，募集资金将主要用于多模态测序底层技术迭代，进一步拓展与头部三甲医院的合作，以及团队扩充等。此外，华源智因团队已计划启动新一轮融资。

华源智因创始团队由资深医药产业从业者、计算生物学研发人员组成，并邀请到深圳国家基因库等单位专家组成科学顾问委员会，形成科研与产业协同的团队架构。公司 CEO 杜润诗就读于加州大学洛杉矶分校，是 AI 领域连续创业者；CTO 王艺璇为香港中文大学计算机科学与工程专业博士生，曾在百图生科牵头搭建基因扰动转录效应的预测模型 xTrimoSC Perturb。此外，香港中文大学算机科学与工程系助理教授李煜任华源智因首席 AI 科学家。

在新药研发领域，"10 年、10 亿美金 " 是公认困境。其中，九成资源流向人体临床试验阶段，但最终仅有 10% 左右的候选药物能够顺利通过全部临床、成功上市。造成超高失败率的核心原因之一，是动物实验与人体真实生理环境的巨大差异。

那么，能否在投入高昂成本进入人体临床试验环节前，先在计算机里模拟出药物进入人体后的真实反应，以降低新药研发的失败率？

杜润诗认为，传统 AI 制药公司大多聚焦于解决研发前端问题，也就是利用 AI 更高效地找到潜在致病靶点、生成化合物。但这相当于只优化 " 找药 " 的第一步，无法完整预判成药后用到人身上时，究竟是否有效、有没有副作用等。而判断 " 某款药到底值不值得推进人体试验 "，才是解决问题的关键。

这也是华源智因选择自研 Wise-Perturb 细胞药物扰动应用模型、专攻人体药效预测的根本原因。

简单理解，人类细胞包含约 2 万个蛋白编码基因，细胞健康状态、病变进程以及药物响应，均由多基因协同调控产生。行业所说的 " 细胞扰动 "，指人为对细胞施加外源干预，主要分为两大研究方向：一是基因编辑扰动，通过敲除、上调特定基因，观测下游基因连锁表达变化，快速定位疾病致病靶点；二是药物分子扰动，将候选药物输入虚拟细胞模型，依托 AI 完整推演药物作用下细胞内基因、蛋白、信号通路的动态改变，以此评估药物人体疗效与潜在毒性。这也是华源智因现阶段核心研发重心。

据介绍，Wise-Perturb 主要有两层突破。首先，它针对性弥补传统模型依赖单一 RNA 测序、脱离真实患者病理特征的短板。传统 AI 细胞模型训练数据多来源于实验室人工改造永生细胞系，这类细胞脱离人体原生病理微环境，缺少患者个体化基因特征，用于人体药效预测时易产生明显偏差；同时传统测序手段难以同步获取 DNA、RNA、蛋白三层关键组学信息，难以完整还原细胞真实调控逻辑。

为此，华源智因搭建单细胞多组学整合分析体系，通过同细胞单细胞检测分别捕获细胞 DNA、转录组、蛋白组数据，再依托自研多模态融合算法打通三层组学信息，搭建三层金字塔式数据底座，其中，底层为海量通用静态单细胞测序数据集，中层为数亿体外细胞系、PDX 模型药物与基因扰动配对实验数据，顶层为稀缺人体临床肿瘤队列给药前后配对测序数据。

" 我们与超一线头部三甲医院达成创新性合作，共建联合实验室。未来还计划针对各医院的优势科室，定向采集对应适应症的专属数据，训练细分疾病专家模型。希望在未来 1-3 年，至少与 30 家头部三家医院实现深度合作。" 杜润诗表示。

此外，Wise-Perturb 的另一特点在于模型的细胞特异性设计。普通 AI 模型通常默认细胞对药物的反应相同，但现实中，不同细胞的生理机制存在差异，比如，一款药在肺部起效，却有可能会损伤肝脏。因此，华源智因团队在 Wise-Perturb 中专门加入细胞类型识别架构，使其具备零样本跨细胞、跨癌种、跨新药泛化预测能力，不针对每一种疾病重新大规模训练、依靠少量已知患者数据，就能预测全新病种或药物的人体效果。

华源智因提供了两组真实验证案例，其中之一是 ADC 明星药物 DS-8201 的跨适应症验证。杜润诗介绍：" 我们采用乳腺癌患者临床数据完成模型基础训练，在无卵巢癌患者训练样本的前提下，完成卵巢癌 PDX 模型药物响应预测，模型打分与动物体内真实药效匹配；对比通用虚拟细胞模型，预测一致性提升。"

另一例则是与中国医学科学院肿瘤医院合作的非小细胞肺癌靶向药奥希替尼药效分层研究。" 医院提供患者治疗前肿瘤基线测序数据，未同步开放任何临床随访结局，由模型独立输出患者药效分层结果，分层结论与临床长期观测疗效吻合。" 杜润诗表示。

在华源智因方面看来，这套经过临床样本验证的预测能力，让公司跳出行业 " 先投入高额研发、后期再拓展客户 " 的传统路径，成立早期即可对接医疗机构、药企落地真实付费合作。

杜润诗介绍称，目前，华源智因已 " 收获多家头部三甲医院、跨国药企、AI 生物企业的合作订单，多项目服务费已完成回款 "。

现阶段，华源智因共有两大核心商业化服务。一是面向药企提供临床前管线价值评估、临床试验入组患者分层定制服务，按项目评估，收取基础服务费或其他收益模式 ；二是与三甲医院共建干湿结合联合实验室，联合开展老药新用挖掘、全新疾病靶点筛选等科研项目。长期规划中，公司还计划推出与药企风险共担、药物上市收益分成的联合研发模式。

" 我们优先落地小规模验证项目，用可复现、高一致性的预测数据建立客户信任，再持续深化长期合作。当前，人体精准药效预测是行业刚性需求，成熟替代技术方案稀缺，医疗机构与药企愿意开放临床样本数据开展联合研究。" 杜润诗总结道。