据投融湾获悉，近日，无锡自然常数科技有限公司（下文简称：自然常数）成功完成超 2 亿元人民币天使轮融资。本轮融资由灵擎数智领投，和特能源、浙江栗桃跟投。

自然常数创立于 2025 年 5 月，公司总部位于江苏省无锡市新吴区。自然常数的核心定位是打造创新药研发决策基础设施平台，面向全球制药企业，在药企投入巨额资金开展Ⅱ期、Ⅲ期临床试验之前，提供基于跨物种生物大数据的 AI 决策服务，弥补当前 AI 制药行业在临床阶段应用能力不足的行业短板。

创始人黄小鲁、Johan Auwerx（奥沃克斯）

黄小鲁，深耕行业多年，拥有生物医药、AI 制药领域产业创业与企业管理经验。曾多次接受中证网、证券时报等财经媒体专访，对外输出公司技术路线、行业判断，主导完成 HDP 数据库全球独家许可落地工作。

联合创始人 Johan Auwerx（奥沃克斯），瑞士洛桑联邦理工学院 EPFL 教授。欧洲分子生物学组织 EMBO 成员，全球代谢、衰老领域顶尖科学家，雀巢能量代谢讲席教授，斩获马塞尔・伯努瓦奖、莫尔加尼金质奖章、达能国际营养学奖等国际重量级奖项，担任《Cell》《Science》等顶级学术期刊编委，是 NMN 相关抗衰老机制关键研究者。全职担任自然常数 CSO，负责生物数据体系、跨物种模型生物学逻辑设计，EPFL 机构层面也同步完成企业持股，实现科研成果产业转化。

核心产品可拆分为两大应用模块

自然常数当前处于商业化早期阶段，对外核心产品为 AI 跨物种真实世界模型平台，没有面向 C 端消费级产品，全部为面向药企 B 端的技术服务产品，可拆分为两大应用模块。其中，创新药临床决策服务模块为企业核心商业化产品。平台依托小鼠全生命周期多模态组学数据，完成人鼠同源基因映射推演，预测候选药物进入人体临床试验后潜在疗效、副作用风险。衰老机制量化研究模块作为衍生产品，将 HDP 小鼠自然衰老全生命周期数据结合 AI 算法，把衰老从定性经验研究转向可量化、可验证研究。配套底层资产产品为 HDP 小鼠组织库与数据库。

相关技术知识产权一部分来自 EPFL 授权，一部分为企业后续自研

自然常数的相关技术知识产权一部分来自 EPFL 授权，一部分为企业后续自研。其中，HDP 全生命周期多模态生物数据体系的整套数据集历时五年科学实验才生成，样本为小鼠自然死亡全过程采集，保留个体、器官、时间维度完整组学对应关系，集合转录组、代谢组、蛋白组多维度数据。

人 - 鼠同源基因映射跨物种迁移算法，建立小鼠基因与人类基因的对应关系模型，训练 AI 学习小鼠生命周期当中基因、器官、疾病、药物扰动之间的关联规律，将小鼠生物信号推演迁移预测人类药物反应，实现药物临床效果 " 模拟彩排 "。生命时序多模态组学融合 AI 框架针对时序动态生命数据设计，识别衰老、药物扰动带来的动态变化信号，实现受试者分层、临床试验入组人群筛选。生物医药大数据合规处理技术，面向海外药企客户，搭建跨境生物数据处理流程，完成多源异构生物数据清洗、标准化、脱敏处理。

百亿级市场空间

目前，全球创新药研发长期面临高投入、高失败率现状。据统计，药物Ⅱ期临床失败率处于高位，Ⅲ期临床单项目资金投入规模巨大，每一个临床管线失败会带来数亿至数十亿元级别的经济损失。药企普遍存在降低临床失败风险的强烈需求，对应的临床阶段 AI 决策服务是百亿级别潜在市场空间。

作为国内 AI 制药赛道当中差异化特征十分鲜明的初创企业，未来，自然常数有望填补国内 AI 制药行业在临床决策环节的空白。