2004年创业者如何用AI重构药物研发？华源智因的虚拟细胞突破
直击药物研发痛点：从“造钥匙”到“试钥匙”的逻辑重构
全球药物研发行业正面临着巨大的投入产出失衡困境。数据显示，全球每年药物研发总投入超过2万亿元人民币，但临床阶段的失败损失高达4000亿元。《Nature》发表的研究进一步揭示，高达86%的新药在临床阶段折戟，其根源在于小鼠、猴子等动物模型与人体生理机制之间存在巨大的物种鸿沟。药企大约90%的研发资金消耗在I-III期临床试验中，一款新药平均耗时10年、投入10亿美元，而最终成功率仅有10%。
当前，绝大多数AI制药企业扎堆于药物发现环节，如靶点挖掘、结构生成等，这些工作仅覆盖研发总成本的10%左右。虽然AI技术在“制造药物分子”方面取得了显著进展，但它无法回答核心命题：药物进入人体后是否真的有效？这种早期发现与后期临床验证之间的断层，构成了行业最大的痛点。
华源智因（GENESIGHT）的成立初衷正是为了填补这一断点。与传统AI CRO仅提供一次性服务费不同，华源智因选择将问题解决向后推进一步：在药物进入大规模临床投入前，预测其在人体细胞中的药效反应。正如创始人杜润诗所言，药企不仅关心是否找到了更多分子，更关心哪一个分子值得投入昂贵的临床成本。华源智因致力于成为药物研发行业的金标准，其核心理念不是单纯地“造钥匙”，而是精准判断这把钥匙在真实人体这把“锁”上的转动效果。
技术壁垒构建：独创三级递进式数据体系与高通量测序技术
虚拟细胞模型的核心难点在于数据的质量与维度。传统的虚拟细胞模型主要依赖细胞系（Cell Line）数据，这类数据经过工程化标准化处理，便于大规模实验，但往往缺失真实患者个体的特征，难以反映人体内复杂的疾病微环境。
华源智因判断，虚拟细胞模型的天花板不在于参数规模，而在于数据是否贴近真实任务及样本的多样性。为此，公司独创了三级递进式数据体系：
- 底层数据：单细胞及多模态基础数据，用于解决“如何描述一个细胞”的问题。
- 中层数据：基因与药物扰动数据，用于解决“药物进入后细胞如何变化”的问题。
- 顶层数据：真实患者体内用药前后的药效反馈数据，通过临床对齐校准模型，确保预测结果的生物学真实性。
为了获取高质量的底层数据，华源智因自研了首个高通量单细胞跨模态测序技术UniOme。传统测序技术往往需要破坏细胞，导致无法在同一细胞上同时获取DNA、RNA和蛋白等多层信息，只能依赖不同细胞的数据拼接，从而引入巨大噪声。UniOme技术通过细胞制备与测序流程的创新，实现了在同一细胞上DNA、RNA、Protein三层信息的严格对齐。这种多维度的数据记录方式，相当于不仅记录“体重”，还同时记录“身高、肤色、发型”等全维度特征，为AI模型提供了比单纯扩大参数量更关键的生物学解释力。
核心产品与性能验证：Wise-Perturb的零样本泛化能力
华源智因的核心产品包括多模态虚拟细胞数据底座UniOme和药物扰动智能平台Wise-Perturb。Wise-Perturb平台通过将候选化合物的多维编码与目标细胞的测序数据输入模型，进行虚拟扰动预测，计算药效评分并形成候选排序。
在性能测试中，Wise-Perturb展现出了显著优势。在公开基准测试中，其关键预测指标较国际公开模型提升了40%至130%；在私有大规模数据集测试中，差异表达基因预测误差降低了约41.77%，表达变化量相关性提升了约129.43%，扰动分布更接近真实生物实验结果。
更为关键的是，该平台具备强泛化能力，能够实现跨药物、跨细胞、跨患者的零样本精准预测。华源智因CTO王艺璇强调，好的指标必须从真实场景和生物学中生长出来，而非仅仅在单个数据集上优化。这种能力使得模型在面对新药、新患者群体时，依然保持高精度的预测效果。
临床场景落地：从肺癌预测到DS-8201药物响应分析
华源智因已与多家超一线三甲医院展开深度合作，围绕真实患者用药前后的组织样本，建立了专病、专模型的数据闭环。其临床应用主要聚焦于三大场景：
- 临床患者分层：联合三甲GCP临床试验中心，面向多个治疗队列和药物管线应用，帮助药企提高临床试验成功率。
- 模型能力变现：通过药物重定位、靶点筛选及模型工具服务，绑定药企和跨国药企（MNC）客户。
- 数据平台合作：通过自动化测序持续扩充高质量训练数据，反哺模型底座。
在与中国医学科学院肿瘤医院的合作中，华源智因基于肺癌患者用药前的样本数据和药物分子结构，预测患者后续的药效排序。模型输出的疗效分层结果，与临床医生在真实治疗队列中的观察高度吻合。这表明模型不仅是在公开数据集上刷榜，而是真正进入了临床决策前的验证场景。
在DS-8201药物响应预测测试中，华源智因使用未见过的DXD模型，基于PDX样本Bulk RNA-seq表达数据进行推理，对样本进行药物响应排序。预测结果与个体样本PDX模型的体内药效实验结果高度一致，显示出模型在新适应症、新人群中的零样本泛化潜力。
团队基因与未来战略：构建生命科学OS
华源智因的团队构建体现了极强的专业互补性。创始人兼CEO杜润诗出生于2004年，拥有UCLA本科背景及AI连续创业经历；CTO王艺璇为港中文计算机科学博士，深耕单细胞AI方向；CFO陈聪拥有十余年医药健康领域经验。其余联合创始人均来自北大附中及全球顶尖生物医学实验室，如Berkeley的Gladstone研究所和UCSF的Theodoris Lab。这种跨学科、跨领域的团队结构，确保了公司在技术、算法、数据及产业资源上的无缝衔接。
本轮融资由水木创投领投，募集资金将用于数据、模型和临床三大核心壁垒建设。华源智因的长期战略目标是构建生命科学领域的操作系统（OS）。这一系统不仅限于预测用药后的人体反应，未来还将扩展至更广泛的生命体征变化，如饮食对健康的影响等。通过建立可解释的药效预测系统，华源智因正试图从细胞多组学层面重构药物研发的评价体系，为AI生命科学领域提供底层基础设施支持。