2026年7月7日，AI虚拟细胞公司华源智因宣布完成数千万元人民币种子轮融资，由水木创投领投。本轮资金将用于团队扩充、技术研发以及临床数据体系建设。
这家成立于2025年的公司，正在建立一套AI虚拟细胞系统：通过整合单细胞、多组学等生物数据，在计算机中模拟人体细胞受到药物作用后的变化，并预测不同患者对某个药物可能产生的反应，帮助药企在临床试验中更有针对性地筛选入组患者，提高药物研发成功率，或者帮助医生在诊断当中预先判断不同药物对同一患者的不同药效，从而做到精准治疗。
目前，华源智因已经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，建立专病、专模型的数据闭环；同时收获了多家头部三甲医院、跨国药企、AI生物企业的合作订单。
华源智因的创始人兼CEO，是2004年出生的杜润诗。
华源智因创始人兼CEO 杜润诗
杜润诗本科就读于美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）计算机科学与经济学专业，大三后休学创办了华源智因，聚焦虚拟细胞这一方向的产品开发与商业化。
所谓虚拟细胞，是利用AI模型学习细胞内部复杂的生物过程，通过整合基因组、转录组、蛋白质组、单细胞测序等多维数据，在计算机中模拟细胞受到药物、基因变化等扰动后的反应。
过去，临床试验通常需要通过大量患者入组，观察药物是否有效。但由于患者之间存在基因、疾病状态等差异，同一种药物可能只对部分人有效。在很多时候，临床试验失败并非因为药物本身无效，而是入组患者中真正能够从该药获益的人比例太低，最终导致临床试验失败。
因此，虚拟细胞希望解决的问题，是在临床试验开始前，通过数据和模型提前识别更可能获益的患者群体，帮助药企优化患者筛选和试验设计。
杜润诗认为，药企真正关注的并不只是研发效率。“药企对你帮它省三个月、半年时间，其实不太敏感。但如果你说能把成功率从10%提到50%，那个吸引力就完全不一样。”
以下是《创业邦》与杜润诗的对话，经编辑整理。
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0118岁开始第一次创业
杜润诗的高中在北京大学附属中学度过，在这里，他曾创办体育媒体与足球俱乐部，管理超过200人的团队并实现盈利，也运营过校内格子铺便利店。
这些经历并没有直接决定他后来的创业方向，但影响了他做事的方式。“我高中时就在想，做任何一件事，怎么把产品做好、服务做好，用户最根本的需求是什么。”
之后，杜润诗进入UCLA，主修计算机科学和经济学。
大一期间，他开始与团队尝试AI旅行Agent项目，希望用AI解决旅行信息检索与决策问题。但在推进过程中，他意识到这个方向的想象空间有限。
在一次与前辈交流时，对方的一句话影响了他：“如果创业只是为了个人，天花板就在那里；如果真正解决社会问题，资源自然会聚集。”与此同时，他也发现当时大量AI Agent依赖通用模型能力，技术壁垒并不明显。
最终，他选择暂停这个项目。
回过头看，他并不认为这次创业是失败的，反而让他有了更成熟的心态。“我大概知道创始人要面对什么，怎么和合伙人合作，以及怎么在商业社会里找到真正值得做的事情。”杜润诗说。
之后几年，AI开始快速进入生命科学领域。杜润诗花了很长时间阅读相关论文、与专家和科研人员交流，最后把方向聚焦到虚拟细胞。
但真正推动他决心创业的，是姥姥长达十年抗癌最终离世的亲身经历。治疗后期，面对多位医生给出的不同治疗方案，他与家人很难判断哪种方案更合适。
这让杜润诗意识到，医疗领域真正的难题，并不只是找到更多的备选解决方案，以及靶点或者分子设计，而是预判某个药物进入某个人体之后具体能够产生什么样的效果，从而做出正确的选择。但这件事，在临床试验之外几乎无法确定。
他曾与UCLA生物工程教授交流，对方告诉他：医药行业对于新技术的承接是相比于其他行业要慢的，“但如果有人能把它商业化，哪怕把一个药缩短了一年的进程，或者提高了一个药的成功率，价值都非常重要”。
最终，他将创业方向确定为虚拟细胞，并聚焦药物扰动模型，即通过AI模拟药物作用于细胞后引起的基因表达与信号通路变化，从而预测药物在人体中可能产生的疗效与毒性，从而直接服务药物研发与临床预测环节，而不仅仅用于基础科研。
随后，杜润诗开始组建核心团队，并联系到香港中文大学李煜教授团队，以及团队里的王艺璇。
王艺璇也是00后，本科毕业于哈尔滨工业大学（威海）数学系，后直博香港中文大学计算机科学与工程专业、已通过博士学位论文答辩，是AI虚拟细胞领域稀缺的Native学者，曾以校企合作方式参与国内外知名公司的基础模型研发，包括百图生科基因扰动模型xTrimoCellα、GenBio多尺度细胞基础模型AIDO等。
回忆第一次和杜润诗交流，王艺璇表示：“他非常年轻，但对创业和商业化的理解很成熟。他把我的论文几乎全部看了一遍，并且都能找到应用场景，让我觉得研究真正可以落地。”
CFO陈聪是团队当中的“老法师”，在投资和生物医药健康领域深耕超过20年，在这个“00后”为主体的团队中扮演非常特殊的角色。“我们这个团队尊重的是解决问题的能力，而不是年龄”，陈聪如是说。
2025年公司正式成立后，团队邀请李煜教授、香港中文大学副校长金国庆、深圳国家基因库CTO张勇出任科学顾问。
华源智因核心团队，从左至右：陈聪、王艺璇、杜润诗、卓鑫凯
来自格拉斯通研究所Theodoris实验室的两位核心团队成员：王炫雯、黄诗云
2026年春节后，团队不断与投资机构接洽，并顺利完成首轮融资。
“找钱的过程还是顺利的。投资人惊讶于我们团队这么年轻，却能把商业模式想得这么清楚。”杜润诗说。
事实上，在启动融资前，团队花了很长时间持续验证商业场景，与药企、医院沟通需求，并完成了多个真实案例验证。直到商业模式和产品路径逐渐清晰后，华源智因才正式开启首轮融资。
“AI时代年轻人可以展现出多么恐怖的学习能力和执行力。”水木创投投资总监孙牧旸对这支00后团队印象十分深刻。
他表示，此前接触过不少高校创业团队，大多数项目都会带有比较明显的学生气。而华源智因虽然团队年轻，但对行业判断、技术路线、商业模式以及组织建设都有比较清晰的思考。
此外，孙牧旸特别提到：“很多团队是先融资，再做产品、找客户，华源智因是在融资前就已经拿到了商业化合作，用直接结果来说服投资人。”
02用模型预测真实人体药效，帮助药企提高研发成功率
目前，华源智因的虚拟细胞系统包括两部分：多模态虚拟细胞数据底座UniOme，以及药物扰动智能平台Wise-Perturb。
要真正能帮助药企提高新药研发成功率，关键是要让模型能够预测真实患者用药后的反应。
模型的质量一定程度上取决于训练数据，但过去，不少虚拟细胞模型主要基于体外细胞实验数据训练。
实验室人员把细胞从人体中取出，在培养皿里培养、加药，再记录细胞在“离体”环境下的反应。这类数据获取相对容易，但由于培养环境与人体存在较大差异，模型预测真实患者药效时往往存在偏差。
华源智因希望解决的，是让模型不只学习“细胞在实验室中的反应”，而是进一步结合真实患者用药后的临床结果，对模型预测进行校准。
为了收集这些数据，公司搭建了一套三层数据体系：底层是单细胞、多组学等基础生物数据，用于描述细胞本身的状态；中间层是药物扰动数据，用于观察药物作用后细胞如何变化；最上层则是患者真实用药后的临床结果，用于验证模型预测与真实临床结果的一致性。
在数据采集环节，公司开发了UniOme单细胞跨模态测序技术，能够在同一个细胞中同时获取DNA、RNA和蛋白等多维数据，为模型提供更完整的细胞状态数据。
基于这些数据，公司训练了Wise-Perturb药物扰动模型。该模型通过分析多维生物数据，学习细胞在药物扰动下的响应规律，并用于预测不同患者对候选药物的响应情况。
据悉，Wise-Perturb覆盖全转录组约2万个基因的响应预测，并在内部测试中较公开模型取得性能提升。并且Wise-Perturb在模型中加入了细胞类型识别架构，使其具备零样本跨细胞、跨癌种、跨新药的泛化预测能力，不需要针对每一种疾病重新训练模型。
CTO王艺璇解释道：“我们不是从模型架构出发，而是从应用出发。如果要实现跨药物、跨细胞类型、跨患者的预测，模型必须具备对不同扰动场景的统一建模能力，而不是针对每一种情况重新训练一个模型。”
最后，模型输出的不只是一个“是否有效”的评分，还包括药物作用后的基因表达变化、患者响应概率、疗效分级以及患者分层建议等完整分析结果，为药企提供完整的临床决策参考。
在实际应用中，这套系统主要用于患者分层和临床入组筛选。患者用药前完成测序后，模型即可预测其对候选药物的响应概率。
目前，公司主要服务药企与医院两类客户。
药企方面，公司主要参与药企在研药物的临床二期、三期阶段，为药企提供患者分层与试验设计支持，并在试验推进过程中持续验证模型效果。据悉，在血液瘤药物重定位项目中，抗癌药前30命中率达87%；在ADC药物DS-8201的跨癌种迁移预测中，与动物实验一致性达83%。
同时，公司与医院合作开展数据共建与临床模型验证，搭建适配虚拟细胞模型的数据采集规范与训练体系。
截至目前，华源智因已经与中国医学科学院肿瘤医院合作完成奥希替尼（非小细胞肺癌药物）的患者分层盲测。团队利用患者用药前的癌症组织转录组数据预测治疗效果，再与真实临床结局进行比对，相关结果已完成临床医生验证，并继续扩大验证队列。
杜润诗表示，希望在未来1-3年内，至少与30家头部三甲医院实现深度合作，针对各医院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。
公司还计划最终搭建一套完整的生命反应系统，不仅体现用药后人体所产生的反应，还可延展到喝一杯咖啡后人体各个生命体征的变化。
03虚拟细胞从实验室研究走向产业
这两年，虚拟细胞逐渐从科研概念进入产业阶段。2024年底，斯坦福大学、基因泰克及陈-扎克伯格基金会在《Cell》发文，提出构建“虚拟细胞”作为未来生命科学基础设施。2024年诺贝尔化学奖得主、Google DeepMind首席执行官Demis Hassabis多次表示，“虚拟细胞”将是DeepMind的重要研究方向之一。
2025年，《Nature》将生物学基础模型列为重点研究方向之一。同年，FDA发布AI模型药物研发指导草案，并逐步放宽部分单克隆抗体药物的动物实验要求。
资本也在同步进场。2024年4月，由ARCH Venture Partners和Foresite Labs联合孵化的Xaira Therapeutics正式亮相，并宣布完成10亿美元种子轮融资，成为全球虚拟细胞领域迄今规模最大的种子轮融资之一，成立时估值已达27亿美元。
Xaira由2024年诺贝尔化学奖得主David Baker作为共同创始人之一，前斯坦福校长、基因泰克前首席科学官Marc Tessier-Lavigne担任CEO。
Xaira希望构建覆盖生物学多个层面的Foundation Model（基础模型），将AI应用于疾病机制研究、靶点发现、药物设计以及药物开发等多个环节，被不少机构视为全球AI for Science进入“大模型时代”的代表性公司。
今年3月，Xaira发布了其首个虚拟细胞模型X-CellX-Cell-Ultra），参数量达49亿，基于包含2560万个扰动单细胞转录组的数据集完成训练。
国内方面，无界进化、百曜科技等公司陆续完成融资，顺为资本、红杉中国、百度及国新创投等知名机构和国家队基金持续加码。
对于这一赛道，孙牧旸认为：“虚拟细胞不是多组学的延伸，而是一个新兴的基础模型行业。”
他指出，基础模型行业的竞争核心并不是资源或背景，而是持续解决真实产业问题的能力，“怎么做，比你是谁更重要”。
不过，行业距离真正成熟仍有不少挑战。目前高质量、标准化的数据仍然有限，不同医院、不同实验平台之间的数据格式并不统一，很多数据也难以共享。
其次，目前真正能够持续接受真实临床数据验证的案例并不多。模型预测是否能够稳定适用于不同疾病、不同药物以及不同患者群体，还需要长期积累。
更重要的是，虽然美国FDA和中国NMPA都在积极推动AI和计算模型进入药物研发体系，但目前AI预测结果能够在多大程度上用于支持临床试验申请，行业仍缺乏统一标准。
而孙牧旸认为，目前全球并不缺优秀的生物学与化学人才，真正稀缺的是能够在人体试验前准确预测药效的系统能力。如果这一问题被解决，虚拟细胞将有机会贯穿药物研发、临床试验及上市后全流程，成为药企核心数字化基础设施。
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