作者丨流光
编辑丨关雎
图源丨华源智因
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。
成立于 2025 年的华源智因，正致力于构建一套 AI 虚拟细胞系统。该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药物作用后的变化，预测不同患者对特定药物的反应。其核心价值在于帮助药企在临床试验前精准筛选入组患者，提升研发成功率；或协助医生在诊疗阶段预判药效，实现精准治疗。
目前，华源智因已与多家顶级三甲医院达成深度合作，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，并收获了来自头部医院、跨国药企及 AI 生物企业的多项合作订单。
华源智因创始人兼 CEO 为 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，大三休学创办华源智因，聚焦虚拟细胞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。
传统临床试验需大量患者入组以观察药效，但因个体基因与疾病状态差异，同一种药物往往仅对部分人群有效。许多试验失败并非药物无效，而是获益患者比例过低所致。虚拟细胞旨在解决这一痛点：在试验开始前，通过数据和模型提前识别高获益患者群体，优化筛选策略与试验设计。
杜润诗指出：“药企对节省数月时间并不敏感，但若能将成功率从 10% 提升至 50%，吸引力则截然不同。”
以下是《创业邦》与杜润诗的对话精华，经编辑整理。
18 岁开启首次创业
杜润诗高中就读于北京大学附属中学，期间曾创办体育媒体与足球俱乐部，管理超 200 人团队并实现盈利，还运营过校内便利店。这些经历虽未直接决定其创业方向，却塑造了他“以用户需求为核心”的做事逻辑。
进入 UCLA 主修计算机科学与经济学后，大一期间他尝试开发 AI 旅行 Agent 项目，但在推进中发现该方向想象空间有限，且技术壁垒不高。受前辈“解决社会问题才能聚集资源”的观点启发，他果断暂停该项目。
回顾这段经历，杜润诗认为这让他更成熟地理解了创始人角色、合伙人协作及商业价值判断。随后几年，随着 AI 加速渗透生命科学领域，他深入研读论文并与专家交流，最终将方向锁定在“虚拟细胞”。
真正促使他下定决心的，是姥姥十年抗癌离世的亲身经历。面对多位医生提出的不同方案，家人难以判断最优解。这让他意识到：医疗的核心难题不在于缺乏备选方案，而在于无法在治疗前预判药物在具体人体内的效果。
UCLA 生物工程教授曾告诉他：“医药行业接纳新技术较慢，但若有人能缩短一年研发周期或提升成功率，价值巨大。”受此鼓舞，杜润诗确立创业方向：聚焦药物扰动模型，通过 AI 模拟药物作用于细胞后的基因表达与信号通路变化，预测疗效与毒性，直接服务于药物研发与临床预测环节。
随后，他组建核心团队，邀请香港中文大学李煜教授团队加入，并吸纳王艺璇作为关键技术骨干。王艺璇为 00 后学者，本科毕业于哈尔滨工业大学（威海）数学系，直博港中大计算机科学与工程专业，已通过博士答辩，是 AI 虚拟细胞领域稀缺的 Native 学者，曾参与百图生科 xTrimoCellα、GenBio AIDO 等基础模型研发。
王艺璇评价杜润诗：“年轻但对商业化理解成熟，能将我的研究成果精准匹配应用场景。”CFO 陈聪则是团队中的“老法师”，深耕投资与生物医药健康领域超 20 年，在这个以 00 后为主体的团队中发挥关键作用。“我们尊重的是解决问题的能力，而非年龄。”陈聪表示。
2025 年公司正式成立后，团队邀请李煜教授、港中大副校长金国庆、深圳国家基因库 CTO 张勇出任科学顾问。
华源智因核心团队（左至右）：陈聪、王艺璇、杜润诗、卓鑫凯
来自格拉斯通研究所 Theodoris 实验室的核心成员：王炫雯、黄诗云
2026 年春节后，团队顺利启动并完成首轮融资。“投资人惊讶于我们如此年轻，却能把商业模式想得如此清晰。”杜润诗坦言。事实上，在融资前，团队已花费大量时间验证商业场景，与药企、医院沟通需求并完成多个真实案例验证。
水木创投投资总监孙牧旸评价道："AI 时代年轻人展现出恐怖的学习力与执行力。多数高校团队带有学生气，而华源智因对行业判断、技术路线、商业模式及组织建设均有清晰思考。更难得的是，他们在融资前已取得商业化合作，用结果说服投资人。”
用模型预测真实人体药效，助力药企提升研发成功率
目前，华源智因的虚拟细胞系统由两部分构成：多模态虚拟细胞数据底座 UniOme，以及药物扰动智能平台 Wise-Perturb。
要真正提升新药研发成功率，关键在于让模型能准确预测真实患者用药后的反应。过去多数虚拟细胞模型基于体外细胞实验数据训练，即在培养皿中记录“离体”细胞反应。此类数据易获取，但因环境与人体差异大，预测偏差显著。
华源智因的创新在于：不仅学习“实验室中的细胞反应”，更结合真实患者用药后的临床结果校准模型。为此，公司搭建三层数据体系：底层为单细胞、多组学等基础生物数据；中间层为药物扰动数据；最上层为患者真实临床结局，用于验证预测一致性。
在数据采集环节，公司自主研发 UniOme 单细胞跨模态测序技术，可在同一细胞中同步获取 DNA、RNA 和蛋白等多维数据，为模型提供更完整的细胞状态信息。
基于此，公司训练出 Wise-Perturb 药物扰动模型。该模型可分析多维生物数据，学习细胞在药物扰动下的响应规律，预测不同患者对候选药物的反应。据悉，Wise-Perturb 覆盖全转录组约 2 万个基因的响应预测，内部测试性能优于公开模型。其内置细胞类型识别架构，具备零样本跨细胞、跨癌种、跨新药的泛化能力，无需针对每种疾病重新训练。
CTO 王艺璇强调：“我们从应用出发，而非模型架构。要实现跨药物、跨细胞、跨患者的预测，必须建立统一建模能力。”
模型输出不仅是“是否有效”的评分，还包括基因表达变化、响应概率、疗效分级及患者分层建议等完整分析结果，为药企提供临床决策支持。
实际应用中，该系统主要用于患者分层与临床入组筛选。患者用药前完成测序，模型即可预测其对候选药物的响应概率。
目前客户主要分为两类：药企与医院。面向药企，公司主要参与临床二期、三期阶段，提供患者分层与试验设计支持，并持续验证模型效果。数据显示，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%。
面向医院，公司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，已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，利用用药前癌症组织转录组数据预测疗效，并与真实临床结局比对，结果获临床医生验证，正扩大验证队列。
杜润诗计划在未来 1-3 年内，与至少 30 家头部三甲医院深度合作，针对各院优势科室定向采集专属数据，训练细分疾病专家模型。长远目标是搭建完整的生命反应系统，不仅模拟用药反应，还可延展至咖啡摄入等日常行为对人体体征的影响。
虚拟细胞：从实验室研究走向产业落地
近年来，虚拟细胞正从科研概念迈向产业化。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 CEO Demis Hassabis 多次表示，“虚拟细胞”将是 DeepMind 的重要研究方向。
2025 年，《Nature》将生物学基础模型列为重点方向；同年，FDA 发布 AI 模型药物研发指导草案，逐步放宽部分单抗药物的动物实验要求。
资本同步进场。2024 年 4 月，由 ARCH Venture Partners 和 Foresite Labs 联合孵化的 Xaira Therapeutics 亮相，完成 10 亿美元种子轮融资，成立时估值达 27 亿美元，成为全球虚拟细胞领域最大种子轮之一。该公司由诺奖得主 David Baker 共同创立，前斯坦福校长 Marc Tessier-Lavigne 任 CEO，旨在构建覆盖生物学多层面的 Foundation Model，应用于疾病机制、靶点发现、药物设计及开发等环节，被视为 AI for Science 进入“大模型时代”的代表。
今年 3 月，Xaira 发布首个虚拟细胞模型 X-Cell-Ultra，参数量 49 亿，基于含 2560 万个扰动单细胞转录组的数据集训练而成。
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、国新创投等知名机构及国家队基金持续加码。
对于赛道前景，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。竞争核心不是资源或背景，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。”
但行业仍面临挑战：高质量标准化数据有限，不同医院与实验平台数据格式不统一、难共享；真正经得起真实临床数据验证的案例尚少；模型在不同疾病、药物及人群中的稳定性需长期积累；更重要的是，尽管 FDA 与 NMPA 积极推动 AI 融入药物研发，但 AI 预测结果在多大程度上可用于支持临床试验申请，尚无统一标准。
孙牧旸指出，全球不缺优秀生化人才，稀缺的是能在人体试验前准确预测药效的系统能力。一旦突破，虚拟细胞有望贯穿药物研发、临床试验及上市后全流程，成为药企核心数字化基础设施。
