公司融资与行业背景 - 哲源科技近日完成亿元A1轮融资，由国科投资领投，泽源基金、睿智医药跟投 [1] - 国内AI制药赛道正逐步回归理性，分子设计等AIDD工具走向成熟，但靶点发现和临床试验环节的挑战未发生本质改变 [1] - 行业面临成熟靶点开发红海、新靶点发现枯竭、临床试验投入巨大且失败风险高的困境，因此借助AI挖掘新机制、评估新靶点、提高临床试验效率和成功率成为产业重要关注点 [1] 公司战略定位与技术路径 - 公司定位为“AI4S+疾病”公司，与聚焦“AI+分子”的公司不同，其打造“计算医学”平台，旨在以新范式赋能新机制新靶点发现和临床试验环节 [2] - 公司认为当前药物创新的最大挑战在于深层的疾病理解，研发的第一性原理应是治病，需在立项之初系统理解疾病、确定靶点与疾病的因果关系及患者特征，以提高研发效率和成功率 [2] - 基于计算医学平台，公司构建了“理解疾病”的智能体集群，产出三方面洞见：发现全新靶点、发现已知靶点的新机制、以及药物重定位以拓展新适应症 [2] 核心技术平台与能力 - 公司计算医学平台打造了“虚拟临床试验”能力，即“电子人吃电子药”，其解决方案是构建“生命功能的数字孪生”（虚拟患者）[2][3] - 虚拟患者并非物理外观模拟，而是将个体组学数据映射到人体生物学信号通路网络上，构建反映患者生命功能特征和疾病特点的高维数学模型，以模拟药物扰动后的结果 [3] - 通过虚拟临床试验，可在药物管线论证阶段评估该药物在数万个适应症亚型的效果，这种基于AI的疗效预测已在与北京肿瘤医院合作的实际项目中得到验证 [3] - 在与北京肿瘤医院合作的虚拟临床平行试验中，公司对8位入组患者进行了药物响应预测，揭盲结果显示AI预测结果与真实临床试验结果完全一致 [3] - 该技术旨在药物正式开展人体试验前，筛选出适合的适应症，在计算机上试错，以加速穿越临床试验的“死亡之谷” [3] 技术验证与商业成果 - 公司创始人提出判断创新技术能力的五层方法论，从“理想乌托邦”到“产生若干可验证的结果”，达到第五层可证明团队的技术创新度、成熟度及赋能产业的可能性 [4][5] - 除虚拟临床项目外，公司其他可验证成果包括：针对胰腺癌的1类创新药PR00012已进入临床I期；通过计算医学平台已计算出200多个潜在靶点相关的“洞见”，每个洞见有望开发出价值超过百亿的新药IP资产 [5] - 公司选择的商业模式是打造创新药“IP工厂”，旨在与拥有强大临床开发、生产和商业化能力的药厂协同创新，将行业产能和资源高效转化为药物资产 [5] 行业愿景与挑战 - 公司等科技创新企业的努力方向是通过构建底层技术体系，将药物研发从艺术进化为可预测、可复制的工程技术，以改变新药研发“耗费16年、投入26亿美元、仅3%成功率”的行业困境 [6] - 市场对AI制药的技术能力边界和商业价值判定仍存在质疑，尤其在新靶点发现、虚拟临床试验等复杂环节，行业中逐步形成用BD交易或联合开发合同等结果证明的风向 [4]

公司近期动态 - 哲源科技近日完成亿元A1轮融资，由国科投资领投，泽源基金、睿智医药跟投 [2] 行业背景与挑战 - 国内AI制药赛道正逐步回归理性，分子设计难度下降，但靶点发现和临床试验环节的挑战未发生本质改变 [2] - 成熟靶点的分子开发进入红海，新靶点发现面临枯竭，临床试验环节投入巨大但失败风险高，产业界关注借助AI挖掘新机制、评估新靶点、提高临床试验效率和成功率 [2] - 新药研发面临“耗费16年、投入26亿美元、仅3%成功率”的行业困境 [10] 公司核心定位与理念 - 公司定位为“AI4S+疾病”公司，打造“计算医学”平台，以新范式赋能药物创新，特别是新机制新靶点发现和临床试验环节 [4] - 公司认为药物研发的第一性原理应是治病，立项之初需系统理解疾病、确定靶点与疾病的因果关系及潜在适应症与患者特征，以提高研发效率与成功率 [4] - 公司致力于通过构建底层技术体系，让药物研发从艺术进化为可预测、可复制的工程技术 [10] 核心技术平台与能力 - 基于计算医学平台构建了“理解疾病”的智能体集群，在疾病和靶点机制研究方面产出三方面洞见：发现全新靶点、发现已知靶点的新机制、药物重定位 [4] - 计算医学平台打造了“虚拟临床试验”能力，即“生命功能的数字孪生”或虚拟患者，通过将个体组学数据映射到生物学信号通路网络构建高维数学模型，模拟药物扰动后的结果 [5] - 通过虚拟临床试验，可在药物管线论证阶段评估药物在数万个适应症亚型的效果 [6] 已验证成果与项目 - 在与北京肿瘤医院合作的虚拟临床平行试验中，对8位入组患者的药物响应预测结果与真实临床试验揭盲结果完全一致 [6] - 针对胰腺癌的1类创新药PR00012已经进入临床I期 [9] - 通过计算医学平台，已计算出200多个潜在靶点相关的“洞见”，每个洞见有望开发出价值超过百亿新药IP资产 [9] 公司商业模式与发展阶段 - 公司选择打造创新药“IP工厂”的商业模式，旨在与产业链各方协同创新，将行业产能和资源高效转化为药物资产 [9] - 公司认为判断创新技术能力有五个渐进层级：理想乌托邦、独特方法论、建立技术体系、工程化技术平台、产生可验证结果，公司已进入产出可验证结果的第五层 [9] - 市场对AI制药存在质疑，行业逐步形成用BD交易或联合开发合同等结果证明的风向 [8]

活动概况 - 生命谷(国际)生物工程创新中心启动大会暨2025北京"生命谷"医药数智化赋能生命健康之路研讨会于11月22日举行 主题为"智绘生命创领未来" [1] - 活动由多位政府及学术机构领导出席 包括中国卫生经济学会会长、国家卫生健康委财务司原司长何锦国 昌平实验室党委副书记朱建红等 [1] - 现场举行了创新中心启动仪式 15家来自生物科技和创新药研发领域的企业作为首批入驻企业完成签约 [1] 中心战略定位与产业生态 - 该中心定位为中国生命科学与未来产业前沿技术成果转化的战略首站 [2] - 中心将聚焦细胞与基因治疗、AI医疗等前沿赛道 并锚定人工智能、电子信息、半导体等领域 [2] - 旨在形成"研发-中试-产业化"全生命周期的生态闭环 汇聚全球顶尖科研资源与产业链上下游企业 [2] - 依托国家级平台和临床资源 目标成为生物工程领域创新突破与成果转化的首选高地 [2] 金融支持与平台建设 - 相关合作机构举行了基金签约仪式 标志着"产业+资本"双轮驱动模式的建立 为创新中心提供金融支持 [1] - 现场发布了"创新庄咖"品牌 旨在搭建开放交流的资源平台 推动形成更加开放协同的创新生态 [1] 研讨会核心议题 - 研讨会聚焦"数智化赋能生命健康"前沿议题 与会专家围绕人工智能助力公立医院高质量发展等主题进行分享 [2] - 具体讨论主题包括AI重塑医药研发、计算医学驱动虚拟临床试验等 [2] - 活动参与者包括高校、科研院所、行业协会、金融机构及企业代表 [2]

行业前沿技术发展 - 第七届药学前沿学术论坛聚焦基因与细胞治疗、高端制剂与递送技术、AI+新药研发等前沿赛道 [1] - 论坛探讨从源头创新到临床转化的全链条协同发展路径 [1] - 人工智能可加速新药研发和研究整个流程 例如利物浦大学AI化学家每天工作21.5小时 [1] 行业战略方向 - 大力发展原创新药是打造生物医药新质生产力、实现生物医药领域科技强国的关键 [1] - 自动化分子制造、自动化生物实验室和虚拟临床实验室将实现药物分子高效精准合成与连续制造 [1] - 未来将探索更广义的新药设计 [1]