寻明生科完成1亿美元B系列融资，重点投入新一代生物基座模型的研发及规模化训练

寻明生物科技 (苏州) 有限公司（简称“寻明生科”），成立于2023年，是一家致力于建设 AI 驱动生物学与治疗性药物发现基础设施的 TechBio 公司。公司整合大规模算力、生物分子基础模型、高通量湿实验系统和数据飞轮能力，加速复杂生物体系中的发现。投资界8月11日消息，寻明生科（Aureka Biotechnologies）宣布完成总额1亿美元的B系列融资。至此，这家成立于2023年的AI原生TechBio公司累计融资已近2亿美元。

本轮融资分阶段完成，其中首轮由Granite Asia独家投资，后续轮由知名产业投资人领投，弘晖基金跟投，启明创投、经纬创投及纽尔利资本等老股东持续投资。

寻明生科表示，本轮资金将重点投入新一代生物基座模型的研发及规模化训练，持续提升模型在分子从头设计、生物结构建模及功能预测等核心任务上的能力。同时，公司将进一步升级以实验为核心反馈机制的 Lab-in-the-Loop 体系，推动基座模型与专有单细胞功能筛选、高通量实验验证及药物开发平台形成深度闭环。按寻明生科规划，作为闭环AI原生基础设施“智能核心”的生物基座模型不仅能解决单一药物发现任务，更能够持续学习生物规律，并对复杂生物系统进行理解、生成、预测与干预。

随着基座模型与自动化研发基础设施加速融合，寻明生科将从“以AI提升药物发现效率”，进一步走向“以AI建模生命系统”，持续拓展 AI 药物发现的技术边界与产业上限。

寻明生科认为，生成式抗体/多功能蛋白赛道的融资表现验证了一个重要趋势：AI驱动的分子设计正在成为新一代药物研发基础设施，证明上游模型与设计能力具有巨大的产业价值。

Granite Asia邝英挥表示："AI药物发现正在从单点模型能力的竞争，进入数据、模型与实验闭环协同演进的新阶段。”寻明生科正是这样一家AI原生TechBio公司。其致力于研发新一代生物基座模型，并构建由AI模型、智能体、数字生物技术与实验平台共同组成的闭环AI原生基础设施，重构药物发现的全流程。公司将 Lab-in-the-Loop 作为模型研发的一级基础设施，将 AI 智能体、高通量数字生物技术、专有单细胞功能筛选与自建实验平台深度结合，形成覆盖分子生成、实验设计、功能验证、数据回流、模型后训练与候选分子开发的闭环系统。

这一体系使寻明生科的实验室不再只是模型生成结果后的验证环节，而是直接参与模型学习和能力进化的核心组成部分。模型提出可实验验证的分子设计与科学假设，实验平台产生高质量功能数据，数据进一步回流至基座模型与项目专属模型，驱动模型持续迭代，并进入下一轮设计与验证。相比主要依赖公开、静态数据集的模型研发路径，寻明生科的模型能够在真实药物发现项目中不断获得实验反馈，在设计验证学习的循环中持续进化，从而形成数据、模型、实验与药物资产相互增强的闭环飞轮。

业内人士认为，生成式抗体赛道下一阶段的核心瓶颈，将从“能否生成具备结合能力的分子”转向“能否预测并验证分子在真实生命系统中的生物学功能”。寻明生科所构建的，正是跨越这一行业瓶颈的核心基础设施，以专有数据训练生物基座模型，并通过自主实验数据持续开展模型后训练与项目级迭代，并向着能够预测生命系统响应的生物世界模型持续演进，走了一条“数据与模型一体化协同发展”的差异化路径。

寻明生科创始人兼首席执行官赵伟安博士表示：“当领先的生物基座模型与可规模化运行的研发基础设施真正结合，我们不再只是提升药物发现某个环节的效率，而是在构建能够理解、生成和预测生物系统的下一代药物发现引擎。这也是寻明生科向生物世界模型迈进的关键一步。”

寻明生科表示，现有生物基础模型在蛋白质结构预测和生物分子相互作用建模方面取得的重要进展，为生物世界模型的发展提供了关键技术基础；但能够贯通分子、复合物与细胞尺度，并对生命过程进行动态、多尺度和干预条件下推演的生物世界模型，仍处于早期探索阶段，公司也将持续向此方向投入。

既要放眼未来，也要活在当下。寻明生科端到端的智能体化研发基础设施贯通分子生成、成药性评估、实验验证、结果反馈与候选分子开发，将科学假设、模型能力与实验能力快速转化为可开发的药物资产，并持续支撑内部管线和外部合作项目推进。

在技术的商业转化方面，寻明生科已在GPCR、单抗双靶等传统方法难以攻克的项目中，规模化产出高价值、差异化抗体，与多家全球头部制药企业建立战略合作，共同推进差异化抗体药物的开发，过去两年实现千万美元级商业收入，验证了其 AI平台在真实药物发现项目中的交付能力、规模化能力与商业化潜力。

未来，随着生物世界模型能力持续成熟，公司将进一步压缩研发周期、提升难靶点管线成功率，持续释放 AI 原生 TechBio 平台的长期产业与资本价值。