湖北
AI制药的叙事正在换剧本。
第一代公司卷“靶点—分子”亲和力预测，吴佳奇和元示科技把问题推到底层：不预测单个靶点，而是模拟细胞本身。
右一为吴佳奇博士参加圆桌会议
刚刚元示科技宣布连续完成近亿元天使轮及天使+轮融资。
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天使轮由创新工场、上海未来产业基金、燕缘创投联合领投，清介资本担任财务顾问并参与孵化；天使+轮由Monolith领投，道彤投资跟投。
资金将用于模型研发、数据与实验平台建设，以及药物研发场景的应用验证。
此时，距公司落地上海张江仅六个月。
一个“科学企业家”的加速度
创始人吴佳奇是北京大学前沿交叉学科研究院2017级博士，深耕计算生物学与AI交叉领域，后赴海外从事博士后研究。
2026年，她提前结束博士后回国创业。
转折点是一场虚拟细胞闭门研讨会。上海未来产业基金投资总监李春园对底层技术壁垒的理解，让她看到资本对底层创新的认知正在变化。
吴佳奇不热衷堆管线、追短期收入，而是反复强调：“我们更应该去学细胞自身的语言。”
论文和文本是别人咀嚼过的二手信息；细胞在药物扰动下发出的信号，才是一手真相。
干货：虚拟细胞的命门在“因果数据”
第一代AI制药让化合物筛选从“大海捞针”变成“定向撒网”，但候选分子进入临床后，单一靶点亲和力数据无法复现细胞层面的复杂级联反应。
虚拟细胞要解决的，正是这个“细胞黑箱”。
元示的技术内核是两个齿轮：生物学原始数据引擎与通用细胞模型。
前者通过高通量扰动实验采集细胞在药物、基因编辑下的响应数据；后者学习细胞状态转移规律，预测未实验过的干预组合。
再以干湿闭环迭代：预测进湿实验，实验结果反哺模型。
壁垒不在算法本身，而在谁能低成本生产高质量因果扰动数据。
这也是虚拟细胞从“相关拟合”走向“机制泛化”的关键。
管制药品：最难的试炼场
神经精神类管制药物研发长期困在“不可能三角”：疗效、成瘾性、脱靶毒性。
动物模型与人类中枢神经系统存在种属差异，临床转化充满试错深渊。
虚拟细胞的潜在价值在于：若模型能学习神经元在药物扰动下的转录组与信号通路响应，就可能在计算机中预演候选分子对成瘾相关神经环路的激活模式，极早期剔除“疗效尚可、成瘾风险不可接受”的分子。
这并非元示已落地管线，却清晰揭示了代际分野：第一代筛选化合物，第二代预测干预对细胞状态的影响。
吴佳奇给元示画过时间表：3年收数据，2年训模型，5年让人人可及。
在AI制药融资燥热中，这份时间表格外冷静。
六个月近亿元，只是入场券；真正的比赛，发生在每一次湿实验反馈和模型自我修正里，直到“试错”让位于“设计”。
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