2026-10-20

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李昀 | 撰文 王晨 | 编辑 今年秋天，AI制药圈的风向正在发生微妙的偏转。 据从业者孔莱（化名）回忆：大约从今年夏天开始，这一赛道中数字孪生的方向开始被反复提起。“ 很多 AIDD 公司，也说自己要往虚拟细胞转型了。 ” 所谓数字孪生，在生物医药的语境下，就是对生命系统的数字化映射，也就是用计算机模拟细胞、组织、器官、疾病在真实世界的完整反应。其中虚拟细胞就是最近最火的一个分支。 过去三四年里，资本与产业狂热追逐着AlphaFold带来的结构生物学红利，市场上涌现出数百家宣称可以用大模型快速生成小分子或大分子结构的AIDD公司。 然而，随着Exscientia和Recursion等明星公司的重点项目在AI筛选或筛选后给出亮眼信号，却最终没有带来临床获益，药企与投资人开始反思：虽然AI设计的分子看似结构完美，却依然对疾病本身了解有限。 在 这样的 背景下， 数字孪生 、 虚拟细胞 等新生概念在不知不觉中被 推到 了 “ AI+ 医学”的 舞台。 “临床已经被满足的需求重复被满足，但临床未被满足的需求依然未被满足。”孔莱（化名）说到，“这个行业不缺分子，缺的是能治病的药。”从业者不再满足于在计算机里模拟分子的折叠结构，而是希望重构细胞、器官乃至人体的病理机制。 10月初，扎克伯格旗下的Biohub宣布将“虚拟生物学计划” 扩容至18亿美元，联合美国能源部、NIH、谷歌 DeepMind等机构，为虚拟细胞模型搭建公共数据基建——这被不少人视为全球医药数字孪生赛道进入新阶段的标志。 消息一出，孔莱便被信息淹没了，其中不乏恭喜之声。 数年前，他联合创立了一家计算医学公司，专注建立药物、患者、疾病的数字孪生模型。过去，不少投资人在接触了孔莱的项目后，都会问“美国做过吗？”，之后就没了动静；而现在，美国开始有了瞩目动作。这一技术方向关注度上升，不少从业者也都觉得终于有了盼头。 虚拟细胞的目标，是预测高度动态的复杂生物系统如何响应干预，这和目前AI制药对静态分子结构的分析与预测有根本不同。—— 对于投资人来说，虽然这种技术路线能够解决目前 AI 制药的黑盒困境，但难度太高，商业模式太不确定。 在逃离AI制药的既定路数后，数字孪生能找到自己的方向吗？ 从分子到生命 真正让数字孪生成为AI制药核心议题的，是计算化学与AI的结合。2020年前后，AlphaFold破解蛋白质结构问题，带动了AI药物发现的爆发。 在孔莱看来，过去五年AI制药的繁荣，本质上是化学模型的繁荣。医药行业价值长期绑定在药物结构创新上，而AI的出现恰好为这个已经成熟的环节装上了加速器。英矽智能、晶泰科技等头部公司，本质上都是这条路线的代表。 但效率提升的边际效应正在快速显现。由于大量AI制药主要作用于分子设计与筛选，孔莱算了一笔账：“对占比百分之十几的环节加速，哪怕提速了90%，对整个全产业链来讲，也就提高了8-9%。” 同时，分子阶段的效率提升，也没法降低临床失败率。由于对疾病机制理解不足，AI靶点在成药性上很容易出问题。 在意识到 AI 制药的卡点之后，行业资本逐渐从单纯的算法工具开发转向底层生物学机制研究 。一些明星公司开始转向，其中代表包括Recursion和Instrio，公开将对生物学系统的AI介入描述为公司的技术愿景。 同一时段，相关概念也引发了一些重要的投资事件。 2024年 4 月，Xaira 以约10 亿美元的启动融资规模亮相，由ARCH Venture和Foresite Labs共同推动。今年3月，公司发布了首个虚拟细胞模型X-Cell。 一名行业投资人提到：X-Cell中用来衡量扰动真实性的指标，较行业原有水平有了很大提升。 这直接在行业里引发了一波关于虚拟细胞的小热度。 4月，扎克伯格旗下的Biohub投入5亿美元，开启“虚拟生物学计划”，六个月后追加到18个亿。 这种热度很快传导至国内市场。2026年4月以来，已有近10起相关融资事件。红杉中国、君联资本、百度风投等机构悉数入场，耀速科技、百曜科技、深度细胞等初创公司相继完成数亿元级别的融资。 从产品形态来看，当前医药数字孪生已经分化出清晰的层级： 最底层是分子级的化学孪生，对应靶点筛选、分子设计与优化，商业化最为成熟，也是最被市场熟悉的AI制药路线； 中间层是细胞级的生物学孪生，也就是当下火热的虚拟细胞，用于模拟细胞内通路、药物扰动反应，大多处于实验室验证阶段； 最上层是组织、器官乃至人体级的数字孪生，用于虚拟临床试验、疾病进展模拟，目前只有极少数团队有落地案例。 上述投资人表示，目前大多数国内做生物学孪生的初创企业，也会连带着做底层。“一方面是因为两者存在联系，药物分子、靶点作用机制、细胞响应的模型需要结合来看； 另一方面，因为中、上层距离真正能投入市场还有一定距离，因此大部分创业者不敢 al