寻明生科再融 1 亿美元，开源生物基座模型 OpenDDE

AI for Science（AI4S）赛道再添重磅融资。近日，AI 制药公司寻明生科（Aureka）完成总额 1 亿美元的 B 轮融资，距其披露 3500 万美元 A+ 轮融资仅过去 3 个多月。资金将主要用于生物基座模型研发、AI 设计平台与湿实验闭环体系建设。

融资细节与公司背景

本轮融资由 Granite Asia（前 GGV 纪源资本亚洲业务）独家投资首轮，后续轮次由知名产业投资人领投，弘晖基金跟投，老股东启明创投、经纬创投、纽尔利资本追加。寻明生科由哈佛医学院博士后、加州大学尔湾分校终身正教授赵伟安于 2023 年创立，搭建了生成式 AI 平台与高通量数字生物学平台，将 AI 设计与湿实验验证形成闭环。

据公司披露，这套体系已与欧美药企达成抗体药开发合作，产生千万美元级收入，并沉淀出一批候选药物管线。

开源生物基座模型 OpenDDE

2024 年底，寻明生科投入千卡规模算力，自研生物基座模型 AuraIDE，并于今年 7 月开源其中的生物结构建模能力——OpenDDE。据赵伟安介绍，开源是公司向外界发出的"身份证明"，意在登上全球生物基座模型竞争的牌桌。

关键性能数据包括：

• 训练数据集与数据划分规则与 AlphaFold3、Boltz 等保持一致；
• 在抗原、抗体结构预测方面，精度整体较 AlphaFold3 提升约 1.5 倍；
• 在公开抗体—抗原结构预测基准 FoldBench v1 上获得第三方评测验证。

以一款自身免疫疾病靶点为例：2023–2024 年使用 AlphaFold 开源模型和内部模型设计时，设计 50 条序列通常仅有 5–6 条具备活性；接入 OpenDDE 后，同样设计 50 条序列有 30 余条表现出高生物活性，命中率提升至约 60%。

针对算力门槛问题，公司表示正在开发轻量化推理分支，计划未来半年内正式发布；同时与英伟达联合开发分子推理专项加速方案，部署至专属算力加速集群，向药企与科研机构提供更低门槛的推理服务。

AI4S 行业判断与商业模式

赵伟安在访谈中提出几个关键判断：

• AI 在短期内实际上是"增本降效"游戏，关键在于能否持续产出传统研发体系难以生成的高价值资产；
• 判断一家公司是否 AI 原生，可观察"AI 在关键决策中占多大权重"，例如核心药物专利中 AI 算法人员是否直接位列第一、第二发明人；
• 大药企对 AI 公司的合作意愿明显前置，更愿意围绕传统方法难以攻克的靶点进行早期合作；
• AI 公司与药企的合作正融合"新药管线 BD 授权 + AI 模型及应用销售"两种模式。

在管线布局上，寻明生科目前已在心血管代谢、自身免疫、中枢神经系统疾病三大领域产出十数条候选管线，进展最快的心血管适应症管线预计明年一季度递交 IND。公司表示会在管线进入 PCC 阶段即启动对外 BD 合作，核心管线考虑自主推进临床开发。

赵伟安同时提醒："如果大家只是围绕成熟靶点不断生成相似分子，前端效率越高，后端反而越拥挤。"他强调必须通过 AI 实现差异化竞争，围绕临床需求做定制化设计，才是下一阶段 AI 制药公司的核心壁垒。