虚拟细胞走向产业化，数据将成为下一代AI制药的核心竞争力——嘉华药锐郑乃中圆桌分享

近年来，虚拟细胞（Virtual Cell）成为全球生命科学与人工智能交叉领域最受关注的方向之一。

海外方面，Tahoe Therapeutics、Turbine等企业相继获得大额融资，国际资本持续押注AI驱动的细胞模型与生命科学数据基础设施；国内市场同样快速升温，多家企业围绕多组学数据、基础模型以及AI制药平台展开布局。

虚拟细胞正在从实验室概念走向产业应用探索阶段。

7月23日，由动脉网联合微解药举办的《中国创新医疗资产会客厅》交易圆桌派第二十五期，以“虚拟细胞赛道过热？从理论到产业应用的革命之路”为主题展开讨论。

嘉华药锐（DeepKinase）创始人、CEO郑乃中受邀参与圆桌，与来自投资机构、AI生命科学企业及产业界的嘉宾共同探讨虚拟细胞的发展趋势、商业模式以及未来产业机会。

作为长期深耕生命科学底层数据领域的连续创业者，郑乃中从数据、技术和产业三个维度分享了对于虚拟细胞未来发展的判断。

AI虚拟细胞的核心，不只是模型，而是数据

在郑乃中看来，虚拟细胞竞争的本质，是一场围绕生命数据获取能力的竞争。

郑乃中认为，AI进入生命科学领域，与传统人工智能最大的区别在于：生命科学AI的能力上限，很大程度取决于底层数据的质量。“AI虚拟细胞并不是简单把通用大模型应用到生命科学，而是真正希望让AI理解细胞运行规律。”在他看来，生命系统的数据具有高度复杂性。

DNA、RNA、蛋白质构成了生命信息的基础，但真正决定细胞状态变化的，往往是蛋白质修饰、蛋白相互作用以及动态信号网络。例如，一个细胞是否发生增殖，并不是单纯因为某个蛋白表达量升高，而是由于受体蛋白发生磷酸化，进一步激活下游信号通路，最终驱动细胞状态改变。因此，能够反映细胞功能状态的数据，是构建虚拟细胞模型不可或缺的重要基础。这也是嘉华药锐选择从功能蛋白质组学切入虚拟细胞赛道的核心原因。

通过高灵敏度、高深度的功能蛋白质组学技术，嘉华药锐希望获取传统组学难以捕获的细胞动态信息，为AI模型提供更接近生命运行规律的数据基础。

制药行业正在迫切寻找AI赋能的新路径

谈及药企和CRO对于AI技术的接受程度，郑乃中表示：“制药行业对于AI的需求，比很多人想象中更加迫切。”

创新药研发长期面临“双十定律”挑战——研发周期长、投入巨大、失败率高。随着疾病机制越来越复杂，传统研发模式面临效率瓶颈，因此全球大型药企正在积极探索AI在药物研发全过程中的应用。从早期分子设计，到靶点发现、机制解析，再到候选药物优化和临床开发，AI正在逐渐进入创新药研发链条。

郑乃中认为，虚拟细胞未来最大的价值，并不是替代某一个实验环节，而是通过更全面的数据和更精准的预测能力，提高药物研发成功概率。

虚拟细胞尚处早期，关键在于突破首个应用场景

对于虚拟细胞目前的发展阶段，郑乃中认为，它不能简单复制基因组学的发展路径。

基因组产业的发展，很大程度依赖检测技术成熟以及数据规模化积累。而虚拟细胞涉及DNA、RNA、蛋白质、蛋白修饰、代谢、空间信息等多维数据融合，其复杂程度远高于传统组学。

“目前我们还处于一边造船、一边航行的阶段。”但他同时指出，任何技术革命都不是一开始解决所有问题，而是通过解决一个关键应用逐步打开产业空间。

基因组学的发展也是如此：无论是精准医疗，还是无创产前筛查，本质上都是先解决一个明确场景的问题，再推动整个产业快速发展。对于虚拟细胞而言，未来真正重要的是找到能够证明价值的产业化案例。

商业模式最终将走向创新药管线合作

对于虚拟细胞未来商业模式，郑乃中认为：检测服务、数据服务、技术授权以及联合开发都会长期存在，但产业价值最终会向创新药管线集中。

目前，嘉华药锐通过功能蛋白质组学检测服务，与药企开展合作，在帮助解决具体研发问题的同时，也持续积累高价值生命科学数据。未来，随着数据规模扩大和模型能力提升，虚拟细胞企业将不仅提供技术工具，更可能深度参与创新药研发过程。

“药企最大的价值在于最终药物上市后的商业价值，因此如果AI真正创造价值，未来一定会走向管线合作。”

长期技术壁垒，是虚拟细胞企业发展的关键

面对资本市场对于商业化速度的关注，郑乃中认为，技术企业需要平衡短期收入和长期价值。

短期商业化能够帮助企业验证需求、积累数据，这是积极的；但如果为了短期收益牺牲核心技术积累，则可能影响长期竞争力。“如果短期商业化能够促进长期技术积累，那值得去做；但如果损害长期方向，就需要坚持。”

在他看来，未来3—5年将是虚拟细胞技术快速发展的重要窗口期。真正建立竞争优势的企业，需要持续构建数据壁垒、技术壁垒以及产业合作能力。

从概念验证走向产业应用，虚拟细胞还需要三个关键突破

郑乃中认为，虚拟细胞真正实现产业化，需要经历几个重要阶段：

第一，实现真实的新药研发案例验证。虚拟细胞需要证明能够帮助药物研发产生过去工具无法实现的价值。

第二，成为药企研发体系中的常规工具。当AI虚拟细胞进入药企研发预算，形成稳定需求，产业才会真正成熟。

第三，获得监管认可。未来，如果监管机构能够接受部分AI模拟数据用于药物研发流程，将进一步推动整个行业效率提升。

从数据基础，到模型能力，再到产业应用，虚拟细胞正在迈入从技术探索走向产业验证的关键阶段。

未来，决定虚拟细胞竞争格局的，不只是模型规模的大小，更是谁能够构建更加真实、完整、接近生命运行规律的数据底座。

嘉华药锐将持续深耕功能蛋白质组学与AI技术融合，以高质量生命科学数据驱动虚拟细胞模型的发展，探索从理解细胞、预测生命过程，到赋能创新药研发的新路径，推动AI与生命科学融合进入新的时代。