"Microelement Synthesis" erhält 300 Millionen Yuan in der Serie A+ Finanzierung und veröffentlicht gemeinsam eine offene Kooperationsplattform für AI-biologische Berechnungen | Exklusivbericht von 36Kr

36Kr hat erfahren, dass im März 2026 „Weiyuan Synthesis“ eine Serie A+ -Finanzierung in Höhe von 300 Millionen Yuan abgeschlossen hat. Die Investoren sind die Huirong -Fonds der Henan Investment Group und Herr Tan Ruiqing. Diese Runde der Finanzierung wird Weiyuan Synthesis helfen, die Anwendungsgrenzen der künstlichen intelligenzgestützten biologischen Berechnung zu erweitern und die Investitionen in die Forschung und Entwicklung der Kerntechnologien sowie die Umsetzung in konkreten Szenarien zu erhöhen.

Nach Berichten hat die Henan Investment Group zuvor eine umfassende Strategie für die AI -Infrastrukturindustrie entwickelt, von der Investition in Chips, der Kontrolle von Supercomputing -Leistung bis zur vollständigen Integration der HALO -Ressourcen, was die Strom- und Rechenleistung für die Umsetzung von AI -Anwendungen sicherstellt. Bemerkenswerterweise ist der Investor dieser Runde, Tan Ruiqing, Kurator der Fudan -Universität und Vorsitzender des Alumni -Vereins der Fakultät für Chemie, Mitbegründer und ehemaliger stellvertretender Vorsitzender des namhaften A -Aktien -Unternehmens Longbai Group. Er hat sich seit über dreißig Jahren auf das Unternehmertum und die Investitionen in der chemischen Industrie spezialisiert.

Mit dem Eintritt der Lebenswissenschaften in die Ära von AI4S haben die Durchbrüche in den Grundlagentechnologien wie der Vorhersage und dem Design von Proteinstrukturen das Forschungs -und Entwicklungsparadigma der Biomanufactur -Branche verändert. Derzeit ist es ein wichtiges Anliegen der Branche, die Fähigkeiten von künstlichen Intelligenzalgorithmen und -modellen in die reale Welt der Biomanufactur, insbesondere in Szenarien wie der Enzymtechnik und der Optimierung von Stoffwechselwegen, umzusetzen.

Im Januar 2026 hat Weiyuan Synthesis zusammen mit der Stanford -Universität, der Princeton -Universität, der Peking -Universität, ByteDance, NVIDIA und anderen Institutionen auf der renommierten künstlichen Intelligenz -Konferenz ICLR 2026 ein neues Ergebnis präsentiert: die offene kollaborative Plattform PoseX für Wissenschaftler weltweit (Plattform -Adresse: http://dock -lab.tech/). Ihr Ziel ist es, die Probleme bei der molekularen Docking -Simulation in realen Szenarien zu lösen und eine faire und realistische Bewertung der verschiedenen Docking -Algorithmen und -Modelle zu geben.

In der Synthetischen Biologie und der Arzneimittelentwicklung ist die molekulare Docking -Technik eine der grundlegenden Kerntechnologien. Die genaue Vorhersage der Bindungsmuster zwischen Liganden und Rezeptorproteinen ist wie das Finden eines Schlüssels, der die Tür zur Lebensfabrik im mikroskopischen Bereich öffnet. In der Vergangenheit war diese Arbeit stark von der Erfahrung der Wissenschaftler abhängig oder erfordert teure physikalische Simulationen.

Unter idealen experimentellen Bedingungen kann man den Liganden aus einer bekannten Ko -Kristallstruktur in die ursprüngliche Bindungstasche einfügen, ähnlich wie beim Puzzle -Spiel. Aber auf dem realen Schlachtfeld der Enzymtechnik ist das Protein nicht ein statisches „Schloss“, sondern eher ein sich ständig veränderndes „Gelee“. Die Seitenketten können sich drehen, das Gerüst kann „atmen“ und die Form der Bindungstasche kann sich vollständig verändern. Die genaue Vorhersage der Bindungsmuster bei dynamischen Veränderungen der Proteinstruktur ist ein anerkannter Herausforderung.

Seit langem fehlt es in der Industrie an einem einheitlichen und hochwertigen Benchmark zur Bewertung der Leistung von Algorithmen in Szenarien mit verschiedenen Konformationen. Um einen „Praxisstandard“ zu definieren, hat die PoseX -Plattform eine groß angelegte, quelloffene Testplattform für die molekulare Docking -Simulation erstellt, die der realen Forschungs -und Entwicklungssituation entspricht, um Probleme wie „einfache Benchmark -Daten, schlechte Generalisierbarkeit und Abweichung von der praktischen Anwendungsumgebung“ zu lösen.

Zugleich hat die PoseX -Plattform 24 gängige Methoden getestet, darunter physikalische Methoden wie Schrödinger Glide, künstliche Intelligenz -Docking -Methoden wie DiffDock sowie künstliche Intelligenz -Co -Faltungsmethoden wie AlphaFold3 und Chai.

Nach den Tests hat das gemeinsame Forschungs -und Entwicklungsteam die Schlussfolgerung gezogen: „Spitzen -Künstliche -Intelligenz -Docking -Methoden (wie SurfDock) und Co -Faltungsmethoden (wie AlphaFold3) haben in der Bearbeitung der herausforderndsten Docking -Aufgaben mit verschiedenen Konformationen in Bezug auf Genauigkeit und Robustheit die physikalischen Modelle, die die Branche seit Jahrzehnten dominierten, übertroffen.“

Im August 2025 hat Liu Bo, der Gründer von Weiyuan Synthesis, 36Kr mitgeteilt, dass die Mechanismen der Enzymdesign und der Optimierung von Stoffwechselnetzwerken sehr komplex sind und es schwierig ist, ein „allumfassendes“ Algorithmusmodell zu finden, das alle Probleme lösen kann. Daher muss man in Abhängigkeit von den konkreten Projektszenarien das am besten geeignete Modell auswählen, um die Forschung und Entwicklung in bestimmten Bereichen zu beschleunigen. Damals hatte er bereits ein AI -Forschungs -und Entwicklungsteam von etwa 15 -20 Personen aufgebaut und mit weltweit führenden AI -Algorithmus -Laboratorien zusammengearbeitet, um Benchmark -Tests mit ihren experimentellen Fähigkeiten durchzuführen.

Nach seiner Ansicht wird die Wichtigkeit der experimentellen Arbeiten besonders deutlich, da die Algorithmen quelloffen sind und die Rechenschwelle relativ gesenkt wurde. „Wie man verschiedene Enzyme bewertet, wie man das Expressionssystem auswählt, wie man strenge Testbedingungen festlegt und in Kombination mit Hochdurchsatz -Geräten die Validierung vornimmt, ist mit hohen Barrieren verbunden. Wir haben jedoch ein umfassendes System aufgebaut.“

Bei der gemeinsamen Einführung der PoseX -Plattform hat Weiyuan Synthesis die echten biologischen Experimentaldaten genutzt, um ständig Tests durchzuführen und die Ergebnisse an weltweit führende Modellteams zurückzugeben. Bei der Etablierung einer standardisierten Bewertungsplattform für die „Protein -Ligand -Docking“ -Simulation hat es auch die funktionierenden Tools in seine eigene Produktentwicklung integriert.

Mithilfe der PoseX -Plattform beschleunigt die künstliche Intelligenz die Forschung und Entwicklung von Produkten in drei Dimensionen: Erstens kann man die Konformationsänderungen von Proteinen präzise simulieren und so im digitalen Raum „Superenzyme“ mit hoher Temperaturbeständigkeit und hoher Umwandlungsrate entwickeln;

Zweitens kann man in Kombination mit den Informationen über die Bindungstasche und der Verfeinerung der Bindungsposition die Schlüsselpunkte im optimalen Stoffwechselnetzwerk genau lokalisieren und verbinden, um die Stoffwechselrekonstruktion und die Überwindung von Engpässen in den Wirtszellen zu erreichen und die Produktionsmenge, die Reinheit und die Kosteneffizienz zu verbessern;

Drittens kann man durch die künstliche Intelligenz -Simulation und die physikalische Nachbehandlung die zeit -und kostensparenden experimentellen Iterationen von Monaten auf Wochen reduzieren, die Rendite der Forschungs -und Entwicklung und die Investitionen zu erhöhen und das Risiko von Fehlversuchen zu senken.

In Bezug auf die konkreten Produktlinien hat Weiyuan Synthesis bereits die Forschung, Entwicklung und Industrialisierung einer Reihe von Produkten für die menschliche und tierische Ernährung abgeschlossen, wie D -Psicose, Lutein, Mannitol usw. In der Biomanufactur von Methanol hat es mehrere Stämme mit hoher Methanol -Assimilationsfähigkeit entwickelt und beschleunigt die Planung von Produktlinien, einschließlich von Bulk -Aminosäuren und Monomeren für biobasierte Materialien.