Aufbau einer Bio-Intelligenz-Infrastruktur: Das AI4S-Unternehmen "Austar Journey" erhält über 100 Millionen Yuan in Serie-A-Finanzierung | Exklusivbericht von 36Kr

36Kr hat erfahren, dass das AI for Science-Unternehmen "Aoming Xingcheng" kürzlich eine strategische Serie-A-Finanzierung von über 100 Millionen Yuan abgeschlossen hat. Die Investoren in dieser Runde umfassen mehrere führende Investmentinstitute, Branchenriesen und staatliche Kapitalanbieter aus verschiedenen Regionen, darunter Shenzhen Capital Group, Fosun Pharma (Fujian Capital), Taiping Equity, Guangdong Traditional Chinese Medicine and Big Health Fund und Hangzhou Industrial Investment Group.

Das Jahr 2025 gilt als Wasserscheidenjahr für die Entwicklung von AI4S. Mit der Entstehung eines universellen Forschungs-Engines und der Aufnahme von AI4S als eine der drei Kernrichtungen der Künstlichen Intelligenz zusammen mit Large Language Models und Embodied Intelligence auf der NVIDIA GTC-Konferenz strömen globale Kapital- und Technologieressourcen immer schneller in diesen Bereich. Dennoch verbleiben die meisten AI-Systeme in der wissenschaftlichen Erforschung noch auf der Ebene der "Ergebnisanpassung", und es gibt eine Lücke in der Fähigkeit zur Mechanismusverstehen und Problemdefinition.

Das Kernziel von Aoming Xingcheng ist es, einen Sprung "von den Ergebnissen zum Mechanismus, von der Problemlösung zur Problemstellung" zu erreichen. Lin Ziao, Gründer und CEO des Unternehmens, meint, dass Aoming Xingcheng "nicht einfach die Genauigkeit von Modellen und Agenten verbessert, sondern sich darauf konzentriert, ein Fähigkeitssystem für künstliche Wissenschaftler aufzubauen".

Konkret konzentriert sich das Unternehmen auf drei Ebenen von Durchbrüchen: Erstens soll die AI von der "Repräsentationslernen" zur "Mechanismusmodellierung" übergehen, nicht nur die Ergebnisse vorhersagen, sondern die innere Logik des Krankheitsausbruchs und -verlaufs annähern; zweitens soll die AI die "Problemdefinitionsfähigkeit" erwerben, nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Schlüsselvariablen in komplexen Systemen identifizieren und wertvolle wissenschaftliche Fragen stellen; drittens soll die AI eine "explorative Inferenzfähigkeit" entwickeln, die den ganzheitlichen Forschungsprozess von der Hypothesenerzeugung bis zur Pfadableitung unterstützt. Langfristig könnte dieses System sich zu einem "medizinischen AGI" für den gesamten Lebensverlauf entwickeln.

Um dieses Ziel zu erreichen, hat Aoming Xingcheng ein Team mit akademischem und industriellem Hintergrund zusammengebaut. Das Unternehmen wurde von drei chinesischen Harvard-Doktoranden gegründet. Gründer Lin Ziao hat einen Doppel-Doktortitel in Computervissenschaft und Biomedizin von Harvard und ist der einzige chinesische Doktorand des Professors Gad Getz, Initiator internationaler Krebsgenomik-Forschungsprojekte (wie TCGA, ICGC, PCAWG). Mitgründer Zhao Hanchen und Hao Jin haben ebenfalls einen Harvard-Doktortitel und sind in der Schnittmenge von Künstlicher Intelligenz und neuartiger Biotechnologie tätig.

Derzeit hat Aoming Xingcheng dank seines selbst entwickelten großen AI-Modells einen technologischen Durchbruch bei der kostengünstigen Erfassung von multidimensionalen Omik-Informationen erzielt, eine biologische Intelligenz-Infrastruktur mit einem geschlossenen technologischen Ökosystem basierend auf "Daten - großes Modell - Intelligenz-Agent" geschaffen und eine Matrix von Intelligenz-Agenten für verschiedene Bereiche wie Krankheitsscreening, Arzneimittelentwicklung, Gesundheitsmanagement und öffentliche Gesundheit entwickelt.

Als Erstplatzierungs-Szenario hat das Unternehmen das Krankheitsscreening mit klaren klinischen Problemen ins Visier genommen. Am Beispiel der Brustkrebs-Screening: Die traditionellen Ultraschall- und Mammographie-Screenings haben in dichtem Brustgewebe Nachteile wie eine hohe Fehlentdeckungsrate (über 50%) und die Abhängigkeit von der Ärztenerfahrung; die derzeitigen Flüssigkeitsbiopsien (z. B. ctDNA-Mutationen, Methylierung) zeigen auch unbefriedigende Ergebniss bei der Detektionsrate und Spezifität in der Frühphase.

Um diese Probleme zu lösen, hat Aoming Xingcheng auf der Grundlage von cfDNA-Fragmentomik und einem großen AI-Modell mehrere Intelligenz-Agenten für die Screening von verschiedenen Krankheiten entwickelt, wie z. B. den Brustkrebs-Screening-Agenten OS-TuFEst-BRCA und das dazugehörige Testkit. Laut Unternehmensangaben kann dieses Produkt mit nur einem Blutprobenröhrchen gleichzeitig eine sehr frühe Detektion, eine genaue molekulare Typisierung und eine ultrasensitive Vorhersage der Axillar-Lymphknotenmetastasen durchführen. Seine Früherkennungsempfindlichkeit erreicht 92% - 95%, und die Erkennungsrate für Fälle, die von der Bildgebung übersehen wurden, beträgt 96.2%.

Im Hinblick auf die klinische Wirksamkeit erreicht dieses Produkt eine negative Vorhersage der Lymphknotenmetastasen von 97.6%. Dies bedeutet, dass diese Technologie Ärzten bei der klinischen Beurteilung helfen kann und Patienten unnötige Axillar-Operationen ersparen kann, um eine präzisere "Stufensenkung" -Therapie zu ermöglichen. Derzeit wurden die relevanten Ergebnisse in "Nature Communications" veröffentlicht und haben die Unterstützung mehrerer staatlicher Forschungsprojekte erhalten.

Darüber hinaus hat die Kernfähigkeit (OS-TuFEst®, Produkt für die Screening von verschiedenen Krankheiten) auch die Zustimmung staatlicher autoritativer Institutionen erhalten. In der neuesten "Expertenkonsensus zur kombinierten Screening von verschiedenen Krebsarten auf der Grundlage von Flüssigkeitsbiopsietechnologie (2025 Edition)", die vom National Cancer Center herausgegeben wurde, wird die Analysemethode, die Multi-Omik-Daten und AI kombiniert, "stark empfohlen"; der Konsensus erwähnt auch, dass die TuFEst®-Technologie einen gewissen Innovationswert bei der Reduzierung der experimentellen Kosten und der Verbesserung der Sensitivität und Spezifität der Detektion von Pan-Krebsarten hat.

Die Kombination von AI4S und Medizin ist im Wesentlichen ein Wettbewerb um die systemische Fähigkeit von Daten, Modellen, Klinik und Industrie. Im Vergleich zum traditionellen Modell, das auf kostspielige Experimente angewiesen ist, hat die Strategie von Aoming Xingcheng, auf der Grundlage eines großen AI-Modells multidimensionale Informationen vorherzusagen, die Kosten für die Einzelprobenuntersuchung und die Datengewinnung erheblich gesenkt. Derzeit hat das Unternehmen mit über 50 Top-Krankenhäusern und mehr als 100 Gesundheitscheck-Instituten in China zusammengearbeitet und verfügt über eine klinische Kooperationsnetzwerkbasis für die Sammlung von hochwertigen, hochstandardisierten und skalierbaren Echtwelt-Daten.

Lin Ziao sagte, dass AI4S im Wesentlichen ein "Fähigkeitsmotor" ist, der eng mit dem Ökosystem gekoppelt werden muss. Derzeit hat Aoming Xingcheng strategische Partnerschaften mit der Shenzhen Academy of Medical Sciences, dem Shenzhen Bay Laboratory und dem National Cancer Center aufgebaut, und seine Plattformfähigkeiten werden beschleunigt an die oberen und unteren Ebenen der Branche der Gesundheitswirtschaft wie Krankenhäuser, Pharmakonunternehmen und Versicherungen geöffnet, um die Skalierbarkeit und Zugänglichkeit von fortschrittlichen medizinischen Technologien zu erreichen.