Helical 获 1000 万美元种子轮，AI 正在重塑制药公司的药物发现实验室

伦敦初创公司 Helical 完成了一笔1000万美元的种子轮融资，由 redalpine 领投，Gradient、BoxGroup 等机构跟投。这家公司的目标相当具体：用软件弥合制药公司内部生物学家与计算科学家之间的协作鸿沟，而不是仅仅提供另一个AI预测工具。

制药研发的3000亿美元困境：昂贵的实验与不被信任的“黑盒”AI

制药行业每年在研发上投入超过3000亿美元，但新药从发现到上市平均耗时超过十年，成本超过20亿美元。Helical 创始人 Rick Schneider 认为，一个核心瓶颈在于“工作流断层”。生物学家的实验耗时、昂贵且难以复用，而数据科学家构建的AI模型往往停留在预测层面，难以转化为实验室里可重复、可解释的科学证据。换句话说，科学家不信任“黑盒子”的预测，而计算专家又难以深度融入前者的具体工作流程。

产品核心：强制协同，把“虚拟实验”变成合规的工作流

Helical 的平台设计直接针对上述断层。它包含两个主要部分：面向生物学家的“虚拟实验室”（Virtual Lab），提供一个无代码界面，让他们能像设计物理实验一样设计并运行“计算实验”；以及面向数据科学家的“模型工厂”（Model Factory），用于构建和优化可被“虚拟实验室”调用的生物基础模型。

这种设计的意图是强制双方在同一个平台上，基于统一的数据和模型版本工作。更直白地说，它试图将AI从一份“预测报告”变成一个可嵌入、可追溯的“软件工作流”。这带来的直接好处是，生物学家的假设能更快得到计算验证（周期从数月缩短至数周），且所有过程可追溯，以满足制药行业严格的合规要求。目前，其平台主要覆盖靶点识别、生物标志物发现等早期研发环节。

真正的销售挑战：向药企证明“流程价值”大于“算法价值”

Helical 声称其早期客户包括辉瑞等全球前20大制药公司，合作涉及血液安全生物标志物预测。这证明了初步的产品市场契合度。但问题在于，它的商业模式尚未完全公开（预计是订阅制或按使用量计费），而销售对象是流程复杂、决策链条漫长的顶级药企。

投资方 redalpine 将 Helical 描述为“AI驱动的核心研发基础设施”。这听起来宏大，但也点明了销售难点：Helical 需要说服药企的研发、IT、合规等多个部门，其平台带来的整体效率提升和成本节约，足以抵消引入新工作流所带来的内部摩擦和培训成本。它卖的是一套系统，而不仅仅是一个算法。

团队可信度来自企业软件经验，但规模化是下一个考题

创始团队的背景组合反映了公司的定位。CEO Rick Schneider 来自亚马逊和企业流程挖掘软件公司 Celonis，这暗示 Helical 更侧重“工作流优化”而非单纯的生物信息学。另外两位联合创始人则分别专注于生物学和机器学习，旨在弥合科学与工程之间的鸿沟。

此次融资将用于扩展平台功能和深化治疗领域部署。然而，技术验证之后，商业化的核心挑战才刚刚开始。如何将针对辉瑞某个特定项目的成功案例，标准化、产品化地推广到更多客户和更广泛的适应症中，实现规模化收入增长，是下一阶段的真正考验。长期来看，被大型药企或科技巨头收购是一条可能的退出路径，但前提是它能先证明自己不仅仅是一个有趣的科学工具，而是一个能广泛部署、产生稳定收入的商业软件。