10月14日，专注于生命系统级世界模型与生物动力学前沿的自然常数（Natural Constant），与新格元生物（Singleron Biotechnologies）宣布达成战略合作。本次合作亦获得了自然常数第一大股东华兰股份（301093.SZ）的有力支持。
双方将深度整合新格元在全球领先的高通量单细胞多组学的能力和高时间分辨率采样体系，以及自然常数的独家小鼠全生命周期多器官遗传多样性队列（High-Diversity Panel，HDP）体内世界模型与非平衡态连续动力学引擎，共同建设一套从“体外连续动态数据”到“体内长期结局预测”的一体化平台。
新格元生物联合创始人樊荣教授是耶鲁大学生物医学工程系Harold D. Hodgkinson讲席教授，并兼任耶鲁医学院病理学教授，是单细胞与空间组学领域顶尖专家。他长期致力于生物医学检测技术的原始创新，主导开发了DBiT-seq空间多组学测序技术、spatial-ATAC-seq及空间表观组学方法，相关成果发表于Nature、Science等国际顶级期刊，并先后当选美国国家发明家科学院、美国医学与生物工程院及康涅狄格科学与工程院会士。
此次合作致力于打破传统单细胞测序“静态切片”与“体外培养皿孤岛”的局限，打造贯穿“微观分子响应—宏观体内稳态”的跨尺度虚拟细胞计算平台。
该平台一方面向全球AI大模型团队提供高物理自洽的连续多组学训练资产，另一方面在创新药进入高成本临床之前前置识别“伪响应”与“隐蔽系统性毒性”，单管线有望为药企客户挽回数千万至上亿美元级沉没研发投入，为抗衰老干预、复杂疾病靶点发现及降低药物临床研发风险提供全新的“因果导航仪”。
从静态快照到动态数据：直面两大行业痛点与瓶颈
传统体外单细胞筛选难以覆盖多器官代谢网络、免疫动态与宿主遗传异质性，致使大量体外响应显著的分子在体内代偿反馈下迅速失效，或在特定遗传易感背景下诱发难以提前察觉的系统性毒性。这一预测能力的缺失，正是新药研发难以实现有效前置决策的关键瓶颈。
针对上述痛点，双方将首先联合生产具备连续时间维度的高信息密度单细胞多组学数据。依托新格元工业级精度的微流控与高通量单细胞多组学技术，平台可在药物作用的关键时间窗口内密集采集基因表达、染色质状态、转录动力学等多模态数据，并完整保留细胞衰亡过程信息，而非传统实验中仅留取单时间点“终点快照”的做法。
在此基础上，双方将把体外捕获的微观动态信号，与自然常数获瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）独家授权的小鼠全生命周期、多器官活体多组学数据库（源自Johan Auwerx教授团队十余年构建的HDP资源）进行跨尺度对齐，构建“微观扰动—活体结局”的因果推演链路，用于评估候选分子在复杂活体环境中数周尺度的药效与毒性走向。
按规划，双方将在18个月内建成覆盖23种器官、约200种细胞类型、约70000个扰动条件的全器官因果扰动图谱，作为对外授权与对内去风险服务的共享底座。
商业价值：数据资产与去风险服务双轮驱动
平台将构建“基石数据业务+临床去风险业务”双轮驱动的商业模式。
基石数据业务面向全球AI基础模型厂商。上述全器官连续动力学数据资产具备物理量纲自洽、可即插即用的特性，将以标准化数据块授权、行业联盟订阅及安全计算沙箱等形式对外提供。
临床去风险业务面向创新药企。平台在药企启动高成本临床之前，通过体外连续微观扰动与HDP活体世界模型的跨尺度因果映射，前置识别传统体外筛选无法发现的“伪响应”与“隐蔽系统性毒性”，让客户在投入二期预算之前先看见分子的活体走向。收费结构从一次性咨询升级为前期服务费、开发里程碑与销售分成的组合，将平台收益与客户管线的商业化成败深度绑定。
自然常数是华兰股份投资的公司，通过这项投资华兰股份补齐了临床风险预测。除此以外，华兰股份以全资子公司海南灵擎数智作为AI医药战略载体，围绕“数据底座—分子设计—靶点突破—临床预测”搭建了完整链条：设立药图智能，布局知识图谱驱动的药物重定向与药物警戒；增资科迈生物切入AI抗体设计；战略投资佳吾益延伸“不可成药”靶点与精准治疗方向；设立全资孙公司梵宇智拓攻关AI小分子药物发现；并通过入股自然常数补齐AI跨物种世界模型驱动的临床风险预测环节。（CIS）
