Pathos AI 融资3.65亿美元：AI在肿瘤药物开发领域的里程碑时刻
在 Pathos AI 纽约总部的明亮走廊里，科学家和数据工程师们围聚在屏幕前，屏幕上展示着复杂的分子结构和算法输出结果。这一景象体现了公司雄心勃勃的使命：利用人工智能彻底革新肿瘤药物开发——这项追求刚刚获得了投资者的巨额信心投票。
Pathos AI 今天宣布，公司已成功获得3.65亿美元的D轮融资，使其投后估值跃升至约16亿美元。这笔资金将用于推动公司临床阶段管线的进展，并继续投资其专为肿瘤领域构建的专有AI基础模型。
Pathos AI 首席执行官 Iker Huerga 在公司公告中表示：“此次融资是我们利用多模态数据和AI的全部潜力来改变药物开发进程的一个重要里程碑。”
对AI驱动药物发现的数十亿美元押注
Pathos 的融资发生在AI在肿瘤药物开发领域迎来爆炸性增长预测之际。该市场2023年估值为19.2亿美元，预计到2030年将达到115.2亿美元，复合年增长率（CAGR）高达29.4%。更广泛的AI药物发现市场增长更快，预计将从2024年的17.2亿美元增长到2030年的85.3亿美元，复合年增长率为30.6%。
Pathos AI 的最新一轮融资不仅仅标志着生物科技领域又一家独角兽的出现。它代表了制药行业应对医学领域最棘手挑战之一——快速、精准、经济高效地开发有效癌症治疗方法——的根本性转变。
多模态基础模型打破新界限
Pathos 战略的核心是公司所称的“肿瘤领域最大的多模态基础模型”——这是一个旨在处理和整合多种类型数据的AI系统，包括临床记录、分子信息和医学影像。
一位专门研究AI在医学应用的计算生物学家解释说：“传统的药物开发往往孤立地处理这些数据流。多模态方法之所以具有潜在的变革性，在于它们能够发现单独检查每种数据类型时可能看不见的模式和关联。”
这种方法旨在解决肿瘤药物开发中的关键低效率问题，该过程通常需要10-15年，每个成功化合物的成本在10亿至20亿美元之间。通过同时分析多样化的数据集，Pathos 希望大幅缩短这一时间线，同时提高成功率。
从算法到临床结果：验证挑战
尽管 Pathos 的技术令人兴奋，但公司面临着重大挑战，需要证明其复杂的算法能够转化为切实的临床益处。
公司最近在其CBP/p300抑制剂pocenbrodib上取得了一个重要里程碑，在1b/2a期试验中给药了第一例患者。然而，行业观察人士指出，在缺乏一期以外的已发表疗效数据的情况下，Pathos 在临床验证方面仍然落后于某些竞争对手。
一位要求匿名的医疗健康投资分析师指出：“在这个领域，真正的证明来自于人体试验。像 Exscientia 这样的公司已经在其 EXALT-1 精准肿瘤试验中展示了改善的预后。这才是 Pathos 和其他公司需要达到或超越的黄金标准。”
战略合作预示行业认可
Pathos 方法获得的重要信心投票之一是其与制药巨头 AstraZeneca 和医疗健康数据公司 Tempus 价值2亿美元的合作，共同构建数据驱动的肿瘤模型。
这项三方合作表明，行业内成熟参与者看到了 Pathos 多模态 AI 方法的价值。合作使 AstraZeneca 能够在投入昂贵的实验室实验之前进行虚拟假设测试，可能节省数百万美元的研究成本。
一位专注于生物科技的风险投资人表示：“这类战略合作是关键指标。它们不仅提供资金，也提供了拥有数十年药物开发经验的公司的认可。”
AI驱动肿瘤领域的竞争加剧
Pathos 的崛起发生之际，AI驱动药物发现市场正面临日益激烈的整合。最近，Recursion Pharmaceuticals 以6.88亿美元收购了 Exscientia，形成了一个强大的竞争对手，后者已经有多个肿瘤项目进入人体试验。
该领域的其他知名参与者包括 Insilico Medicine，该公司与 Menarini 就临床前肿瘤资产达成了独家许可协议；以及 BenevolentAI，该公司与制药巨头 Novartis 和 Merck 建立了合作关系。
这种竞争格局对 Pathos 来说既是挑战也是机遇。虽然公司必须更努力地使自己脱颖而出，但投资者和制药公司的强烈兴趣表明，对于能够证明临床进展的公司来说，有充足的融资机会。
未来之路：主要挑战与机遇
随着 Pathos 运用其新获得的资金，公司面临几个关键障碍，这些障碍将决定它能否实现其技术的承诺。
首先是数据质量和整合的挑战。构建可靠的AI模型需要全面、干净且兼容的数据集——当处理来自不同来源的异构医疗信息时，这是一项重大的技术挑战。
其次，Pathos 必须应对监管复杂性。FDA和EMA仍在制定评估AI驱动药物开发方法的框架，这给审批途径带来了不确定性。
最后，公司面临激烈的人才竞争，有经验的AI研究人员和计算生物学家在科技和生物科技领域都需求极高。
市场影响与投资者启示
对于专业投资者来说，Pathos 的融资轮次可能预示着生物科技投资模式的更广泛转变。后期AI生物科技公司对资金的密集需求要求它们要么快速达到临床里程碑，要么进行额外的融资轮次，这在不稳定市场中可能带来估值风险。
AI药物发现领域的早期投资者已经看到了可观回报，市场数据显示，仅2025年上半年，该领域就获得了超过20亿美元的风险投资。然而，随着该领域的成熟，投资者可能会变得更具洞察力，专注于能够证明明确临床差异化的公司。
一家专注于医疗健康的投资基金的投资组合经理观察到：“我们正进入一个阶段，最初对AI药物发现的兴奋正在让位于对临床结果更严格的评估。能够用人体数据验证其平台的公司将获得高估值；那些不能的公司可能难以证明其烧钱速度的合理性。”
重塑肿瘤研发的未来
如果成功，像 Pathos 这样的方法可能从根本上重塑癌症药物开发。AI优化的临床试验可以通过精准识别理想的候选患者来缩短患者招募时间。更准确地预测药物疗效可以降低困扰肿瘤药物开发的高失败率。
对于患者来说，这意味着可以更快地获得更有效、更个性化的癌症疗法。Exscientia 的 EXALT-1 试验显示，客观缓解率（ORR）达到55%，而先前疗法仅为5%——这说明了AI指导的治疗选择对患者预后的潜在影响。
随着 Pathos AI 运用其3.65亿美元的新资金，生物科技界将密切关注其多模态 AI 方法能否兑现这些承诺，并帮助开创加速肿瘤药物开发的新时代。