一句话看懂：巴黎初创公司 Rivercell 完成 2500 万美元种子轮，计划自建湿实验室和数据平台，训练一个能预测人体细胞对药物与基因变化如何反应的“细胞世界模型”。
事件核心：发生了什么
Rivercell 于 2025 年夏天由 Yann Fleureau 创立，他此前联合创办了 AI 心脏诊断公司 Cardiologs，该公司在 2021 年被飞利浦收购。2026 年，Eric Durand 以联合创始人兼首席科学官身份加入，他曾领导诺华肿瘤数据科学团队七年，之后在 Owkin 负责数据科学，并参与创办 Bioptimus。
本轮 2500 万美元种子轮由 HV 领投，HCVC、Alven 和 Bpifrance Digital Venture 参投。资金将用于建设数据平台、在巴黎扩建湿实验室，以及启动 AI Virtual Cell 项目。公司将其描述为“细胞的世界模型”——一个预测细胞在接受处理后如何变化的模拟系统。目前 Rivercell 没有公布估值，也没有说明首个模型何时就绪。
为什么重要
AlphaFold 之所以能预测蛋白质结构，是因为它使用了数十年积累的公开数据。Rivercell 认为，细胞随时间对药物反应的数据不存在同等规模的数据集，因此选择自己生成数据。其 manifesto 指出，现有数据存在四类问题：多记录关联而非干预实验，往往只测量细胞的单一维度、单一时间点和过少的细胞类型。
Rivercell 的做法是：在每个实验中拍摄活细胞，然后读取其基因活性；模型决定下一个实验，实验室负责执行。公司为此自研仪器，并称之为“生物数据中心的 GPU”。这一思路如果成立，可能减少物理实验室实验次数，也会影响 AI 制药领域对数据资产和算力的竞争格局。
对用户/开发者/创作者的影响
目前公开信息显示，Rivercell 尚未发布可调用的 API、开源模型或开发者工具，因此短期内对普通用户和内容创作者没有直接可用的产品。对 AI 制药和生物计算方向的开发者而言，值得关注的是它能否把湿实验室实验与模型推理形成闭环，以及自研仪器是否会成为新的数据基础设施。
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竞争方面，伦敦的 Relation 正在与 GSK 合作开发细胞基础模型；AI 药物发现领域，Chai Discovery 在 7 月完成 4 亿美元 C 轮，字节跳动的 Anew Labs 在 9 月融资 2.9 亿美元。Rivercell 的差异化在于强调自建数据和实验闭环，而非单纯依赖公开数据集。
值得关注的后续
第一，AI Virtual Cell 首个模型何时发布，以及是否有可验证的预测结果。第二，自研仪器和湿实验室能否规模化，数据平台是否对外开放。第三，与 Relation、Chai Discovery 等竞品相比，其融资节奏和合作方是否跟进。科学顾问委员会包括 EPFL 的 Charlotte Bunne 和 Helmholtz Munich 的 Fabian Theis，他们的参与程度也值得观察。
来源：The Next Web
