6月1日晚间，华兰股份（301093.SZ）发布公告，为进一步拓展华兰股份业务布局，优化产业结构，提升核心竞争力，董事会同意华兰股份全资子公司海南灵擎数智医药科技有限公司（下称“灵擎数智”）使用自有资金2.05亿元向无锡自然常数科技有限公司（下称“自然常数”）进行增资入股。交易完成后，华兰股份将获得自然常数基于完全摊薄基础上34.17%的股权。据悉，这是华兰股份在AI制药领域迄今规模最大的一笔外部投资，标志着其AI制药战略正式从临床前环节延伸至临床阶段。聚焦临床阶段核心痛点，真实世界模型有望提升新药研发确定性长期以来，AI制药在资本与技术市场上面临着极大的争议。大家普遍诟病的是，现有的AI技术主要在临床前的研发环节发挥作用，而在决定新药成败、耗资最大的临床阶段，AI所能发挥的作用却微乎其微。然而，自然常数的核心价值，恰恰就在于打破这一瓶颈，真正切入并聚焦在临床阶段发挥作用。这一颠覆性的定位，不仅解释了华兰股份不惜重金背后的绝对信心，更揭示了自然常数在全球新药研发与抗衰老医学中，那难以估量的百亿美元级战略潜力。据悉，自然常数致力于构建“AI跨物种真实世界模型”——通过人类-小鼠同源基因映射，在巨额资金投向临床前，提前在小鼠的生命镜像里，把新药在人体内的“未来命运”彩排一遍。笔者在公告发布后致电自然常数创始人黄小鲁了解到，该模型的核心作用在于通过剔除假阳性患者、优化入组标准，切实提升临床二期的通过率。黄小鲁表示，“二期临床失败率是最高的，三期临床是最贵的，把二期和三期临床的成功率提上去，整个研发成本就降下来了。”他同时指出，支撑该模型的HDP（健康寿命多样性计划）数据历时约5年，通过让小鼠自然死亡来收集全生命周期样本而建成，“这一数据目前仍是全球唯一的”。据黄小鲁介绍，自然常数的核心壁垒之一，正是源于其独家引进的HDP小鼠组织库。据悉，该数据库由瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）教授Johan Auwerx主导建立。Johan Auwerx教授是欧洲分子生物学组织（EMBO）会员及雀巢能量代谢主席，曾获得莫尔加尼金质奖章、达能国际营养学奖以及马塞尔·贝努瓦奖等多项科学大奖，并长期担任《Science》《Cell》等世界顶级期刊的编委，对全球生物医学的发展方向拥有极高的话语权。他所主导的HDP项目几乎覆盖所有小鼠品系，其基因
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