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腾讯登录融资动态｜玄言生物半年内再获数千万元融资，加速泛癌病理AI基础模型研发与临床转化
| 导读 | 继 2026 年初获得德同资本融资后，玄言生物在半年内再次获得复旦科创数千万元人民币融资。 |
半年两轮融资
密集加码核心平台建设
继 2026 年初获得德同资本融资后，玄言生物在半年内再次获得复旦科创数千万元人民币融资。本轮融资由印时资本（Ins Capital Partner）担任独家财务顾问。半年内两轮资本的连续下注，源于公司在多模态配对数据积累与泛癌病理基础模型效果上的阶段性进展。
本轮融资将主要用于泛癌病理 AI 基础模型（Foundation Model）核心数据与算法的持续迭代，推进自研空间组学技术升级与虚拟病理组织建模，加快虚拟测序、虚拟染色技术平台在肿瘤精准诊疗、药企患者发现等场景中的验证与应用，并进一步夯实面向东亚人群的多模态配对数据底座。
从临床需求出发
挖掘常规病理切片的诊疗价值
肿瘤精准诊疗离不开对疾病分子特征的准确识别。传统分子检测主要依赖基因测序、免疫组化等技术路径，在部分临床场景中仍面临检测成本较高、周期较长及组织样本消耗等问题，影响分子检测的可及性与诊疗决策效率。
与此同时，医疗机构长期积累了大量苏木精-伊红染色（H&E）病理切片。这些切片记录了肿瘤形态、组织结构与微环境特征，其中与分子状态、治疗反应及疾病进展相关的信息仍有待进一步挖掘。
围绕上述临床需求，玄言生物持续推进临床泛癌病理 AI 基础模型研发，将病理图像、空间蛋白、分子组学及临床信息等多模态数据纳入统一分析框架，探索从常规病理切片中提取更多与肿瘤分型、患者分层和诊疗决策相关的信息。
从一张 H&E 切片出发
拓展病理信息维度
基于泛癌临床 AI 病理多模态基础模型，玄言生物目前重点推进虚拟染色、虚拟测序和虚拟 3D 建模等技术方向，探索病理形态、分子特征与空间信息的协同分析。
虚拟染色
依托自研空间蛋白技术平台，模型可从常规 H&E 切片中预测多个靶点的空间蛋白表达信息，在减少额外组织消耗的同时，为病理形态、蛋白表达与空间位置的联合分析提供支持。
虚拟测序
通过分析 H&E 切片中的形态学特征，模型可对肿瘤突变、融合、基因表达、微卫星不稳定状态、肿瘤突变负荷及分子分型等信息进行前置预测，为后续分子检测、患者分层及临床研究提供辅助参考。
虚拟 3D 建模
在病理图像、空间蛋白数据和分子分型信息等基础上，进一步开展肿瘤组织三维重建研究，探索呈现肿瘤侵袭边界、脉管侵犯及免疫微环境的三维空间特征，为肿瘤切除范围评估、放疗靶区规划及多学科诊疗研究提供新的信息维度。
上述技术方向共同构成玄言生物泛癌病理 AI 基础模型（Foundation Model）技术平台的能力表达。该平台以 AI 对常规病理资料进行前置分析，作为一道低成本、快周期、零额外组织消耗的前置入口：在标准检测之前完成大范围样本的分子特征预判与空间信息刻画，辅助识别值得进一步检测和研究的分子特征，并对高概率人群优先导入后续检测，从而提高有限组织样本与检测资源的利用效率。
夯实多模态数据底座
推进真实场景验证
随着病理 AI 开源算法和基础工具逐步普及，决定模型临床应用价值的已不只是算法能力，还包括高质量临床数据及持续验证能力。
同一患者来源且相互对应的病理图像、分子组学、空间蛋白和临床结局数据，是开展模型训练、临床验证及跨中心泛化研究的重要基础。这类面向东亚人群、临床结局可追溯的配对多模态数据难以通过公开数据集获取，也构成通用病理算法难以复制的核心资产。围绕这一方向，玄言生物持续推进多模态配对数据建设，并在真实病例和诊疗流程中对模型进行验证与迭代。
以底层模型为核心
加快临床转化
融资完成后，玄言生物将继续推进泛癌病理 AI 基础模型迭代、空间组学技术升级及多中心临床验证，围绕真实诊疗场景完善产品与服务体系，加快"虚拟测序+虚拟染色"等技术在肿瘤精准诊疗与药企患者发现等场景中的转化应用，并已进一步布局 AI 辅助临床试验设计、虚拟 3D 组织建模等方向。
在这一体系中，泛癌病理基础模型是公司的底层核心资产，虚拟染色、虚拟测序、虚拟 3D 建模等技术平台是该模型能力在不同临床与产业场景中的具体表达，最终形成由底层模型、技术平台与临床产品共同构成的研发与转化体系。
关于玄言生物
玄言生物是一家以多模态 AI 病理基础模型为核心，集临床科研服务与成果转化于一体的精准医疗平台型公司。公司以“解决未解决的临床需求”为使命，与临床专家深度合作，推动精准医疗领域的科研创新与临床转化。
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