Aureka recauda $100M para construir un modelo biológico del mundo para el descubrimiento de fármacos

Why it matters

Aureka is betting that proprietary wet-lab feedback will matter as much as model scale in AI drug discovery. The $100 million round funds a direct test of that thesis.

Weian Zhao, el fundador y CEO de Aureka Biotechnologies, cerró una ronda Serie B de 100 millones de dólares el 10 de agosto para entrenar modelos fundacionales biológicos más grandes y conectarlos más estrechamente con los experimentos que determinan si sus diseños moleculares funcionan.

El anuncio del financiamiento indica que Granite Asia financió exclusivamente el primer tramo. Un inversor estratégico no identificado lideró un tramo posterior, al que se unieron HighLight Capital, MPCi y NRL Capital. Aureka dice que ha recaudado casi 200 millones de dólares desde su fundación en 2023. Aureka no divulgó su valoración ni identificó al inversor estratégico.

Zhao llegó al problema a través de la química, la medicina traslacional y trabajos previos en biotecnología. Profesor titular de ciencias farmacéuticas en la University of California, Irvine, estudió química en Shandong University y McMaster University antes de completar trabajo postdoctoral en Harvard Medical School, Brigham and Women's Hospital y el programa Harvard-MIT Health Sciences and Technology. Su investigación en UC Irvine ha abarcado diagnósticos, biosensores, microfluidos y terapias celulares.

Esa trayectoria también expuso la brecha entre un resultado prometedor en laboratorio y un medicamento que puede llegar a un paciente. Zhao ha dicho que familias lo contactaron después de leer sus artículos científicos, con la esperanza de que su trabajo pudiera ayudar de inmediato a parientes enfermos. Según una entrevista con VCBeat Health, tuvo que explicar repetidamente que la investigación estaba a años de uso clínico. Aureka creció a partir de su intento de reemplazar parte del lento trabajo de prueba y error del descubrimiento de fármacos con diseño y pruebas de mayor rendimiento.

El laboratorio es la estrategia de datos de Aureka

Aureka gastará principalmente la Serie B en investigación y entrenamiento a gran escala para modelos que cubran diseño molecular, predicción de estructura y función biológicas. Aureka también planea expandir Lab-in-the-Loop, su sistema para pasar moléculas e hipótesis generadas por modelos a cribado funcional unicelular y validación experimental de alto rendimiento.

El ciclo de retroalimentación es central en la propuesta de Zhao. Los modelos proponen moléculas, Aureka las prueba, y los resultados experimentales se convierten en material de entrenamiento para la siguiente ronda. Eso le da a Aureka una fuente potencial de datos funcionales propietarios en lugar de dejar sus modelos dependientes de conjuntos de datos públicos a los que también pueden acceder los competidores.

Aureka expuso una versión anterior de esa estrategia en una presentación para inversores de noviembre de 2024. En ese momento, Aureka reportó más de 20 empleados y alianzas con cinco grupos farmacéuticos y cinco compañías de biotecnología. Esas cifras fueron presentadas por Aureka y no fueron auditadas de forma independiente. La presentación describía la ambición de aprender reglas de diseño proteico a partir de grandes volúmenes de datos de secuencia, unión y función generados por experimentos de alto rendimiento.

El nuevo lenguaje de "biological world model" extiende esa tesis. Zhao está posicionando los modelos de Aureka como sistemas que podrían eventualmente razonar sobre las interacciones entre moléculas, predecir las consecuencias de intervenciones biológicas y dirigir agentes de IA a través de sucesivos ciclos de diseño y prueba. Las capacidades actuales siguen siendo más limitadas. El trabajo a corto plazo se centra en la predicción de estructuras biomoleculares, el diseño de anticuerpos y la retroalimentación experimental.

OpenDDE ofrece a externos algo para probar

Aureka publicó OpenDDE-preview en GitHub, un modelo biomolecular de todos los átomos de código abierto para el descubrimiento de fármacos. El estado de vista previa del repositorio significa que sus interfaces y puntos de control siguen sujetos a cambios.

Aureka describe OpenDDE como la versión de código abierto de AuraIDE, su modelo fundacional biológico propietario entrenado en parte con datos de co-evolución de proteínas. El repositorio usa co-plegado para modelar interacciones entre proteínas, DNA, RNA y ligandos de pequeñas moléculas.

OpenDDE ha recibido validación externa útil. La evaluación de Tamarind Bio examinó OpenDDE en FoldBench v1, un benchmark de predicción de estructuras anticuerpo-antígeno. Un resultado de benchmark no establece que Aureka pueda producir un fármaco seguro y eficaz. Los candidatos a fármaco aún tienen que sobrevivir la replicación en laboratorio, pruebas en animales, fabricación, ensayos clínicos y revisión regulatoria. Aureka no ha vinculado el resultado del benchmark a un candidato en etapa clínica ni a datos de eficacia en humanos.

El capital se está concentrando alrededor de motores integrados de diseño de fármacos

Aureka está recaudando en un mercado donde los inversores favorecen cada vez más plataformas que combinan modelos, datos propietarios y ejecución experimental. Isomorphic Labs recaudó 2.1 mil millones de dólares en mayo para escalar su motor de diseño de fármacos y su pipeline terapéutico. Chai Discovery anunció una Serie B de 130 millones de dólares en diciembre de 2025 después de desarrollar modelos para el diseño molecular y de anticuerpos.

La distinción de Aureka se basa en el intento de Zhao de construir el modelo computacional y la maquinaria de retroalimentación experimental como un solo sistema, con énfasis en anticuerpos y cribado funcional unicelular. El sindicato de la Serie B también refleja la estructura transfronteriza de Aureka: Aureka tiene su sede en Laguna Hills, California, y opera investigación y desarrollo en China, mientras que sus nuevos patrocinadores aportan experiencia sustancial en inversión tecnológica y de ciencias de la vida en Asia.

Aureka dice que las colaboraciones farmacéuticas generaron decenas de millones de dólares en los últimos dos años. Aureka no ha nombrado a esos clientes en el anuncio de la Serie B ni ha proporcionado ingresos auditados, duración de contratos o la porción ligada a pagos por hitos. La cifra indica actividad comercial, pero ofrece visibilidad limitada sobre ingresos repetibles o progreso de programas de fármacos.

Los 100 millones de dólares le dan a Zhao espacio para probar la premisa de que la retroalimentación experimental puede acumularse en una ventaja duradera del modelo. OpenDDE ha establecido un punto de partida técnico creíble y ha hecho parte del trabajo de Aureka susceptible de inspección. La meta mayor de Zhao ahora depende de si el ciclo produce moléculas que sigan funcionando conforme pasan de un benchmark al laboratorio de Aureka y, eventualmente, a pacientes.