分子動力學提速萬倍：FathomTherapeutics以4700萬美元融資起跑，用AI量子模擬革新小分子藥物發現

在AI驅動的藥物發現賽道上，又一支新的力量宣告登場。2026年4月，Fathom Therapeutics以4700萬美元的A輪融資正式出發，宣稱其獨特的技術平臺能夠將蛋白質動力學的計算速度提升10,000倍，有望為小分子藥物發現引入前所未有的計算精度和速度。

創始團隊：來自Roivant Sciences的計算化學精英

Fathom的核心團隊由三位曾在Roivant Sciences共事的科學家聯合創立：首席執行官徐滬峰（Huafeng Xu）、Jesus Izaguir和Yujie Wu。三人在Roivant期間積累了豐富的超級計算和計算化學藥物發現經驗，這一背景為Fathom的技術路線提供了堅實的實踐基礎。

值得注意的是，Fathom成立于一個頗為有利的時機窗口：大型語言模型和生成式AI在蛋白質結構預測（如AlphaFold2/3）領域取得的突破，已將整個行業的目光吸引到計算生物學的下一個前沿——蛋白質動力學的精準模擬。

核心技術：Microcosmos平臺的"量子-經典"融合架構

Fathom的核心技術是其自研的Microcosmos平臺，該平臺將分子動力學模擬與生成式人工智能深度融合，旨在以前所未有的精度和效率模擬小分子與蛋白質靶點之間的動態相互作用。

傳統的分子動力學（MD）模擬是藥物發現中的強大工具，能夠在原子水平上捕捉蛋白質構象變化、配體-受體結合動力學等關鍵物理現象，從而預測候選藥物的結合親和力和選擇性。然而，傳統MD模擬的計算代價極為高昂，對大型蛋白質系統進行微秒至毫秒級別的模擬往往需要耗費數周乃至數月的超算機時，嚴重制約了其在藥物發現流程中的實際應用廣度。

Fathom聲稱，Microcosmos平臺通過以下關鍵創新實現了計算效率的指數級躍升：第一，利用生成式AI構建高保真的分子力場（force field），替代傳統分子力學中昂貴的量子化學計算作為基礎能量函數；第二，訓練AI學習蛋白質系統的構象轉變規律，用神經網絡加速對慢動力學過程（如變構激活、構象選擇等）的采樣。這兩項結合，使Microcosmos在特定體系的模擬速度相比傳統方法提升了約10,000倍，同時據稱維持了接近量子力學精度的可靠性。

徐滬峰在新聞稿中描述Microcosmos為"將準確的量子力學計算轉化為可測量的細胞結果"的平臺，這一表述折射出Fathom對"從計算到臨床"完整鏈條的野心。

小分子藥物發現：AI浪潮中的未竟領域

理解Fathom的戰略定位，需要置于當前AI藥物發現的整體格局中。過去三年，蛋白質結構預測（AlphaFold）、蛋白質設計（RFdiffusion）等AI工具的突破主要集中于生物大分子領域；在小分子藥物發現方面，AI的最大貢獻主要體現在基于結構的虛擬篩選和ADMET性質預測等早期環節，而對于藥效團優化、結合動力學精準預測等關鍵中游環節，AI工具的成熟度仍相對有限。

Fathom試圖填補的，正是這一空白——將計算精度從"靜態結構對接"提升到"動態過程模擬"，使藥物化學家能夠在設計分子時獲得關于結合動力學、選擇性機制和耐藥性潛力等更深層次的物理化學信息。

融資背景與行業前景

4700萬美元的A輪融資，在當前AI生物技術投資趨于理性的背景下，仍屬于對早期技術平臺的實質性押注。投資方尚未完全披露，但行業人士分析認為，Fathom能夠獲得如此規模的A輪融資，在一定程度上反映了資本市場對"下一代MD模擬"這一敘事的認可。

目前Fathom尚未披露任何具體的藥物靶點或適應癥，僅表示將專注于高影響力疾病領域的小分子候選藥物。公司的近期里程碑，將是在真實藥物項目中驗證Microcosmos平臺的預測準確性，并與制藥合作伙伴建立聯合項目，為進一步融資提供數據支撐。

來源：Chemical & Engineering News, April 28, 2026