AI驱动类器官！大学孵化初创

亚利桑那大学初创企业ProxyBio获350万美元融资，用于扩大AI驱动类器官平台，预测癌症药物响应

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从左至右：Kelvin Pond、Curtis Thorne

Paul Tumarkin/Tech Launch Arizona

ProxyBio是亚利桑那大学孵化的初创企业，开发患者来源类器官技术，并搭配CLARITYAI平台预测癌症药物响应。该公司获得GKCC提供的350万美元投资，用于推进整套商业化产品管线。

该企业源自BIO5研究所、图森医学院细胞与分子医学系以及亚利桑那大学癌症中心的实验室，2025年成立，依托AI构建个体化药物响应预测模型，优化药物临床试验，降低对动物模型的依赖，改善癌症患者预后。公司的CLARITYAI平台支撑３款产品：用于药企药物筛选的ProxyDISCOVERY、用于临床前安全性评估的ProxyTOX、以及用于伴随诊断式患者分型的ProxyPATIENT。整套产品旨在重塑癌症诊疗模式。

亚利桑那大学通过Tech Launch Arizona（TLA）促成该公司成立与落地。TLA负责将本校科研成果进行商业化转化，为团队提供多项服务，包括知识产权保护、市场调研、管理团队辅导，以及依托NSF I-Corps项目开展客户挖掘与市场验证。

TLA风险开发总监Bruce Burgess表示：「尽管药物研发取得长足进展，许多候选疗法仍在人体临床试验阶段宣告失败，原因在于传统临床前模型难以精准复现人类生物体系与疾病的复杂性。ProxyBio提供了变革性方案，可更真实地模拟人体组织与细胞互作，帮助研究者在研发早期筛选更安全有效的疗法。通过在临床试验前提升预测准确度，ProxyBio能够加速药物开发，大幅降低成本与失败率。」

这笔大额融资将助力３位创始人进一步拓展相关研究与技术创新：细胞与分子医学副教授、首席执行官Curtis Thorne；助理教授、首席科学官Kelvin W. Pond；范德堡大学教授、首席运营官 Robert Carnahan。

ProxyBio技术使用活体类器官，即取自患者的微型肿瘤模型，测试癌细胞与周围健康组织对不同药物的反应。这种「活体诊断」区别于传统手段——传统方法会破坏活检样本，仅能获得有限的疗效信息。

Pond称：「癌症并非单一疾病，而是由每位患者、每处组织、每个细胞共同塑造的数千种独特疾病。ProxyBio平台正是基于这一现实搭建。结合患者来源类器官、高内涵成像与AI技术，可以深度观测活体肿瘤对治疗的应答。这将帮助临床医生做出更可靠的治疗决策，同时为药物研发人员提供更高分辨率的工具，设计更具针对性、成功率更高的临床试验。」

Thorne表示，这套流程帮助医生和科研人员更好预判单个患者的肿瘤与机体对候选疗法的反应。「实际上在检测肿瘤内每个细胞，以及每个细胞在周边细胞构成的原生微环境下对药物的应答，这点至关重要。细胞所处的微环境会改变细胞行为…… 所有细胞间信号传导都会影响治疗响应…… 相当于在培养皿中，为１名患者并行开展多项临床试验。」

Thorne介绍，ProxyBio的筛选流程原本需要６个月，现已缩短至６周。多个因素促成周期压缩：「类器官培育速度更快、体积更小，自动化程度更高。」团队计划利用本轮融资，将周期进一步缩短至１周。早发性结直肠癌是团队主要研究方向，该疾病发病率持续上升，临床亟需更精准的诊疗工具，因此快速检测十分关键。

公司同时在建类器官生物样本库，支撑药物研发，减少动物模型的使用——动物模型往往无法准确预测人体反应。团队目标将样本库扩充至1,000份类器官，实现更符合伦理、效果更优的药物测试。

ProxyBio正在推进FDA申报，其ProxyPATIENT产品目前仅用于科研，仅对选定患者与临床医生开放。依托持续迭代的技术与350万美元融资，Thorne及其团队正加速将这项技术推向临床医生与患者。

详细总结

思维导图

核心信息

3款产品管线

创始团队

参考

University of Arizona startup ProxyBio raises 3.5M to scale AI-powered organoid platform for cancer drug response

https://techlaunch.arizona.edu/news/university-arizona-startup-proxybio-raises-35m-scale-ai-powered-organoid-platform-cancer-drug

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