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Recursion
Overview
Recursion 是一家崇拜"TechBio"理念的公司，致力于通过人工智能和自动化实验室解码生物学，从根本上改善药物发现的效率。总部位于美国尤他州盐湖城，2013 年成立，2021 年在纳斯达克上市（NASDAQ: RXRX）。
Recursion 的核心假设是：通过自动化实验室生成大规模细胞图像数据，用 AI 理解细胞层面的生物学机制，从而减少传统药物发现 90% 的失败率。
核心数据
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 专有数据规模 | >50 PB |
| 每周实验量 | 数百万次细胞实验 |
| 合作伙伴 | Roche/Genentech、NVIDIA、Bayer 等 |
| 上市时间 | 2021 年（NASDAQ: RXRX） |
| 超算计算机 | BioHive-2（与 NVIDIA 合建） |
技术平台
Recursion OS
Recursion 的药物发现和开发操作系统，包含三个关键组件：
1. 自动化实验室
- 机器人自动执行细胞培养和处理
- 高通量显微成像捕获细胞图像
- 每周生成数百万张细胞图像
2. 数据与 AI 模型
- 整合表型组学、转录组学、蛋白质组学、ADME 等多组学数据
- 训练机器学习模型识别细胞水平的生物学模式
- 连续改进的反馈循环
3. 计算基础设施
- BioHive-2：与 NVIDIA 合建的生物制药领域最强大超算
- 支持大规模模型训练和推理
数据类型
| 数据类型 | 规模 | 用途 |
|---|---|---|
| 表型组学 (Phenomics) | 数十亿张细胞图像 | 观察细胞形态变化 |
| 转录组学 (Transcriptomics) | 全基因组表达数据 | 理解基因表达变化 |
| 蛋白质组学 (Proteomics) | 蛋白质水平测定 | 追踪蛋白质变化 |
| ADME | 吸收、分布、代谢、排泄 | 药代动力学 |
| 患者数据 | 脱敏化临床数据 | 人类疾病见解 |
药物管线
Recursion 的平台已产生了先进的药物管线，重点关注：
- 恶性肿瘤：复发/难治性 B 细胞淋巴瘤等
- 罕见病：高未满足需求的遗传性疾病
- 新靶点发现：通过 AI 鉴定新的治疗靶点
战略合作
| 合作伙伴 | 合作内容 |
|---|---|
| Roche / Genentech | 神经科学和全球性药物发现合作 |
| NVIDIA | 共建 BioHive-2 超算，推动生物学 AI 模型 |
| Bayer | 肿瘤学和纤维化疾病领域合作 |
为什么重要
- Recursion 代表了 AI 在生命科学领域的深度应用——从数据生成到模型训练到药物发现的完整闭环
- 它证明了"数据 + 模型 + 算力"三位一体的 AI 药物发现模式
- 其自动化实验室展示了 AI 如何将生物学实验从"手工艺术"转变为"可扩展工程"
- 与 NVIDIA 的合作展示了计算机科学与生物学的深度融合
相关实体
Isomorphic Labs — 基于 AlphaFold 的 AI 药物设计
OpenEvidence — 医疗决策支持 AI 平台
Aidoc — 临床影像 AI 先驱
Google DeepMind — AlphaFold 的创造者
Recursion — AI 生物技术