与传统药物发现方法不同，Graph 将离体患者细胞扰动、多模态（多组学）数据集与机器学习相结合，在临床真实的人类疾病模型中识别和验证药物靶点 。

新资金将如何使用

这笔资金将重点投向三个方向：

1. 推进“实验室在环”AI平台

Graph 的专有平台弥合了临床前模型与人类生物学之间的鸿沟。通过在患者细胞上直接测试药物并整合多组学数据，该公司旨在提高临床成功率——这在免疫学和炎症适应症领域历来较低 。

2. 加速内部药物发现管线

新注入的资金将推动 Graph 自身的炎症和免疫学精准医学项目进入先导优化和临床前开发阶段——这是一项战略转型：从为合作伙伴的管线提供动力转向自研药物 。

3. 扩大专有数据生成规模

通过与 Parse Biosciences 的战略合作，Graph 正在构建全球最大的功能性免疫细胞扰动图谱之一。该合作利用 Parse 的 GigaLab 技术，对免疫疾病患者的数亿个细胞进行图谱分析，使免疫系统的动态行为变得可供AI驱动药物发现所利用 。

投资与资助明细

这轮500万美元融资由 Daphni 通过其 Blue 基金领投，该基金专门支持欧洲的科技型初创企业 。现有投资者 SquareOne、Merantix Capital 和 NAVEC Investment Management 也参与了本轮，此外还有来自奥地利研究促进署（FFG）和奥地利经济服务公司（AWS）的非稀释性支持 。

Graph Therapeutics 的创始团队

Graph Therapeutics 由 Gregory Vladimer 和 Robert Sehlke 创立，他们也是 Allcyte 的科学团队核心成员——Allcyte 是一家总部位于维也纳的药物测试平台，于2021年6月以6000万美元被 Exscientia 收购 。

Allcyte 开创了一个理念：将药物直接作用于患者自身细胞，比单纯依靠基因测序更能预测治疗效果。Graph 则是这一理念的延续：团队不再服务于其他公司的管线，而是自己打造针对炎症和免疫学的精准药物 。

为何重要

传统药物发现难以破解驱动自身免疫和炎症疾病的复杂免疫功能障碍。在免疫学和炎症（I&I）领域，精准医疗选择极为有限。Graph 能够大规模绘制和扰动患者免疫细胞，有望解锁更有效的、针对疾病根源的疗法 。

通过将十年创新——将复杂的原代患者疾病模型与人工智能相结合——Graph Therapeutics 旨在填补长期困扰免疫学药物开发的转化鸿沟 。

与传统药物发现方法不同，Graph 将离体患者细胞扰动、多模态（多组学）数据集与机器学习相结合，在临床真实的人类疾病模型中识别和验证药物靶点 。

新资金将如何使用

这笔资金将重点投向三个方向：

1. 推进“实验室在环”AI平台

Graph 的专有平台弥合了临床前模型与人类生物学之间的鸿沟。通过在患者细胞上直接测试药物并整合多组学数据，该公司旨在提高临床成功率——这在免疫学和炎症适应症领域历来较低 。

2. 加速内部药物发现管线

新注入的资金将推动 Graph 自身的炎症和免疫学精准医学项目进入先导优化和临床前开发阶段——这是一项战略转型：从为合作伙伴的管线提供动力转向自研药物 。

3. 扩大专有数据生成规模

通过与 Parse Biosciences 的战略合作，Graph 正在构建全球最大的功能性免疫细胞扰动图谱之一。该合作利用 Parse 的 GigaLab 技术，对免疫疾病患者的数亿个细胞进行图谱分析，使免疫系统的动态行为变得可供AI驱动药物发现所利用 。

投资与资助明细

这轮500万美元融资由 Daphni 通过其 Blue 基金领投，该基金专门支持欧洲的科技型初创企业 。现有投资者 SquareOne、Merantix Capital 和 NAVEC Investment Management 也参与了本轮，此外还有来自奥地利研究促进署（FFG）和奥地利经济服务公司（AWS）的非稀释性支持 。

Graph Therapeutics 的创始团队

Graph Therapeutics 由 Gregory Vladimer 和 Robert Sehlke 创立，他们也是 Allcyte 的科学团队核心成员——Allcyte 是一家总部位于维也纳的药物测试平台，于2021年6月以6000万美元被 Exscientia 收购 。

Allcyte 开创了一个理念：将药物直接作用于患者自身细胞，比单纯依靠基因测序更能预测治疗效果。Graph 则是这一理念的延续：团队不再服务于其他公司的管线，而是自己打造针对炎症和免疫学的精准药物 。

为何重要

传统药物发现难以破解驱动自身免疫和炎症疾病的复杂免疫功能障碍。在免疫学和炎症（I&I）领域，精准医疗选择极为有限。Graph 能够大规模绘制和扰动患者免疫细胞，有望解锁更有效的、针对疾病根源的疗法 。

通过将十年创新——将复杂的原代患者疾病模型与人工智能相结合——Graph Therapeutics 旨在填补长期困扰免疫学药物开发的转化鸿沟 。