2025 年 2 月 12 日，Terrain Biosciences 正式结束隐身模式，宣布完成 900 万美元种子轮融资。这家总部位于剑桥的生物科技公司，创造了全球首个「RNA 设计 – 制造一体化平台」，试图破解核酸药物开发的核心瓶颈。
Omar Abudayyeh、Jonathan Gootenberg 与 Patrick Hsu 三位联合创始人的交集，始于 CRISPR 基因编辑先驱张锋实验室。过去十年，他们先后创立 Arc Institute、Stylus Medicine 等机构，亲历过生物科技创业的完整周期。现任 CEO Chetan Tadvalkar 曾在合成生物学公司 Ginkgo Bioworks 执掌运营，CSO Aaron Larsen 来自 Moderna 的 mRNA 技术团队。
这支「全明星阵容」在创业过程中发现共性难题：设计优质 RNA 序列平均需要 6-9 个月，且 90% 的候选分子因表达效率或稳定性问题被淘汰。现有 CRO 机构多聚焦生产环节，缺乏前端设计能力。正是这种行业断点，催生了 Terrain 的商业模式。
与传统 AI 制药公司不同，Terrain 构建了独特的「湿实验 + 干实验」基础设施。其机器学习模型可生成数百万种 RNA 结构变体，配套的自动化实验平台每天完成上千次合成测试。这种实时数据反馈机制，使设计迭代周期从季度压缩至周级别。
在个性化癌症疫苗开发案例中，Terrain 帮助客户将靶点蛋白表达量提升 4.2 倍，同时将序列热稳定性从 – 70℃提升至 2-8℃冷藏标准。这种突破源于其特有的「稳定基序数据库」，该数据库积累超过 50 万组 RNA 二级结构数据，涵盖病毒载体、脂质纳米颗粒等递送系统。
RNA 药物开发面临设计、生产、数据的三重困境。首先，单个 mRNA 分子包含数千个碱基，理论设计空间达 10^600 种，远超人类计算能力。其次，现有生产工艺的误差率导致批次间差异高达 30%。再者，高质量训练数据的缺乏制约 AI 模型进化。
Terrain 的解决方案颇具针对性：设计端采用迁移学习技术，将蛋白质工程领域的知识嵌入 RNA 模型；制造端开发微流体合成设备，将生产误差控制在 5% 以内；数据端通过合作项目获取结构化数据包，目前已积累 15TB 专属数据集。这种三位一体架构，使其成为十多家生物科技公司的「隐形研发部门」。
种子轮资金将主要用于扩建波士顿的 AI 计算集群与加州埃默里维尔的 GMP 生产基地。值得关注的是，投资方中包含多家诊断设备制造商，这或许暗示着未来在即时检测领域的布局。随着 A 轮融资计划浮出水面，这家公司的真正考验在于：能否将技术优势转化为临床管线的加速器，而不仅仅是科研服务的优化工具。