人工智能領域成長期公司戰略投資更早期的初創公司,或是新趨勢

36氪獲悉, 近日,AccutarBio完成新一輪融資,由IDG資本和依圖科技的聯合投資,加上之前真格天使輪投資,總共融資1500萬美元。官方表示,這是迄今為止中國AI制藥領域最大融資之一。

AccutarBio(冰洲石生物科技)是36氪此前持續關注、報道的一家AI制藥領域的初創公司公司。AccutarBio利用AI技術提高篩選藥物準確性和效率,打造算法平臺,加速新一代藥物開發。

很多與人類息息相關的癌變,其實都是蛋白質結構的突變、缺失等結構信息來解釋。這些腫瘤細胞內部結構的異常點就是所謂的致癌靶點,設計專門針對這些靶點的治療藥物,進入體內與致癌靶點結合,殺死腫瘤細胞而不影響周圍的正常組織細胞。近幾年生物科學領域蛋白質晶體結構數據已經超過10萬量級,已經可以解釋相當一部分病癥的靶點。而針對這些靶點的藥物篩選,成了目前制約抗癌藥物研發的難點。

藥物和靶點的結合就像鑰匙和鎖孔的關系,有效的藥物像一把專為靶向蛋白配置的鑰匙,有時患者可能同時使用數種藥物才能抑制腫瘤轉移。數據顯示,腫瘤的靶向藥物有數百種之多,即使只是兩兩組合,組合也多達數萬種之多,要篩選出最有效的治療方法非常困難。目前,靶點藥物的篩選往往通過大量實驗完成,這個過程往往要以年計量。對于專利一般只有17年有效期的藥企來說,往往需要12-13年左右的時間進行研發,提前完成實驗每年帶來的經濟效益很可能要在數億甚至數十億美元。

有生物學背景,又對計算機有研究,博后師從諾貝爾獎得主 Gunter BLobel的范捷敏銳發現,這類實驗可以通過計算的形式完成,耗費的時間也有可能從數年降低至幾月、幾天甚至幾個小時。這也是AccutarBio目前希望解決的問題。

去年年底接受36氪采訪時,Accutarbio透露,AccutarBio已經利用人工智能方法基于蛋白晶體學數據進行藥物設計,并在美國申請2項專利;下一階段的任務主要是實現平臺能力實驗驗證,如果這個研究進入到臨床應用,新藥開發的前期海量篩選和粗選的階段會大大縮短。

AccutarBio已在上海、紐約布局了AI計算實驗室、生化實驗室。團隊表示,在一場全球頂級制藥公司的現場測試中,AccutarBio提出的3D Molecular 算子和深度化學結構網絡(Accutar ChemiNet)的計算預測比該制藥公司采用的現有內部方法在預測準確率上獲得了顯著的提高,相關算法的采用將為該藥廠大幅提升制藥效率和成功率。目前,AccutarBio計劃將Accutar ChemiNet進一步推廣。

AccutarBio不僅在探索制藥領域的新技術,同時也積極參與前沿科學研究工作。目前,AccutarBio和來自哈佛大學、洛克菲勒大學、斯坦福大學等學府的諾貝爾獎得主、美國國家科學院院士、霍華德-休斯研究員(HHMI)等多位全球著名學者保持緊密合作。清華大學醫學院基礎醫學系副系主任李海濤教授表示,Acctuar在藥物和靶點結構預測領域超過世界知名軟件的分析結果,對其研究工作帶來很大推動作用。

AccutarBio CEO范捷博士2004年獲得加州伯克利大學生物統計學碩士,2010年博士畢業于美國紀念斯隆凱特琳癌癥中心醫學院,師從美國國家科學院院士Nikola Pavletich教授(注:著名結構生物學家、清華大學副校長施一公教授也曾在同一實驗室任博士后研究員)。范捷博士于2010-2015年在洛克菲勒大學任博士后研究員,博士后合作導師Gunter Blobel是1999年諾貝爾獎獲得者,創立了信號肽學說,目前任拉斯克獎(Lasker Award)評審委員會委員,拉斯克獎也被認為美國的諾貝爾獎,有86位拉斯克獎得主也獲得過諾貝爾獎。

世界衛生組織的數據顯示,2012 年全球新增約 1 400 萬例癌癥病例, 未來20年時間有可能會達到增加近五成至2400萬左右。據分析機構數據,2015年全球抗癌藥物市場容量超過1000億美元,暢銷抗癌藥Rituxan、Avastin等年銷售額均在65億美元以上。巨大的商業價值也吸引越來越多的公司投入其中,2016年抗癌藥物已經成為全球在研新藥中占比最高的。

以AI為代表的計算技術在癌癥治療的研究中日益扮演重要的作用。主流的科技大公司早有涉足。IBM沃森已經與美國和加拿大多家腫瘤中心合作,幫助醫生找到適合患者的腫瘤基因的治療方案。微軟則有數支團隊在做癌癥治療個方向的研究。Google在研制可以在體內檢測癌癥的納米顆粒,并可將檢測結果發送至可穿戴腕表。Intel在2013年就與多家癌癥研究所合作,創建“癌癥數據庫”,輔助醫生根據患者的個人情況進行治療。英偉達也在積極搭為數據科學家發現和治療癌癥提供人工智能的平臺 CANDLE。

此外,值得關注的是,本次的資方中包含了AI公司依圖。當前,人工智能領域成長期的公司紛紛成立戰投部門,或者戰略投資更早期的初創公司,這或許會成為接下來AI領域的一個新趨勢。

 

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