隨著首屆中國(guó)生物計(jì)算大會(huì)的召開(kāi),ITBT再次被推到了行業(yè)風(fēng)口上,。百度公司創(chuàng)始人,、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官,百圖生科創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)李彥宏在會(huì)上發(fā)表了開(kāi)場(chǎng)致辭,,中國(guó)科學(xué)院鄂維南院士,、施一公院士、董晨院士,、譚蔚泓院士等多位頂尖科學(xué)家與會(huì)發(fā)表主題演講,,引起了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。 這次大會(huì)的主辦方百圖生科是李彥宏去年創(chuàng)辦的中國(guó)首家以生物計(jì)算技術(shù)驅(qū)動(dòng)的生命科學(xué)平臺(tái)公司,。而生物計(jì)算也正是“ITBT”的核心含義,。 ITBT是在人工智能、大數(shù)據(jù)之上延伸出來(lái)的一個(gè)新概念,,是計(jì)算科學(xué)IT與生命科學(xué)BT的一種有機(jī)融合,,聚焦于基于大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行的生物醫(yī)藥開(kāi)發(fā)。 計(jì)算科學(xué)與生命科學(xué)本是兩個(gè)并行發(fā)展,、各自獨(dú)立的領(lǐng)域,,但是隨著近年來(lái)計(jì)算科學(xué)的飛速發(fā)展,兩個(gè)互無(wú)關(guān)聯(lián)的行業(yè)逐漸發(fā)生了交集:計(jì)算科學(xué)開(kāi)始作為工具為生命科學(xué)賦能,,以加快新藥研發(fā)的效率,、提高藥物研發(fā)的質(zhì)量。這種跨界融合誕生出了“ITBT”的概念,。 首屆中國(guó)生物計(jì)算大會(huì)似乎也傳達(dá)出了一種信號(hào):ITBT已經(jīng)可以作為一個(gè)獨(dú)立的子賽道,,具備改變未來(lái)生物制藥研發(fā)模式及市場(chǎng)格局的潛力。 面對(duì)這樣一個(gè)熱門(mén)的新興賽道,,業(yè)內(nèi)翹首觀望之人不少,。ITBT因何誕生?它的興起會(huì)對(duì)傳統(tǒng)生物制藥模式帶來(lái)哪些顛覆,?全球有哪些生物計(jì)算公司,?他們未來(lái)發(fā)展還將面臨哪些困局?又如何突圍,? 源起于醫(yī)療AI 初次接觸ITBT可能會(huì)比較陌生,,但是如果提及醫(yī)療AI賦能新藥研發(fā)則已能耳熟能詳。ITBT中的“計(jì)算IT”其實(shí)就是廣義的計(jì)算,,包含了人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí),。也就意味著,,ITBT隸屬于大醫(yī)療AI賽道。 除了AI賦能新藥研發(fā),,醫(yī)療AI的應(yīng)用場(chǎng)景還包括醫(yī)療信息化,、智能診療、醫(yī)學(xué)影像等,,其中在醫(yī)療信息化場(chǎng)景下的應(yīng)用是最早的,,在智能導(dǎo)診的應(yīng)用是最廣的,在醫(yī)學(xué)影像的應(yīng)用是發(fā)展最快的,。反觀醫(yī)療AI在新藥研發(fā)場(chǎng)景里,,發(fā)展雖較其他場(chǎng)景晚,但是市場(chǎng)規(guī)模巨大,,占據(jù)總?cè)斯ぶ悄苁袌?chǎng)35%以上份額,。 近年來(lái),投資機(jī)構(gòu)為了劃分醫(yī)療AI在不同場(chǎng)景下的細(xì)分賽道,,將新藥研發(fā)場(chǎng)景下的醫(yī)療AI定義為“ITBT”,。五源資本是國(guó)內(nèi)最早提出ITBT概念的投資機(jī)構(gòu)之一,該機(jī)構(gòu)早在2017年便關(guān)注到了該賽道的潛力,,早早布局并投資了晶泰科技,、未知君,、星亢原、星藥科技,、劑泰科技等ITBT企業(yè),。 如果追溯ITBT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史,,則需要回歸到中國(guó)新藥研發(fā)發(fā)展史與人工智能的發(fā)展路徑上,。2015年,,中國(guó)醫(yī)藥界發(fā)生了著名的“722事件”,推動(dòng)了國(guó)內(nèi)醫(yī)藥企業(yè)往創(chuàng)新藥領(lǐng)域發(fā)展,,隨后,2017年被稱(chēng)為創(chuàng)新藥元年,,新藥臨床和上市的審批政策頻出,,大批新藥批準(zhǔn)進(jìn)入臨床試驗(yàn)。 如果說(shuō)創(chuàng)新藥是種子,,那么人工智能便是土壤,。同樣是在2017年,國(guó)務(wù)院出臺(tái)《關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》,,強(qiáng)調(diào)基于人工智能開(kāi)展大規(guī)?;蚪M識(shí)別、蛋白組學(xué),、代謝組學(xué)等研究和新藥研發(fā),,推進(jìn)醫(yī)藥監(jiān)管智能化,。 生物計(jì)算(ITBT)便從這時(shí)開(kāi)始萌芽,而它生長(zhǎng)的關(guān)鍵則在于計(jì)算(IT)上,?!坝?jì)算方法的突破,帶來(lái)的就是人類(lèi)認(rèn)知的革命,?!笔┮还菏吭谑讓弥袊?guó)生物計(jì)算大會(huì)上說(shuō)道,“伴隨人工智能的出現(xiàn),,本世紀(jì)將會(huì)出現(xiàn)顛覆性的變化,!” 這種變化已經(jīng)可以從ITBT上窺見(jiàn)眉目。伴隨中國(guó)計(jì)算科學(xué)的飛速發(fā)展,,超級(jí)計(jì)算機(jī),、算法優(yōu)化,再加上不斷累積的醫(yī)療大數(shù)據(jù),,諸多種種為ITBT鋪設(shè)好了“天時(shí)地利人和”,。 ITBT爆發(fā)的“天時(shí)地利人和” “生物計(jì)算的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展有著驚人的相似之處,驅(qū)動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)搜索量增長(zhǎng)的有三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)——上網(wǎng)人數(shù),、上網(wǎng)時(shí)間,、網(wǎng)頁(yè)數(shù)量,,而在生物計(jì)算領(lǐng)域同樣也由三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)共同驅(qū)動(dòng)?!崩顝┖暝谑讓弥袊?guó)生物計(jì)算大會(huì)上用最通俗的比喻解釋了ITBT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力來(lái)源,。驅(qū)動(dòng)ITBT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)了算力、算法和數(shù)據(jù),。 從算力上看,,中國(guó)計(jì)算機(jī)的算力水平已經(jīng)達(dá)到世界一流。中國(guó)有6個(gè)國(guó)家超級(jí)計(jì)算中心,,分別位于無(wú)錫,、天津、濟(jì)南,、深圳,、長(zhǎng)沙和廣州,其中國(guó)家超級(jí)計(jì)算無(wú)錫中心的超算“神威·太湖之光”在2016年就已經(jīng)達(dá)到了每秒12.54億億次的算力,,成為全球最快的超級(jí)計(jì)算機(jī),,為中國(guó)生物醫(yī)藥,、金融分析,、信息安全等領(lǐng)域提供計(jì)算和技術(shù)支持。 從算法上看,,各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷迭代優(yōu)化。算法是人工智能的核心,,通過(guò)摸索藥物與疾病、疾病與基因之間的隱秘關(guān)系,,構(gòu)建強(qiáng)大的底層計(jì)算架構(gòu),并在不斷試錯(cuò)與應(yīng)用之間進(jìn)一步完善,,最終讓算法越來(lái)越貼近真實(shí)的人類(lèi)邏輯,。 從數(shù)據(jù)上看,,人類(lèi)生物醫(yī)學(xué)研究積累了巨大醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),,包括基因組學(xué),、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué),、代謝組學(xué),、小分子數(shù)據(jù)等,。這些數(shù)據(jù)既來(lái)自公開(kāi)的海量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn),,也來(lái)自藥企/CRO自主研發(fā)積累的數(shù)據(jù)庫(kù)。而伴隨人類(lèi)觀測(cè)手段的豐富,我們能夠獲得的生物指標(biāo)數(shù)據(jù)也在變多,,未來(lái)將會(huì)有更多,、更大體量的多組學(xué)數(shù)據(jù)產(chǎn)出,。 “隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的進(jìn)一步積累,,眼下似乎已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)臨界值——足夠多的生物數(shù)據(jù)整合在一起,,再以AI作為橋梁,,可以為新藥研發(fā)助力?!卑賵D生科首席AI科學(xué)家宋樂(lè)表示,,“我們非常希望和制藥行業(yè),、生物計(jì)算行業(yè)的各位同行一起努力,,找到一些新的AI助力新藥的方向,?!?/span> 伴隨中國(guó)計(jì)算科學(xué)算力的提升、算法的精進(jìn),,以及醫(yī)療大數(shù)據(jù)逐年累月的沉淀,,成為了孵化ITBT的天時(shí)地利人和。中科院計(jì)算技術(shù)研究所高性能中心主任譚光明肯定道,,將藥物從實(shí)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)推向數(shù)字驅(qū)動(dòng),,推動(dòng)供給側(cè)提供高效優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品,,這是一種極有潛力的趨勢(shì)。 ITBT將改寫(xiě)制藥產(chǎn)業(yè)多元化格局 傳統(tǒng)藥企采用經(jīng)驗(yàn)主義進(jìn)行藥物開(kāi)發(fā),,不僅研發(fā)成功率低,,還面臨研發(fā)周期長(zhǎng)、費(fèi)用高等問(wèn)題,。一款新藥從臨床發(fā)現(xiàn)到獲批上市平均歷時(shí)10-15年,,研發(fā)成本高達(dá)30億美金,平均成功率卻不到10%,。 ITBT模式的出現(xiàn)或?qū)⒏淖冞@一現(xiàn)狀,。新藥研發(fā)作為醫(yī)療AI應(yīng)用場(chǎng)景中增速最快且最具潛力的市場(chǎng),在計(jì)算科學(xué)IT的加持下,,憑借其算法和算力優(yōu)勢(shì),,可以助力新藥研發(fā)的多個(gè)環(huán)節(jié),加速靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn),、化合物合成,、制劑開(kāi)發(fā)、晶體預(yù)測(cè)等,。 而這種助力實(shí)則是一種“數(shù)字化”,,中科院計(jì)算所-哲源·圖靈-達(dá)爾文實(shí)驗(yàn)室副主任趙宇告訴動(dòng)脈網(wǎng):“在計(jì)算機(jī)上對(duì)細(xì)胞功能數(shù)字化、疾病機(jī)理數(shù)字化,、藥物機(jī)制數(shù)字化,、病人數(shù)字化等,可以實(shí)現(xiàn)高維度下的'人藥匹配’,?!?/span> 在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)上,ITBT利用自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)檢索分析海量的文獻(xiàn),、專(zhuān)利和臨床試驗(yàn)報(bào)告非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù),,找出潛在的、被忽視的通路,、蛋白和機(jī)制等與疾病的相關(guān)性,,從而提出新的可供測(cè)試的假說(shuō),以發(fā)現(xiàn)新機(jī)制和新靶點(diǎn),。 在晶型預(yù)測(cè)上,,ITBT可以利用認(rèn)知計(jì)算實(shí)現(xiàn)高效動(dòng)態(tài)配置藥物晶型,預(yù)測(cè)小分子藥物所有可能的晶型,。晶型變化會(huì)改變固體化合物的物理及化學(xué)性質(zhì),,導(dǎo)致藥物在臨床治療、毒副作用,、安全性方面的差異,,對(duì)藥物研發(fā)造成干擾,。 在化合物篩選上,憑借IT的強(qiáng)大算力,,可以對(duì)候選化合物進(jìn)行虛擬篩選,,更快篩選出活性較高的化合物。根據(jù)36氪“AI+醫(yī)療”行業(yè)研究報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,,在人工智能助力下的化合物虛擬篩選平均可以節(jié)約40-50%時(shí)間,,年均節(jié)約260億化合物篩選成本。 從理論上來(lái)說(shuō),,在藥物研發(fā)過(guò)程中引入IT技術(shù),利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析與處理,,在不同研發(fā)環(huán)節(jié)建立擁有較高準(zhǔn)確率的預(yù)測(cè)系統(tǒng),,可以減少各個(gè)研發(fā)環(huán)節(jié)的不確定性,從而縮短研發(fā)周期,,降低試錯(cuò)成本,,提高研發(fā)成功率。據(jù)TechEmergence報(bào)告顯示,,有人工智能技術(shù)參與的新藥研發(fā)成功率能從12%提高到14%,。 在ITBT加持下,將會(huì)對(duì)傳統(tǒng)生物制藥產(chǎn)業(yè)帶來(lái)多元化的格局改變,,主要可以從藥企端和CRO/CDMO服務(wù)端兩個(gè)方向進(jìn)行解讀,。 在藥企端,ITBT的加入將會(huì)加速新藥研發(fā)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng),,特別是在小分子藥物上,。由于小分子藥物的研發(fā)邏輯相對(duì)大分子藥更加線(xiàn)性和直觀,IT技術(shù)可以通過(guò)多學(xué)科融合的技術(shù)路徑讓一些在高??蒲袡C(jī)構(gòu)里面的優(yōu)秀儲(chǔ)備靶點(diǎn)甚至是還未被科學(xué)家確定結(jié)構(gòu)的蛋白靶點(diǎn),,快速尋找到最適配的小分子化合物。 藥明康德相關(guān)負(fù)責(zé)人在首屆生物計(jì)算大會(huì)上也肯定了ITBT對(duì)小分子藥物領(lǐng)域的積極促進(jìn)作用,。ITBT型的藥企可以針對(duì)特定靶點(diǎn)批量產(chǎn)生小分子候選化合物,,伴隨算法引擎的優(yōu)化,每代候選藥物之間相互協(xié)同,,共同作用支持迭代出更好的藥物,。 從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,利用ITBT的企業(yè)相對(duì)傳統(tǒng)小分子藥物研發(fā)公司在尋找特定靶點(diǎn)的小分子化合物上更具有優(yōu)勢(shì),,將在藥物發(fā)現(xiàn)端形成更明顯的頭部規(guī)模效應(yīng),。 不過(guò),中科院計(jì)算所西部高等技術(shù)研究院常務(wù)副院長(zhǎng)張春明也指出,,ITBT的數(shù)字藥物實(shí)驗(yàn)場(chǎng)不會(huì)直接取代藥企,,而是以二八原則展開(kāi)——80%上計(jì)算機(jī)干,,20%還得人做。但是使用計(jì)算醫(yī)學(xué)技術(shù)的企業(yè),,一定會(huì)去替代那些不使用計(jì)算醫(yī)學(xué)技術(shù)的企業(yè),,趨勢(shì)如此。 站在CRO/CDMO的角度,,一些ITBT企業(yè)則是選擇聚焦于新藥研發(fā)中的某一特定環(huán)節(jié),,為藥企或醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供基于此環(huán)節(jié)的技術(shù)服務(wù),如化合物篩選,、分子設(shè)計(jì),、晶體預(yù)測(cè)等,從而加速新藥研發(fā)進(jìn)程,。 這種提供“計(jì)算服務(wù)”的模式屬于一種新型CRO/CDMO,,這類(lèi)型ITBT企業(yè)會(huì)在與藥企的實(shí)際合作中執(zhí)行不同的商業(yè)模式,例如一些企業(yè)可能會(huì)以化合物IP的方式進(jìn)行合作,,二者共同推進(jìn)IP完成臨床試驗(yàn)到上市,。 ITBT企業(yè)正在加速合作發(fā)展 雖然是一種全新的概念,但是IT與BT的融合并不是近年來(lái)才出現(xiàn)的,,以計(jì)算科學(xué)賦能生物制藥早在數(shù)年前就已有企業(yè)涉足,,宇道生物、晶泰科技,、哲源科技等都是國(guó)內(nèi)最早一批生物計(jì)算領(lǐng)域的公司,。而伴隨著人工智能技術(shù)的完善、醫(yī)療數(shù)據(jù)資源的積累,,ITBT領(lǐng)域也涌入了越來(lái)越多的新企業(yè),,2019年成立的星藥科技、2020年成立的百圖生科,,都是基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行生物醫(yī)藥研發(fā)探索,。 動(dòng)脈網(wǎng)對(duì)全球涉足ITBT的企業(yè)進(jìn)行了簡(jiǎn)單梳理: 中國(guó)涉足ITBT的部分典型企業(yè)盤(pán)點(diǎn) 可以看到,在我們統(tǒng)計(jì)的國(guó)內(nèi)涉足ITBT藥物研發(fā)的14家典型企業(yè)中,,有8家不僅自主擁有ITBT技術(shù)能力,,也基于該能力自主搭建起了獨(dú)立的臨床新藥管線(xiàn),分別是宇道生物,、冰洲石生物,、未知君、億藥科技,、智藥科技,、星亢原、星藥科技和索智生物,; 另外6家企業(yè)晶泰科技,、哲源科技,、深度智耀、望石智慧,、百圖生科,、劑泰科技更側(cè)重提供藥物研發(fā)服務(wù),這類(lèi)公司更注重結(jié)合自身在AI領(lǐng)域的專(zhuān)長(zhǎng)與藥企合作,,共同搭建/推進(jìn)管線(xiàn)進(jìn)程,。 值得一提的是,與中國(guó)首屆生物計(jì)算大會(huì)共同展開(kāi)的還有百圖生科與索智醫(yī)療的合作,。百圖生科側(cè)重于AI算法等生物計(jì)算引擎的建設(shè),,索智醫(yī)療則是在百圖生科和維亞生物共同加持下成立,旨在打造一個(gè)以人工智能為基礎(chǔ)的新型的新藥研發(fā)范式,。 與此同時(shí),,一些大型藥企、CRO/CDMO企業(yè)也開(kāi)始通過(guò)合作或兼并購(gòu)等方式擴(kuò)大公司在ITBT方向的比重,。例如,藥明康德投資了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)相結(jié)合進(jìn)行分子發(fā)現(xiàn)的公司Insilico Medicine,;正大天晴通過(guò)與阿里云醫(yī)療AI合作,,以獲得全新的基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的化合物篩選方法; 2018年,,羅氏以19億美元收購(gòu)腫瘤大數(shù)據(jù)公司Flatiron Health,,為其提供研發(fā)所需的數(shù)據(jù)與技術(shù)支持,加速新藥上市,;2019年,,江蘇豪森與美國(guó)AI制藥公司Atomwise達(dá)成合作,雙方將合作設(shè)計(jì)并發(fā)現(xiàn)多個(gè)治療領(lǐng)域中多達(dá)11種未公開(kāi)靶蛋白的潛在候選藥物,。據(jù)悉,,全球前十大藥企均已入局ITBT。 海外部分ITBT企業(yè)代表 Atomwise:化合物篩選 Atomwise成立于2012年,,位于美國(guó)舊金山,,是一家利用超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行藥物研發(fā)的AI制藥公司。公司利用運(yùn)用超級(jí)計(jì)算機(jī),、深度學(xué)習(xí)和復(fù)雜的算法模擬人類(lèi)分析化合物分子的過(guò)程,,從千萬(wàn)量級(jí)中篩選出潛在藥物,從而加速化合物篩選,、新藥發(fā)現(xiàn),,同時(shí)降低研發(fā)成本。 該公司在2020年8月11日獲得了由B Capital Group和沙特公共投資基金Sanabil Investments共同領(lǐng)投的B輪投資,,總金額1.23億美元,,老股東DCVC,、BV百度風(fēng)投、騰訊,、Y Combinator,、杜比創(chuàng)投、AME Cloud Ventures等老股東繼續(xù)追加投資,。同年10月6日,,Atomwise又獲得了比爾及梅琳達(dá)·蓋茨基金會(huì)230萬(wàn)美元捐款(Grant)。 據(jù)悉,,Atomwise計(jì)劃繼續(xù)擴(kuò)大與禮來(lái)公司,、拜耳、漢索制藥,、Bridge Biotherapeutics,、StemoniX、SEngine Precision Medicine等生物制藥公司的合作,。迄今為止,,Atomwise已與公司合作伙伴簽署了價(jià)值約55億美元的共同研發(fā)條款。 Exscientia:小分子化合物設(shè)計(jì) Exscientia成立于2012年,,位于英國(guó)牛津,,是一家自動(dòng)化AI藥物設(shè)計(jì)公司,平臺(tái)同時(shí)利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,,根據(jù)已有的藥物研發(fā)數(shù)據(jù)自動(dòng)設(shè)計(jì)出上百萬(wàn)種與特定靶標(biāo)相關(guān)的小分子化合物,,并根據(jù)藥效、選擇性,、ADME等其他條件對(duì)化合物進(jìn)行評(píng)估和篩選,。公司嘗試將一些算法進(jìn)行組合,可以將藥物研發(fā)時(shí)間從4.5年降低至1年,,并且能夠有效減少前期需要考慮的化合物數(shù)量,。 2021年4月27日,Exscientia宣布完成了融資總額為2.25億美元的D輪融資,,由軟銀愿景基金二期領(lǐng)投,,上輪融資的主要投資方Novo Holdings和BlackRock(貝萊德集團(tuán))旗下基金參投,其他投資者包括Mubadala Investment Company,、Farallon Capital,、Casdin Capital、GT Healthcare Capital,、Marshall Wace,、Pivotal bioVenture Partners、Laurion Capital、Hongkou以及百時(shí)美施貴寶,。與此同時(shí),,軟銀還提供另外價(jià)值3億美元的股權(quán)承諾,由Exscientia自行決定是否注資,。 而就在一月前的3月4日,,Exscientia才完成了4000萬(wàn)美元的C輪融資,投資方包括BlackRock(貝萊德集團(tuán))旗下基金,、Novo Holdings,、Evotec、Bristol Myers Squibb和GT Healthcare Capital,。與此同時(shí),,Exscientia正積極與百時(shí)美施貴寶、賽諾菲,、拜耳和大日本住友以及多家生物技術(shù)公司建立了藥物發(fā)現(xiàn)合作伙伴關(guān)系,。 Genesis Therapeutics:分子生成及特性預(yù)測(cè) Genesis Therapeutics成立于2019年,位于美國(guó)舊金山,,是一家致力于利用AI技術(shù)推動(dòng)新型小分子藥物的發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)的生物制藥公司,,公司將新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生物物理模擬和大規(guī)??蓴U(kuò)展的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合,,以實(shí)現(xiàn)分子自動(dòng)生成和特性預(yù)測(cè)。據(jù)悉該公司是由Feinberg博士在斯坦福大學(xué)Vijay Pande博士實(shí)驗(yàn)室工作時(shí)搭建的AI技術(shù)平臺(tái)演化而來(lái),,由斯坦福大學(xué)與默沙東研究實(shí)驗(yàn)室合作驗(yàn)證后創(chuàng)立。 2020年12月2日,,Genesis Therapeutics宣布完成了5200萬(wàn)美元的A輪融資,,由Rock Springs Capital領(lǐng)投,T. Rowe Price Associates,、Andreessen Horowitz,、Menlo Ventures和Radical Ventures、Felicis Ventures,、Jazz Venture Partners,、Harpoon Ventures、Ulu Ventures,、Propagator Ventures和Open Field Capital等共同跟投,。 該公司積極與世界各地的生物制藥公司合作,在2020年10月與羅氏旗下子公司基因泰克(Genentech)達(dá)成多目標(biāo)合作協(xié)議,,將利用Genesis Therapeutics的圖形機(jī)器學(xué)習(xí)和藥物發(fā)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)知識(shí),,為多個(gè)疾病領(lǐng)域的治療目標(biāo)確定創(chuàng)新的候選藥物,共同推出新型療法。 Redesign science:蛋白質(zhì)靶點(diǎn)小分子篩選 Redesign science成立于2017年,,位于美國(guó)紐約,,旨在通過(guò)強(qiáng)大的云端并行分子動(dòng)力學(xué)模擬技術(shù),重點(diǎn)研究難以成藥的蛋白質(zhì)靶點(diǎn),。公司獨(dú)家技術(shù)平臺(tái)研發(fā)的AlphaSpace物理引擎可在原子級(jí)別精度對(duì)藥物靶點(diǎn)蛋白進(jìn)行超長(zhǎng)時(shí)分子動(dòng)力學(xué)模擬 ,,快速篩選上億級(jí)別的小分子數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)傳統(tǒng)力學(xué)和量子力學(xué)的結(jié)合,,Redesign Science能夠?qū)θ我獾鞍踪|(zhì)靶點(diǎn)進(jìn)行快速高精度建模,,即使是沒(méi)有任何結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的蛋白體。 該公司在2019年10月15日完成了數(shù)百萬(wàn)美元的種子輪融資,,由Notation Capital領(lǐng)投,,晨興資本(現(xiàn)五源資本)、Third Kind Venture Capital,、Refactor Capital等跟投,。 與此同時(shí),Redesign Science針對(duì)癌癥以及IBD(發(fā)炎性腸疾?。┑燃膊☆I(lǐng)域,,已建立起多個(gè)新藥研發(fā)合作關(guān)系。通過(guò)與合作伙伴進(jìn)行多種不同疾病的共同研究,,Redesign Science計(jì)劃利用其AlphaSpace物理引擎來(lái)揭示以往未知的蛋白運(yùn)行機(jī)制,,并開(kāi)發(fā)新型小分子藥物來(lái)治療疾病。 ITBT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向與難點(diǎn) 雖然賽道火熱,,但I(xiàn)TBT在中國(guó)依舊還處于早期,,面臨著諸多亟待解決的痛點(diǎn)與矛盾,IT端的數(shù)據(jù)來(lái)源及存儲(chǔ)問(wèn)題便是其中之一,。 “盡管數(shù)據(jù)的生產(chǎn)已經(jīng)工業(yè)化,,但是數(shù)據(jù)的理解與使用的能力還是非常欠缺,尤其在生物和醫(yī)藥領(lǐng)域更加明顯,?!敝锌圃河?jì)算所-哲源·圖靈-達(dá)爾文實(shí)驗(yàn)室副主任趙宇認(rèn)為,大數(shù)據(jù)對(duì)一些醫(yī)藥企業(yè)來(lái)說(shuō)并不是工具,,而是泥潭,。 數(shù)據(jù)是ITBT發(fā)展的基石,包括那些通過(guò)多種手段檢測(cè)而來(lái)的多維度數(shù)據(jù),?!耙郧岸嗑S度數(shù)據(jù)是沒(méi)辦法很好整合到一起的,但是伴隨AI的加入之后,,多組學(xué)數(shù)據(jù)已經(jīng)可以對(duì)疾病判斷,、靶點(diǎn)研究產(chǎn)生積極的影響。”百圖生科副總裁蔣昭實(shí)這樣表示,,“龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)為臨床藥物靶點(diǎn)研究起到非常重要的作用,。” 而這些數(shù)據(jù)的來(lái)源,,主要分為公開(kāi)和非公開(kāi),。公開(kāi)數(shù)據(jù)集包括了海量文獻(xiàn)、專(zhuān)利,、臨床試驗(yàn)報(bào)告等,,這部分開(kāi)源數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度不夠,顆粒度越來(lái)越細(xì),,一些誤差可能就會(huì)掩蓋背后的規(guī)律,。“怎么建設(shè)更體系化的數(shù)據(jù)集是百圖生科作為生物計(jì)算公司努力探索的方向,?!卑賵D生科聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO劉維表達(dá)了這樣的觀點(diǎn)。 對(duì)于非公開(kāi)的數(shù)據(jù),,例如一些大型藥企利用本身技術(shù)和研發(fā)基礎(chǔ)以及多年積累的藥物研發(fā)數(shù)據(jù),,同樣能夠?yàn)樗幬镅邪l(fā)賦能。不過(guò)這部分?jǐn)?shù)據(jù)在業(yè)內(nèi)都是稀缺資源,,ITBT企業(yè)往往只能通過(guò)商務(wù)合作等方式獲取,。 在數(shù)據(jù)儲(chǔ)存上,目前主要還是基于本地化以及云端存儲(chǔ)的解決方案,。而伴隨未來(lái)醫(yī)療數(shù)據(jù)的增多,,預(yù)計(jì)到2025年中國(guó)產(chǎn)出的需要被存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量最高可能會(huì)達(dá)到20EB以上級(jí)別,數(shù)據(jù)儲(chǔ)存及加密也會(huì)成為ITBT企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展必須面臨的問(wèn)題之一,。 另一方面,,基于ITBT模式加速了新藥研發(fā)的效率,但是對(duì)于藥企而言怎么從效率提升變成最終的質(zhì)量提升,,即提高藥物臨床研發(fā)成功率也是ITBT企業(yè)需要面對(duì)的一大問(wèn)題,。 藥明康德相關(guān)負(fù)責(zé)人提到,,計(jì)算對(duì)于醫(yī)藥行業(yè)并不是從1到1,,而是還有很多機(jī)會(huì)可以推進(jìn):第一層,ITBT最清晰的路徑是從已知靶點(diǎn)找到合適配體,;第二層,,ITBT如何基于靶點(diǎn)和通路設(shè)計(jì)出新藥,提升整體藥物的臨床成功率,;第三層,,ITBT怎么從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),基于還原論,從一個(gè)靶點(diǎn)一個(gè)分子的思路找到新的適應(yīng)癥,、新的治療方法,。 目前來(lái)看,ITBT產(chǎn)業(yè)還主要停留在第一層,,傳統(tǒng)藥企與IT行業(yè)正處于融合階段,,即提高藥物研發(fā)的效率,但是提升效率只是第一步,,怎么從效率的提升進(jìn)展到?jīng)Q策質(zhì)量的提升,,這就需要來(lái)自于好的數(shù)據(jù)與好的決策模型。只有伴隨著未來(lái)生物數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升,,IT與BT的融合才將獲得進(jìn)一步加速,,未來(lái)十年的生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)也將隨著生物計(jì)算的興起再次步入黃金時(shí)代。 *封面圖片來(lái)源:123rf ★ 如果您想對(duì)接動(dòng)脈網(wǎng)所報(bào)道的企業(yè),,請(qǐng)點(diǎn)擊文末左下方“閱讀原文”填寫(xiě)表單,,我們的工作人員將盡快為您服務(wù)。
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