AI + 制藥的盛宴正在上演,站在 AI 制藥風口下的 “主角們” 相繼上場亮相。
根據(jù) CB Insights 數(shù)據(jù)顯示,2015 年 - 2020 年之間,AI 技術在藥物研發(fā)領域的融資數(shù)量和金額不斷攀升。自 2020 年 3 月以來,全球共有 11 家 AI 制藥公司完成了 1 億美元以上的融資。
圖 | AI 制藥行業(yè)融資金額及數(shù)量 (來源:CB Insights 中國)
隨著AI 制藥領域融資額的不斷刷新以及 AI 技術發(fā)現(xiàn)的藥物分子相繼進入臨床階段,這是否意味著 AI 制藥正在走向成熟階段?
近日,生輝采訪了國內(nèi) AI 制藥公司 —— 廣州費米子科技有限責任公司(以下簡稱為 “費米子”)的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官鄧代國博士,與他聊了聊 AI 制藥初創(chuàng)公司發(fā)展的底層邏輯和突破口所在。
在鄧代國看來,整個 AI 制藥行業(yè)還處于早期發(fā)展階段,目前看來,行業(yè)內(nèi)還沒有出現(xiàn) “一家獨大” 的局面,各個 AI 制藥公司各自都在聚焦自己擅長的領域。
鄧代國博士畢業(yè)于中山大學計算機系,他也是一名連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。自 2015 年起,他開始探索 AI 技術在多個行業(yè)中的應用,曾搭建了紡織業(yè)領域第一個基于深度學習的大規(guī)模專業(yè)圖片搜索引擎 —— 面料電商交易平臺搜芽,并獲得創(chuàng)新工場等多家機構的投資。2018 年,他決定將 AI 技術應用于藥物研發(fā)領域,并正式成立費米子 —— 利用 AI 技術進行小分子藥物研發(fā)。
去年 11 月,費米子宣布完成近億元 A 輪融資。
“費米子指的是天使粒子,寓意我們團隊可以發(fā)現(xiàn)更多有價值的藥物分子、天使分子。” 鄧代國說。
從靶點發(fā)現(xiàn)到 IND
鄧代國這樣描述費米子正在做的事情 —— 覆蓋從藥物靶標選擇到 IND、甚至推進到臨床 I 期階段的解決方案,涵蓋了開發(fā)研發(fā)平臺、數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)結構化、數(shù)據(jù)生成和篩選、理化數(shù)據(jù)預測,并基于該平臺進行小分子藥物研發(fā)。
而從靶點發(fā)現(xiàn)到 IND 開發(fā)的核心在于其底層技術平臺 —— FermiNet 小分子研發(fā)平臺。
該平臺基于片段進行藥物設計,能夠滿足研究人員將多個針對某靶標已知活性化合物的不同片段 “糅雜” 在一起,從而獲得先導化合物。官方宣稱,基于該平臺,與傳統(tǒng)藥物研發(fā)相比,費米子可以節(jié)省 1-2 年時間,提高研發(fā)效率,部分優(yōu)化環(huán)節(jié)甚至能高出傳統(tǒng)研發(fā) 10 倍左右。
據(jù)鄧代國介紹,目前費米子正在進行 Beta 測試,選擇具有高組織及高蛋白亞型選擇性的商業(yè)開發(fā)方向,測試專有平臺的特殊篩選功能。比如說,當篩選到有活性的亞型時,提高該亞型分子的安全性、控制代謝半衰期,進行特定給藥的評測,以及特定的組織選擇分布。
具體流程是:當決定開發(fā)一條管線時,首先由 AI 和不同學科人員共同組成的投委會圍繞適應癥方向選擇靶標;確定某個靶標后,針對某個特定靶標,利用經(jīng)過優(yōu)化的通用模型篩選最佳靶標亞型;針對活性,基于這些數(shù)據(jù)和現(xiàn)有模型,生成相關結構化數(shù)據(jù),在不同的商業(yè)目標下利用通用模型去篩選特定化合物。
基于該專有小分子平臺,費米子已經(jīng)開發(fā)出了十幾條處于不同階段的小分子在研管線,適應癥集中在炎癥、鎮(zhèn)痛、腫瘤。目前,有 2-3 條針對炎癥和鎮(zhèn)痛適應癥的管線已完成臨床前候選化合物數(shù)據(jù)收集和生成,預計今年 10 月 - 12 月會提交 IND 批件。
藥物發(fā)現(xiàn)過程中的第一步是確定治療性藥物靶標。目前,費米子暫未披露所選靶標,不過鄧代國透露,靶點選擇的基本原則是全球 Top5 的創(chuàng)新靶點。
此外,費米子圍繞 3 大適應癥方向,基于已選靶標協(xié)同效果、產(chǎn)品取證以及市場規(guī)模考量,以產(chǎn)品矩陣結構覆蓋策略為主,不斷擴展產(chǎn)品管線。比如說確定慢性鎮(zhèn)痛靶標后,會相應地去補充急性鎮(zhèn)痛靶點;選擇針對皮膚炎癥的靶標之后,繼續(xù)補充針對特定器官的炎癥靶點。
鄧代國透露,費米子的商業(yè)模式主要以與藥企合作以共同研發(fā)為主,推進到 IND 或者臨床 I 期以后再進行轉讓,保留藥物的一部分權益。現(xiàn)在,費米子已經(jīng)和國內(nèi)十幾家上市制藥公司達成了合作。
平臺有待完善
費米子專有的小分子平臺還存在有待完善的空間。一是,需要構建各種功能網(wǎng)絡并不斷優(yōu)化,比如說選擇性網(wǎng)絡、半衰期網(wǎng)絡、血腦屏障網(wǎng)絡等;二是,需要不斷積累具有臨床價值的數(shù)據(jù),掌握從靶標到 IND 階段的整體解決方案。
現(xiàn)階段,費米子的數(shù)據(jù)主要有兩大來源,一是商業(yè)付款數(shù)據(jù)庫;二是公開數(shù)據(jù)庫,利用工具進行爬取并變成結構化的數(shù)據(jù),即自動識別特性分子,并把這種屬性標簽規(guī)模化和結構化集成一套系統(tǒng)。
其中 AI 的革新之處就在于整合了分散零碎的現(xiàn)有數(shù)據(jù),并生成結構化數(shù)據(jù),并通過深度學習分析出數(shù)據(jù)的規(guī)律,然后按照這些規(guī)律進行藥物研發(fā),以期提高研發(fā)效率和準確度。
現(xiàn)階段,AI + 制藥領域不會出現(xiàn) “一家獨大” 的局面
新藥的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程非常漫長,昂貴且風險性極高。根據(jù)塔夫茨藥物研發(fā)研究中心的統(tǒng)計,一款新藥的研發(fā)成本大約為 26 億美元,平均耗時 10-15 年。而每個藥物發(fā)現(xiàn)過程的平均成功率僅為 10%,制藥公司的回報率已從 2008 年的 10%下降到大約 2%。
對于藥物研發(fā)公司來說,尋求藥物研發(fā)的轉型和升級似乎也是 “必須選擇的路”。AI 能夠通過不斷深度學習優(yōu)化其在模式識別和表征學習上的熟練程度,通過對化合物結構、基礎生理機制和基因等數(shù)據(jù)快速進行結構化分析和處理,從而更精準、更快速預測分子化合物。
在揭示疾病基因通路的復雜性甚至是生物學復雜性方面,AI 似乎可以通過深度學習、算法和強大的算力給出 “最優(yōu)解”。
根據(jù)德勤的研究報告,AI 輔助藥物發(fā)現(xiàn)是解決藥物研發(fā)這道難題最有希望的解決方案。
“AI 應用于藥物研發(fā)領域具有足夠的潛力和價值。作為一種基礎工具,越來越多的制藥公司會選擇使用 AI 工具,滲透率會越來越高,效率也會越來越高。隨著 AI 設計出的藥物開始陸續(xù)進入臨床開發(fā)階段,AI 在制藥領域的話語權也在不斷增強,越來越多受到行業(yè)的認可。” 鄧代國說。
mRNA 療法公司 Moderna 正在使用亞馬遜的 AWS 云,設計新冠疫苗、開發(fā)針對腫瘤、罕見病、自身免疫疾病等領域的 mRNA 療法;BMS 與 AI 科技公司 Concerto HealthAI 達成合作,利用后者真實世界數(shù)據(jù)及 AI 平臺 eurekaHealth 加速新藥的發(fā)現(xiàn)和研發(fā);英國 AI 藥物發(fā)現(xiàn)公司 Exscientia 與 GSK、羅氏、賽諾菲、新基、拜耳等公司達成合作,2019 年 4 月,Excientia 向 GSK 交付了第一個通過 AI 發(fā)現(xiàn)的候選藥物,這是一個治療慢性阻塞性肺病(COPD)的潛在療法。。.
AI 制藥公司越來越多地與生物制藥公司牽手,一定程度上也表明制藥界開始打開對 AI 的大門,制藥公司越來越認可 AI 在新藥研發(fā)中所扮演的角色。
AI 制藥是否正在走向成熟階段?
“大環(huán)境越來越好,但是 AI 制藥是一個高門檻的領域,與傳統(tǒng)制藥方式差距很大。我認為,AI 藥物研發(fā)還處于起步階段,AI 進入成熟期還有很長的路要走。” 鄧代國說。
在他看來,未來會有更多的 AI 制藥公司如雨后春筍般成立,但是會各自聚焦特定領域,不會出現(xiàn) “一家獨大” 或者壟斷的局面。
AI 藥物研發(fā)對于生物模型、數(shù)據(jù)模型要求很高,因此每家 AI 制藥公司都有自己的邊界,難以形成壟斷局面。這些 AI 制藥公司會各自聚焦擅長的領域,發(fā)揮特定獨特優(yōu)勢,在特定領域積累實現(xiàn)差異化布局。
“第一步,把幾條管線推進 IND,挑選幾條管線推進到臨床 I 期階段,然后與特定領域的合作伙伴共同開發(fā),或者轉讓出去;第二步,完善臨床前平臺,生成 AI 驅動的藥物研發(fā)方案;第三步,繼續(xù)開發(fā)下一梯隊產(chǎn)品管線;第四步,未來希望能夠將在研管線推進到臨床 II 期,在合適的時機選擇上市。” 這是鄧代國對于費米子的下一步規(guī)劃。
原文標題:本土博士用AI尋找生物界的「天使粒子」,年內(nèi)或將有數(shù)條管線申報臨床|專訪費米子
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