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AI藥物研發領域投資火熱

Carol Li ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:李彎彎 ? 2022-06-11 00:12 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/李彎彎)新藥物發現的大致過程需要先發現靶點-驗證靶點-發現先導物-優化先導物,從數十萬個化合物中選出幾個候選藥物,最后再進入臨床試驗環節。

根據目前眾多AI制藥企業的布局來看,藥物發現階段的靶點發現和化合物篩選這兩個藥物發現的最核心環節,是參與者較多的環節。

AI制藥企業的技術和進展

布局AI制藥領域的企業主要有三類,互聯網科技巨頭企業、大型藥企和AI藥物研發初創企業。互聯網科技公司主要發力方向是利用公司算力和AI模型的優勢介入,大型藥企多與初創型AI藥物研發公司合作,初創企業是AI制藥的主力軍,是主要的推動者和實踐者。

在AI藥物研發領域,國外的Schrodinger、Exscientia、Abcellera和國內的英矽智能、晶泰科技、深勢科技等公司表現較為優秀。

Exscientia的核心能力是數據庫(ChEMBL)和主動學習的AI,ChEMBL是一個包含大量臨床實驗藥物和批準藥物的治療靶標和適應癥的平臺,主動學習AI可以在數據很少打標簽,或不打標簽的情況下,通過讓模型更多者學習,做到在較少訓練樣本下獲得較好的模型。

Schrodinger經過多年研究,發現了一個精度非常高的用于描繪分子動態變化的模型。該公司可以提供一整套分子模擬的解決方案,包含Glide(分子對接)、FEP+(自由能微擾)、Desmond(分子動力學模擬)、PyMol(蛋白可視化工具)等模塊。

AbCellera專有的AI驅動抗體發現平臺通過分析天然免疫系統數據庫來尋找可以開發為藥物的抗體,2020年因為與禮來合作開發新冠肺炎抗體bamlanivimab而全球聞名,該藥目前已獲得FDA的緊急使用授權(EUA)。

英矽智能開發人工智能系統,利用深度生成模型、強化學習、變換模型和其他現代機器學習技術來生成具有特定屬性的新分子結構。今年2月,英矽智能首個由AI發現的抗纖維化候選藥物的I期臨床試驗中完成向多名健康志愿者的臨床給藥。

自2020年推出人工智能靶點發現引擎PandaOmics和小分子化合物生成引擎Chemistry42以來,全球前20大制藥公司中有9家授權引進了英矽智能的人工智能藥物研發平臺。

晶泰科技主要專攻方向是AI晶型預測,這個流程能夠預測化合物的不同結晶狀態,并指出不同狀態下的用藥效果,從而提高藥效和縮短研發周期。目前晶泰科技已和多家藥企達成合作,包括與世界排名前十藥企中的7家達成正式付費合作。

深勢科技運用人工智能和分子模擬算法,結合先進計算手段求解重要科學問題,為生物醫藥、能源、材料等打造新一代微尺度工業設計和仿真平臺。深勢科技的算法是利用AI大幅加速量子力學、分子動力學等物理模型的求解,再結合高性能計算等前沿計算手段,進一步提升物理模型的求解效率,從而高效計算微觀尺度的物理化學問題。

AI制藥領域融資火熱

近幾年AI制藥領域投融資火熱,2010年至2020年10月,海內外有超過50家AI+新藥企業獲得融資,合計融資總額超過300億元,其中2019年至2020年的融資就超過133億元。

數據顯示,2021年到現在,AI制藥領域的投融資只增不減,2021年,全球在該領域的融資總額約為266億元,其中,中國的融資金額超過90億元。2022年一季度,AI制藥領域發起40多起融資,總金額金額累計超160億元。

從上述提到的英矽智能、晶泰科技、深勢科技三家公司過去幾年的融情況來看,AI制藥領域的投資熱就可見一斑。

日前,英矽智能就剛宣布完成6000萬美元D輪融資,2018年6月,英矽智能獲得了藥明康德的戰略投資,2019年9月該公司再次獲得啟明創投、斯道資本及百度等3700萬美元B輪融資,去年6月完成2.55億美元C輪融資。

晶泰科技目前已經獲得6輪融資,2015年剛成立不久獲得人人網和騰訊2400萬元人民幣A輪投資,2016年獲得峰瑞資本、真格基金A+輪融資,2018年完成B輪和B+輪6100萬美元融資,2020年完成3.188億美元C輪,2021年8月完成4億美元D輪融資。

深勢科技在短短一年半完成四輪融資,2021年8月完成由高瓴創投領投,百圖生科跟投的數千萬美元A輪融資,2022年1月完成由源碼資本、啟明創投領投的數千萬美元B輪融資,老股東高瓴創投、經緯創投等持續加碼。

可以看到,近幾年AI制藥企業密集獲得投資,從投資方來看,包括大型藥企,比如藥明康德;互聯網巨頭企業,比如騰訊、百度;以及眾多知名投資機構。

小結

當下AI制藥不時傳出最新進展,融資情況依然火熱,不過真正通過AI技術研發的藥物目前還未真正進入市場,而且,AI在藥物研發上也還存在不少難題,比如AI制藥初創企業缺乏數據等。整體而言,將AI應用于制藥有利于藥企節約時間和成本,有利于讓民眾更快獲得可靠的新藥,然而在這之前還需要產業共同克服困難和挑戰。

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