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Insilico Medicine获3700万美元B轮融资,加速AI制药推广与应用

于靖
2019-09-10 · 10:15
[ 亿欧导读 ] 目前,Insilico Medicine开发和验证了一套可供生成模型以及机器学习的算法,用来设计生成小分子靶向药物。据悉,本轮融资将用于其核心平台的产业化开发,组建管理团队,同时扩大自身产品管线。
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作者:于靖,图片来自“pexels”

亿欧大健康9月10日消息,AI药物研发公司Insilico Medicine日前完成3700万美元的B轮融资。据悉,本次领投方为启明创投,斯道资本、F-Prime Capital、礼来亚洲基金、创新工场、百度风投、兰亭投资、BOLD Capital Partners等其他投资方跟投。

Insilico Medicine表示,本轮融资将主要用于其小分子设计平台以及靶点发现平台的产业化开发,组建具有丰富制药行业经验的管理团队。除此之外,通过与其他大型制药公司合作的模式,Insilico Medicine还将进一步开发自身在癌症、纤维化、NASH、免疫学和中枢神经系统疾病等方面的产品管线。

成立于2014年的Insilico Medicine,是一家美国抗衰老及癌症治疗药物研发商。公开资料介绍,其主要依托基因组学、医疗大数据及AI技术等技术手段,专注于癌症治疗、抗衰老药物的研发、生产及销售,同时面向用户提供健康管理、癌症预防等服务。

大体来说,药企成功推出一款新药,前后经历的环节包括发现与甄别、临床前研究、临床研究、新药申报和后续工作。无论是理论上的数据量,还是实际过程的复杂性,计算在临床开发及之后的阶段作用有限;而更多的发挥空间,是在计算属性更强的药物发现、筛选等环节。因此,包括Insilico Medicine在内的一批科技企业以临床前研究为切入点,通过AI等新技术介入此前的阶段,提高药物研发的速度与成功率。

长期以来,新药研发以“双10”(10亿美元,10年时间)这一底线著称于业界,高风险和高投入一直是横亘在药企面前的难题。礼来2016年公布的一组数据显示,其成功开发出一款药物需要耗费18亿美元,周期在10年以上。于是,克服化学家经验的局限性,AI算法帮助现有药物设计环节得到更多更好的候选物,则成为AI新技术应用在制药领域的主要价值。

目前,Insilico Medicine开发和验证了一套可供生成模型以及机器学习的算法,用来设计生成小分子靶向药物。与此同时,Insilico Medicine还能通过其靶点发现平台找到在癌症、纤维化、NASH、免疫学和中枢神经系统疾病等方面的靶点。不过具体来看,Insilico Medicine的研究路线与传统制药企业有所差异。

传统制药企业在寻找潜在治疗成分时,会研究自然存在的分子。当其找到一种可能成为候选成分的分子后,则会开始进行一系列测试,以确定这些分子的治疗效果。Insilico Medicine可以说是“反其道而行之”:从一开始就确定一个最终目标,比如说治愈癌症,然后使用深度学习算法工具箱来重新设计理想的分子,这些分子可能并非自然存在的,却可以在实验室中“制造”出来。

值得一提的是,Insilico Medicine最近在《自然》子刊Nature Biotechnology上发表最新研究论文,其主要内容展示了用生成模型以及增强学习算法设计出来的小分子靶向药物,并且在细胞和动物模型上验证设计出来的分子活性和初步药代动力学特性。

商业模式上,Insilico Medicine通过与早期的生物技术公司以及大型生物制药企业的合作来推动数字时代医药行业的发展。2018年6月Insilico Medicine披露上一轮融资时,当时的投资方就包括国内CRO龙头企业药明康德。双方还达成战略合作伙伴关系,Insilico Medicine的研究发现将放在药明康德平台上进行测试。

“Insilico Medicine是人工智能药物开发赛道的行业领导者,我们期待公司能利用其先进的技术缩短药物开发的时间,并且与启明创投的其他被投企业产生协同效应。” 启明创投主管合伙人梁颕宇表示。

在仿制药一致性评价、“4+7”城市带量采购等政策风向下,新药研发的赛道迎来新的发展期,这无疑为“AI+制药”的应用添了一把“干柴”。但从行业视角来看,对于高质量数据的诉求和更高效的计算资源调度,仍然制约着“AI+制药”的发展。如何获取质量更高的数据,从而为更好的落地打下基础,或许将是摆在Insilico Medicine面前的下一个门槛。

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编辑:郭铭梓

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