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AI药物研发领域投资火热

Carol Li 来源:电子发烧友网 作者:李弯弯 2022-06-11 00:12 次阅读

电子发烧友网报道(文/李弯弯)新药物发现的大致过程需要先发现靶点-验证靶点-发现先导物-优化先导物,从数十万个化合物中选出几个候选药物,最后再进入临床试验环节。

根据目前众多AI制药企业的布局来看,药物发现阶段的靶点发现和化合物筛选这两个药物发现的最核心环节,是参与者较多的环节。

AI制药企业的技术和进展

布局AI制药领域的企业主要有三类,互联网科技巨头企业、大型药企和AI药物研发初创企业。互联网科技公司主要发力方向是利用公司算力和AI模型的优势介入,大型药企多与初创型AI药物研发公司合作,初创企业是AI制药的主力军,是主要的推动者和实践者。

在AI药物研发领域,国外的Schrodinger、Exscientia、Abcellera和国内的英矽智能、晶泰科技、深势科技等公司表现较为优秀。

Exscientia的核心能力是数据库(ChEMBL)和主动学习的AI,ChEMBL是一个包含大量临床实验药物和批准药物的治疗靶标和适应症的平台,主动学习AI可以在数据很少打标签,或不打标签的情况下,通过让模型更多者学习,做到在较少训练样本下获得较好的模型。

Schrodinger经过多年研究,发现了一个精度非常高的用于描绘分子动态变化的模型。该公司可以提供一整套分子模拟的解决方案,包含Glide(分子对接)、FEP+(自由能微扰)、Desmond(分子动力学模拟)、PyMol(蛋白可视化工具)等模块。

AbCellera专有的AI驱动抗体发现平台通过分析天然免疫系统数据库来寻找可以开发为药物的抗体,2020年因为与礼来合作开发新冠肺炎抗体bamlanivimab而全球闻名,该药目前已获得FDA的紧急使用授权(EUA)。

英矽智能开发人工智能系统,利用深度生成模型、强化学习、变换模型和其他现代机器学习技术来生成具有特定属性的新分子结构。今年2月,英矽智能首个由AI发现的抗纤维化候选药物的I期临床试验中完成向多名健康志愿者的临床给药。

自2020年推出人工智能靶点发现引擎PandaOmics和小分子化合物生成引擎Chemistry42以来,全球前20大制药公司中有9家授权引进了英矽智能的人工智能药物研发平台。

晶泰科技主要专攻方向是AI晶型预测,这个流程能够预测化合物的不同结晶状态,并指出不同状态下的用药效果,从而提高药效和缩短研发周期。目前晶泰科技已和多家药企达成合作,包括与世界排名前十药企中的7家达成正式付费合作。

深势科技运用人工智能和分子模拟算法,结合先进计算手段求解重要科学问题,为生物医药、能源、材料等打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。深势科技的算法是利用AI大幅加速量子力学、分子动力学等物理模型的求解,再结合高性能计算等前沿计算手段,进一步提升物理模型的求解效率,从而高效计算微观尺度的物理化学问题。

AI制药领域融资火热

近几年AI制药领域投融资火热,2010年至2020年10月,海内外有超过50家AI+新药企业获得融资,合计融资总额超过300亿元,其中2019年至2020年的融资就超过133亿元。

数据显示,2021年到现在,AI制药领域的投融资只增不减,2021年,全球在该领域的融资总额约为266亿元,其中,中国的融资金额超过90亿元。2022年一季度,AI制药领域发起40多起融资,总金额金额累计超160亿元。

从上述提到的英矽智能、晶泰科技、深势科技三家公司过去几年的融情况来看,AI制药领域的投资热就可见一斑。

日前,英矽智能就刚宣布完成6000万美元D轮融资,2018年6月,英矽智能获得了药明康德的战略投资,2019年9月该公司再次获得启明创投、斯道资本及百度等3700万美元B轮融资,去年6月完成2.55亿美元C轮融资。

晶泰科技目前已经获得6轮融资,2015年刚成立不久获得人人网和腾讯2400万元人民币A轮投资,2016年获得峰瑞资本、真格基金A+轮融资,2018年完成B轮和B+轮6100万美元融资,2020年完成3.188亿美元C轮,2021年8月完成4亿美元D轮融资。

深势科技在短短一年半完成四轮融资,2021年8月完成由高瓴创投领投,百图生科跟投的数千万美元A轮融资,2022年1月完成由源码资本、启明创投领投的数千万美元B轮融资,老股东高瓴创投、经纬创投等持续加码。

可以看到,近几年AI制药企业密集获得投资,从投资方来看,包括大型药企,比如药明康德;互联网巨头企业,比如腾讯、百度;以及众多知名投资机构。

小结

当下AI制药不时传出最新进展,融资情况依然火热,不过真正通过AI技术研发的药物目前还未真正进入市场,而且,AI在药物研发上也还存在不少难题,比如AI制药初创企业缺乏数据等。整体而言,将AI应用于制药有利于药企节约时间和成本,有利于让民众更快获得可靠的新药,然而在这之前还需要产业共同克服困难和挑战。

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