計算機輔助藥物發現(computer-aided drug discovery,CADD)以“AI藥物發現”之名換代升級、熱潮又起。距離上一次對計算機高漲的熱情已經過去快40年了,但目前AI藥物發現的進展依舊緩慢。人工智能的擁護者們在這一次AI浪潮中又將為醫藥產業帶來些什么?
“機器學習算法的突破、計算能力的指數級增長、DNA測序以及DNA合成的加速發展,使我們能夠以前所未有的速度從生物學中學習。”國際知名醫療風投機構Flagship Pioneering(以下簡稱“FP”)的創始人兼首席執行官Noubar Afeyan曾在接受外媒采訪時說。FP用20年時間躋身國際知名醫療風投機構之列,與普通風投不同的是,FP采取以假說驅動的創新手段,一手孵化了包括Moderna在內的超過100家初創公司,投資總額超過 340 億美元。
就在近期,FP又接連推出兩家自己孵化的AI藥物研發公司,一家名為Valo Health(以下簡稱“Valo”),這是一家想利用機器學習、云計算和大數據實現藥物發現的初創公司。而在不到兩周前,FP剛剛推出另一家AI藥物研發公司Generate Biomedicines(以下簡稱Generate),專注于多種疾病的藥物發現和開發。
而此次推出的兩家公司也并不是最新成立的,只是在最近才開始“拋頭露面”。FP為何踩在這個時間點?兩家公司有何不同?FP在AI藥物研發領域正在打著什么算盤?生輝帶著問題采訪了FP的合伙人David Berry、FP的高級顧問Jason Pontin。
David Berry是Valo的創始人兼首席執行官,他自2005年以來就擔任FP的合伙人,已創立了超過25家公司,并被《麻省理工科技評論》評選為“TR35年度創新者”。
Jason Potin是FP的高級顧問,他在2004-2017年間擔任《麻省理工科技評論》的首席執行官、總編輯和出版商,加入《麻省理工科技評論》之前,他曾任全球知名投資風向雜志《紅鯡魚》的編輯,《紅鯡魚》在投資界有“硅谷圣經”之稱。Jason是麻省理工(MIT)開放式創新平臺Solve的創始人,也是MIT企業論壇的主席。
David Berry表示:“這兩家公司在實質、階段和愿景方面截然不同。Valo是一家完全整合的藥物發現和開發公司,包括靶點、分子發現和臨床開發,而Generate是一家專注于蛋白質的藥物開發公司。”
“Valo專注于打造一個完整的小分子藥物發現和開發平臺,Generate則專注于開發具有治療作用的新型蛋白質:化學物質與大分子。”Jason Potin告訴生輝。
小分子和大分子藥物兩手抓
Valo由David Berry等人在2019年初創辦,目的是想要改變藥物的開發方式,以便能夠用更快和更有效的方式治療疾病。Valo主要關注心血管疾病、神經退行性疾病和腫瘤領域。
David Berry介紹說:“Valo擁有100多人的團隊,他們讓完全集成的平臺變為現實,Opal ComputationalPlatformTM平臺可以利用人類數據,讓藥物開發變得更快速、更高效和更便宜(而不是該行業過去使用過的替代品--小鼠和細胞)。我們在建造和使用該平臺方面都取得了很大的進步。”
2019-2020年,Valo先后收購了AI制藥公司Numerate和生物制藥商FORMA Therapeutics的一些資產,包括兩個早期發現實驗室和R&D庫等,這些資產也進一步幫助Valo的Opal Computational PlatformTM平臺和Numerate的計算模型的結合進一步增強。
“制藥業已經成熟,可以進行顛覆。使用人類數據是Valo的核心,也是優勢,我們可以設計出更高的可信度,更低的成本,更快的藥物發現和開發過程,從而有可能向患者提供更多更好的藥物。”David Berry說道。
另一家公司Gnenrate由Avak Kahvejian和Geoffrey von Maltzahn在2018年聯合創立,是FP將兩個在研項目合并后成立的新公司,目的是開發具有治療作用的新型蛋白質。Avak 是生命科學的發明家、企業家和首席執行官。自2011年以來,他一直是FP的合伙人。Geoffrey 于2009年加入FP,并擔任普通合伙人。他是醫療保健和農業領域多家突破性公司的發明家、企業家、首席執行官和共同創始人。
其中一個項目是由Avak 領導的,該項目發現蛋白質的折疊需要三級結構基序,這一發現可以讓研究人員設計出能夠折疊并具有功能的新型蛋白質。另一個項目是由FP的投資總監Molly Gibson和Geoffrey合作,他們測試了機器學習在自然語言處理和圖像處理等領域取得的進步是否可以應用到蛋白質的氨基酸序列中。2018年,研究人員發現這兩個項目具有相同的目標—建立用于創建蛋白質藥物的開發平臺。“這兩個項目分別聚焦于結構基序和序列,我們認為兩者結合后能讓我們做的更快、更大。”Geoffrey表示。
Generate的Generative Biology(以下簡稱Biology)平臺可以利用已知的蛋白質信息,解析決定蛋白質結構和功能的遺傳信息,從而創建出具有治療效果的新型蛋白質序列。Generate用該平臺在COVID-19大流行期間開發出了針對SARS-CoV-2的治療候選藥物,該過程用時不到17天,而且成功率比傳統的的藥物開發過程高幾個數量級。
據了解,Valo和Generate并不是FP僅有的AI藥物研發公司,它曾在2017年推出過Cellarity。Cellarity在Avak和FP的合伙人Nick Plugis 的帶領下,由人工智能、網絡生物學、研究開發和技術領域的專家組成了一支跨學科的團隊,專注于利用單細胞技術和機器學習揭示特定細胞的狀態,通過研究和改變細胞行為來發現和開發藥物。Cellarity的目標是提高藥物發現的成功率和速度。
(來源:生輝根據公開資料整理)
人工智能為生物醫藥帶來了諸多機會,包括藥物發現和開發的成本、速度、效率。但是到目前為止,人工智能并沒有發現任何藥物,對此,David Berry表示:“人工智能行業還很年輕。它面臨并且將要面臨的最大障礙之一就是‘garbage-in-garbage-out problem’。數據質量至關重要。如果平臺沒有把控源頭的數據質量,我們將會深陷于與以往相同的低質量數據運算中,這些數據的成功率很低。”
同行評價:入局稍晚,但優勢突出
“AI藥物發現領域非常火熱,生物技術領域的主要玩家通過各種會議、期刊論文以及投資人的熱情中已經非常了解這個市場了。FP現在入局可能稍微有點晚,但他們已經孵化了三家AI公司。”全球頭部的人工智能藥物研發公司Insilico Medicine的創始人兼CEO Alex Zhavoronkov評論稱。
Alex分析道:Valo(前身是Integral)這家公司在去年夏天收購了我們領域規模最小但歷史最悠久的公司Numerate,還買下了一個小實驗室。另一家公司Cellarity,更多關注細胞行為層面,它也有一個小實驗室。這兩家公司向投資人講的內容和故事與另一家AI公司Insitro很是相似。Generate這家公司有點像我們之前和Juvenescence合作成立的Generait Pharmaceuticals ,這家公司將在generative biology領域和我們直接競爭。不過目前我們還沒有看到這家公司更多的驗證數據。
他認為FP選擇現在推出這兩家公司,可能是為了更多地籌集資金。FP的AI公司的主要競爭優勢就在于,他們有能力招聘到適合公司的、有豐富經驗的管理團隊和人才。與其它初創公司相比,David Berry和FP的其他幾位同事與許多頂級制藥公司的CEO都是朋友,他們可以很容易就獲得大量資金。
AI為定制化藥物帶來機會
一款新藥從開始研發到獲批上市,需要大約14年的時間,平均耗資約26億美元,但臨床成功率不到10%。而隨著數字醫療和人工智能的出現,新藥研發領域也正在發生重大革新。
根據CB Insights的統計,近年來藥企和人工智能達成的合作越來越多,合作的方向和覆蓋適應癥也拓展到了腫瘤和神經退行性疾病。
在國內,騰訊、百度的加入讓這一領域更加火熱。尤其是國內AI藥物研發公司晶泰科技近期宣布完成3.1億美元的C輪融資,創造了全球AI藥物研發領域融資額的最高紀錄。Alex 評論稱:“這是非常革命性的,我從各個角度都對中國很欽佩,我認為這是非常重要的舉動,因為它向許多年輕人表明這是未來的產業。”
圖 | 超過100家AI企業入局生物醫藥領域(來源:CB Insights)
對于中國互聯網巨頭紛紛入局生物醫藥,David Berry回應:“目前的藥物開發僅關注全球7%的人口,而忽略了其他93%的人口。人工智能創造了一個可以量身定制藥物開發的機會,使藥物真正適合其使用群體。一個完整的藥物發現和開發平臺將有機會為特定人群開發藥物,這可能會成為制藥行業的新領域。” 而且目前的中國醫藥市場存在很大的機會,“我們可以針對中國人群開發特定的藥物,或者是在歐洲/美國開發適合中國人群的藥物。”
“人工智能領域經歷了許多周期,包括計算機輔助設計、互聯網、基因組革命、大數據以及現在的AI。大多數成功的AI公司誕生于2013-2015年左右,那個時候深度學習開始在圖像識別方面超越人類。”Alex說道,“與消費科技不同,有大約1萬個靶點和1萬種疾病需要我們去解決,因此我想我們這個行業還需要另外100家公司。”
新藥研發和人工智能的潛力隱匿在資本的認可下,兩者到底會碰出什么樣的火花?又會給這個領域帶來什么樣的沖擊?或許現在回答還太早,但是隨著資本的進入以及各大公司的合作,必將帶動生物領域的飛速發展。
參考:
https://www.forbes.com/sites/alexknapp/2020/09/23/this-startup-has-raised-nearly-100-million-to-make-good-on-the-promise-of-ai-for-drug-discovery/#4254cfb11eec
https://www.flagshippioneering.com/companies/valo
https://www.ershicimi.com/p/113d5bea5e2d6bcf61b73106a8b11b20
責任編輯:xj
原文標題:美國頂級生物技術風投如何孵化AI藥物研發組合:大小分子藥物兩手抓,但數據質量仍是最大掣肘
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