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梁颕宇李开复投资的医疗AI公司会怎样改变医药研发?

时间:2021-03-09     作者:商业人物【转载】   来自:福布斯中文网

梁颕宇李开复投资的医疗AI公司会怎样改变医药研发?

 

3月2日,一场线上小型论坛低调开场。尽管时间不长,但有了中国医疗健康投资女王、启明创投主管合伙人梁颕宇和AI教父级人物创新工场创始人李开复博士的参与,让这场会议有那么一点不同,值得期待。

这两位重量级人物向外界介绍的是他们一起投资的——AI辅助药物研发公司Insilico Medicine(英矽智能)。

Insilico Medicine几天前刚刚宣布,首次将生物学和化学生成学相结合,发现一种全新机制的用于治疗特发性肺纤维化(IPF)的临床候选新药,并成功通过多次人类细胞和动物模型实验验证。

这意味,业界首次对人工智能进行科学验证,并将其用于新药研发,直至候选化合物的临床前研究,这不仅改写了药物发展历史,也在生物技术和药物发现领域揽获多项行业第一。

 

提效新药研发

新药研发是人类发展中最复杂、最具风险和耗时最漫长的技术研究领域之一。要想发现一种药物,需要许多生物、化学和医学方面的高智商和高技能的专家。整个过程需要耗费数十年,数十亿美元,且失败率达90%以上。市场上很少有真正创新的药物。2020年,FDA共批准53款新药上市,其中35种是小分子药物,是史上新药获批数量最高的一年,而且这些药物中的许多都是针对已知分子靶点。发现能够作用于广泛适应症新靶点的新分子是极其罕见的。

Insilico Medicine首次利用许多相互关联的深度学习模型和其他先进的人工智能技术,成功地将生物学和化学结合起来,发现了一个新的生物靶点,并生成了能够作用于特发性肺纤维化 (IPF)这一非常难治疾病的一个新的小分子。

经过所有必要的人类患者细胞、组织和动物验证实验后,证明这个新发现是能够作用于新型泛纤维化靶点的首个临床前候选分子药物,目前正在为临床开发做准备。

特别需要一提的是,Insilico Medicine这两项发现所耗费的时间和成本仅相当于传统药物研究流程的一小部分。更重要的是,虽然生物学的失败概率超过90%,化学的失败概率甚至更高,Insilico Medicine计并合成了不超过80个分子,其中有几个分子达到临床前候选化合物的水平,这是迄今为止取得的前所未有的命中率。解决了新药研发的生产效率难题。

这是一个里程碑式的时刻。

 

AI赋能第一步

众所周知,人工智能的发展依赖于数据,尤其是高质量的大数据集。幸运的是,药物发现过程的每一步都会产生大量数据,这些数据为现代人工智能技术的发展奠定了基础。

这些人工智能技术的应用已经被证明在药物发现过程的几乎每一个步骤都是有帮助的一特别是在疾病假设和靶点识别阶段。深度学习模型和自然语言处理技术在建模大型复杂多维数据集如基因组学、蛋白质组学、临床数据、靶点结构数据和非结构化文本(研究论文、专利、科研经费等)方面的作用是不可小觑的。

Insilico Medicine首席执行官Alex Zhavoronkov介绍,2014年公司成立,两年后Alex通过实验验证证明,深度学习系统可以从组学数据中识别新的生物靶点。自2017年-2019年,Insilico Medicine一直不断在证明,生成式人工智能可以发明和设计能够作用于人类细胞和动物的新分子。

2019年,Insilico开创了历史,它发明并推出了一种新的用于药物发现的人工智能系统,能够在21天从始至终创造出全新的分子,花费仅约15万美元。由于靶点发现的失败率约为95%,Insilico当时解决了该行业药物发现的最大瓶颈之一。

Insilico利用自主研发的Pharma.AI软件,为制药和生物技术公司提供靶点发现和生成化学系统服务和支持。PandaOmics靶点发现AI系统可作为软件服务提供,Chemistry42小分子生成化学平台已于2020年9月开始在药企用户现场安装和部署。

迄今为止,全球多个制药公司已开始采用Chemistry42分子生成和设计平台,andaOmics则在多个著名学术机构和制药公司的药物靶点发现部门采用。在中国Insilico的伙伴就有北京泰德制药、江苏正大丰海制药等。

但在李开复看来,这仅仅是AI赋能新药研发的第一步,未来还需继续深入才能体现AI真正的价值。梁颕宇也认为这仅仅是开端。她表示,在医疗领域,AI最先落地的是影像场景,这次是药物研发场景。但从整个医疗领域的全景来看,还有很多AI没有介入的领域,很多问题更复杂,需要更长时间和更系统化的解决方案。

“AI不是万能的,但没有AI是万万不能的”。

 

启明创投、创新工场的未来布局

人工智能是药物研发最重大的技术红利之一。而围绕药物研发等医药环节,启明创投和创新工场都有布局。

总部位于美国的Schrödinger (SDGR.O),是一家为制药、生物技术和材料科学研究提供高级分子模拟,以及计算器软件解决方案和服务的软件开发公司。启明创投为Schrödinger的投资方。Schrödinger基于物理与机器学习的技术将大大减少药物开发所需的平均时间和成本,开发时间也将缩短到2-3年。目前,全球制药行业每年在研发上花费约1,800亿美元,这是一片蓝海。

因用AI缩短了研发进程,Schrödinger被认为是如同特斯拉一样具备颠覆性技术,其上市成为美国2020年IPO的重头项目。

梁颕宇透露,启明创投创投已在AI和数字医疗相关的领域布局了15家公司。

今年2月8日,创新工场继续完成了镁伽3000万美元B2轮融资。成立于2016年的北京镁伽机器人科技有限公司利用人工智能和自动化技术赋能生命科学及多个垂直行业。其的“镁伽鲲鹏实验室”已经组建一个包含生物学家、药学家、生物信息学家和数据科学家等跨学科的顶尖人才团队,持续探索机器人、人工智能和生物学能力相结合,在新药研发、基因工程、临床诊断等多个领域深入应用的可能性,赋能前沿科学研究。

举例来说,人工操作带来的实验不稳定性对医药研发一直是巨大的隐形成本。“镁伽鲲鹏实验室”将生物学能力和自动化、人工智能相结合,着力解决生物医药研发的劳动密集性、实验稳定性和可重复性等瓶颈。例如,镁伽自主研发的高通量药物活性筛选系统在多项对比测试中,都得到了相比人工操作有数十倍提升的稳定可靠结果。


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