摘要:亿药科技布局AI药物研发

完成数百万天使轮融资,亿药科技布局AI药物研发丨爱分析访谈-ifenxi调研 | 晴   空 魏伯乐

撰写 | 魏伯乐

近年来,人工智能(AI)成为各行各业关注的热点,人工智能强大的建模能力为传统行业的智能化提供了无限可能。在药物研发领域也不例外,国内已有晶泰科技、冰洲石、深度智耀、亿药科技等多家企业入局AI药物研发,其中亿药科技主攻功能化合物筛选环节。

AI药物研发知识壁垒高,对从业人员综合素质要求较高。目前,亿药科技团队规模约20人,均具有本科或本科以上学历。创始人谢正伟博士为北京大学医学部研究员,主攻抗衰老疾病研究与人工智能算法方向,核心团队包括周虹等多名北大副教授。据谢正伟介绍,亿药科技在AI药物研发方面具有多年技术积累,已完成多次技术迭代。

新药研发有三大特点,耗时长、费用高、成功率低,其核心困难在于新药研发过程中存在诸多不确定性因素,如靶点有效性等,模型是否有效必须通过实验予以确证。在谢正伟看来,人工智能技术的引入可以通过深度神经网络对分子结构的理解,在不同的研发环节建立高准确率的预测器,减少各个研发环节的不确定性,从而缩短研发周期,降低试错成本,提高成功率。

具体而言,新药研发需经过药物探索与早期研究阶段、临床前研究阶段、临床研究阶段和审核与投产上市阶段。在亿药科技看来,药物探索和早期研究阶段准确发力最为关键,在尽可能大的分子空间提供特定功能需求的准确预测,可以为后续的阶段提供足够的先导化合物。

据谢正伟介绍,亿药科技结合深度神经网络、转录调控网络与代谢网络模型构建化合物筛选模型,并通过化合物与疾病模型数据帮助模型强化学习,使模型可根据特定疾病需求、物化性质、生物毒性、合成难度等筛选条件综合给出活性先导化合物结构与药学数据预测。相比于传统方式,AI技术引入可大幅缩短筛选周期。

对于药企与其他药物研发机构而言,一旦确认开发则意味着数以亿计的支出与少则十年的投入,所以在先导化合物确认环节或是立项等环节极为谨慎,往往须有多方数据支持。在这一问题上,亿药科技通过行动物实验等方式进行药物评价,对先导化合物的药效、毒性数据进行确证,确保预测数据的准确性。

在产品方面,亿药科技经过三年时间探索,已成功构建研发药物筛选模型,现已具备对抗衰老、抗肥胖、痛风与降尿酸等疾病的药物筛选能力,并筛选出近20个与疾病关联的先导化合物,化合物活性良好,其中一半化合物已着手申请国家发明专利。

亿药科技希望通过专利转让或协同开发的形式与药企、机构和CROs合作,收取专利转让费或共享研发成果。谢正伟表示,亿药科技目前正在与数家客户洽谈合作。此外,亿药科技也直接向客户提供药物筛选平台。

值得注意的是,亿药科技已于20189月获得英诺天使基金、臻云创投数百万元天使轮融资。下一步,亿药科技将针对已有疾病模型,继续发现先导化合物并对预测数据进行确证,申请相关专利,并尝试将药物筛选模型复用至肌腱修复、癌症治疗等其他医药方向。

目前,AI药物研发技术仍处在探索与结果验证阶段,相比于计算机辅助药物设计而言,AI药物研发药物最快仍处于II期临床阶段,而计算机辅助药物设计技术已帮助4款药物成功上市。爱分析认为,虽然国内外药企与研发机构均对人工智能技术在药物研发领域的应用表示了强烈关注,但从结果上看,AI药物研发能否厚积薄发,仍有很长的路要走。