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AI加速药物筛选,Atomwise获得4500万美元投资,百度和腾讯参与投资
来源:动脉网  作者:佚名 2018-03-09 09:47:28
Atomwise开创性的软件技术AtomNet通过强大的深度学习算法和超级运算,可以像人类化学家一样每天分析千万级的分子来筛选潜在药物。在过去的两年内公司发展迅速,已与美国前十大制药公司,多家生物技术公司,四十多所主要研究型大学建立了合作关系。同时,有50多个研发项目正在进行。与包括Merck等四家大型药企达成了合作关系,同时还和很多其他的生物技术公司、研究机构和大学关系密切。

近日,硅谷的软件公司Atomwise在A轮融资中共获得4500万美元投资,以Monsanto Growth Ventures为领投公司,其他还包括DCVC(Data Collective)、百度和腾讯等横跨科技、生物制药和农用化学品多个领域的投资公司。Atomwise公司的主要研究方向是利用人工智能(AI)来加速化合物筛选,帮助新药发现。

从动脉网的数据库了解到,Atomwise已经经历了多轮融资:

2013年1月,Atomwise获Grant Challenges Canada22.5万美元拨款。

2014年12月,公司获12万美元种子轮融资,投资方为Y Combinatior。

2015年3月,Atomwise再获22.5万美元种子轮融资。

2015年6月,公司又获600万美元种子轮融资,投资方为OS Fund,Khosla Ventures,DFJ德丰杰,AME Cloud Ventures,Data Collective等。

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Atomwise联合创始人兼首席执行官Abraham Heifets博士表示:“从 2012年到现在,Atomwise成为第一家将深度神经网络用于药物开发的商业化公司。目前,Atomwise已经向众多客户展示了我们在药物研发领域的实力。”

Atomwise开创性的软件技术AtomNet通过强大的深度学习算法和超级运算,可以像人类化学家一样每天分析千万级的分子来筛选潜在药物。在过去的两年内公司发展迅速,已与美国前十大制药公司,多家生物技术公司,四十多所主要研究型大学建立了合作关系。同时,有50多个研发项目正在进行。与包括Merck等四家大型药企达成了合作关系,同时还和很多其他的生物技术公司、研究机构和大学关系密切。

动脉网曾在《【AI系列报道】Atomwise:用AI研发新药,成本猛减数亿美金》报道过。2015年,公司宣布在寻找埃博拉病毒治疗方案方面有一些进展,即在 Atomwise 预测的药物中,有两种或许能用来抗击埃博拉病毒,他们用时一个星期就找到了这种药物,并且成本不超过 1000 美元。

目前,高通量筛选机器人可以帮助筛选潜在的有效分子,最高效率是每天10万个化合物。Atomwise公司宣称借助他们的软件技术可以将通量提高到每天1-2千万个化合物筛选。

公司CEO Abraham Heifets博士表示,大多数公司都从生物学的角度来寻找靶点,确定哪些蛋白和通路在疾病过程中扮演重要角色。“当你弄清了这些问题,就需要一个特殊的分子来阻止相应蛋白,抑制该通路。所有这一切都是基于化学研究,而我们开发的软件可以很好的帮助解决这类问题”。他说道:“我们见证了生物制药领域从稀缺到丰富的迅猛发展。Atomwise已经有了自己的分子库,你可以在线选择哪些来进行筛选,比如选择6亿个分子,而利用常规的筛选方法这几乎是不可能完成的。生物制药想要取得惊人的成果,未来离不开我们的计算软件”。

Heifets博士还认为,公司使用AI技术帮助药物设计者判断分子是否还有继续研究的必要,大大的节约了筛选过程的时间,可以间接解决制药行业投资回报率低的问题。“制药行业不会一直保持较低的投资回报率,这不是长久之计。我们需要像AI这类新技术来帮助解决这一问题”。对于这种说法,很多生物制药负责人并不赞同。关于AI是否能提高药物研发速率一直充满争论,很多人认为这种技术是被高估了。科学作家Derek Lowe关注像Atomwise这样的AI公司很久了,数月前他在博客中这样写到:“化合物筛选只是临床前早期研究阶段的一部分,我还没有看到有哪一个成功的药物它的早期筛选是其限速步骤,多花几周在药物的最初探索发现阶段,不也是一件很有趣的事情么?”

对于公司未来技术的应用领域,Heifets博士认为既会包括生物制药公司,农药产品公司也是公司的客户群。因为软件计算并不会知道某一碳原子是来自人类细胞还是小麦细胞,对农业化合物的分析还可以使该技术变得更可靠。

而对于这次投资,投资公司Monsanto Ventures认为非常值得,他们对Atomwise 公司的技术成果印象非常深刻,未来可以用于寻找有前景的化合物用于农作物保护,并帮助解决农化产品的研发问题。

编辑:张洁
关键字:       医药  人工智能  制造业  互联网 
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