聚焦老药新用+虚拟高通量筛选,AI生物科技公司燧坤智能助力研发中国创新药

岳丽丽 2020-01-20 17:28

在美国杜克大学获得计算机科学博士学位后,曾坚阳在杜克医学院从事博士后研究。2012年,作为海外人才被引进清华大学交叉信息研究院。

据悉,他所带领课题组的主要研究方向为计算生物学、机器学习和大数据分析,针对高通量生物数据进行数据挖掘、数学建模,以数据为导向研究生命科学机理,为疾病的信号通路和致病机理提供基于人工智能预测的分子生物学基础,为药物开发提供候选药物与靶点之间互相作用关系的预测。他已经在国际核心期刊和会议上发表论文60余篇,其中包括《自然》、《细胞》子刊等著名期刊。在曾坚阳心中一直有个理想,通过学术研究解决现实中的生物医药问题。2018年9月,他创办燧坤智能,理想也化为公司愿景:增加创新药物的可及性,通过人工智能提高新药研发的效率,降低药物研发和生产成本。

燧坤智能是一家利用人工智能算法发掘疾病作用靶点、发现已知药物新适应症、提升新药筛选效率、提高大分子产量的AI+生物科技公司。据CEO曾亥年介绍,公司主要业务聚焦在药物重定向和虚拟高通量筛选两个方向。在药物研发中心,小分子新实体的发现是一个耗时耗力的过程,并且存在着大量的不确定性。因此,拓展已有分子实体的靶点和适应症具有巨大价值。通过机器学习预测,燧坤智能致力于加速药物重定向过程,提供老药新用、在研药物二次开发、失败药物再利用、天然产物开发等一系列解决方案。“我们的人工智能算法系统性整合了疾病、靶点、药物等多个维度的海量数据,重建药物-靶点互相作用网络,实现了对药物-靶点互相作用的全景刻画。”

作为药物发现的起点,获得高质量的苗头化合物对于整个新药开发项目至关重要。传统的苗头化合物筛选基于实体小分子库的高通量试验筛选,从而受到化合物库多样性、类药性等多方面的限制。通过先进的深度学习策略,燧坤智能的虚拟高通量筛选技术提取并整合了候选小分子和靶点的性质信息。同时,利用新一代小分子智能设计算法,燧坤智能可以进一步缩短筛选后的优化时间。

曾亥年表示,传统方法需要成百上千万投入和至少几个月到几年的时间,筛选有活性的分子(苗头化合物)的成功率仅0-0.05%,燧坤智能目前可以在3-6个小时内筛选完100万分子,成功率达5%-20%。

据了解,曾亥年是在去年年中加入公司,他本科毕业于复旦大学生命科学学院,随后在美国获得两个硕士学位,包括约翰霍普金斯大学生物科学法规硕士以及北卡罗来纳州立大学植物生物学硕士。回国后,不仅在国药控股总部和下属公司领导多个商业项目,还有在药监部门药审中心挂职经历。在加入燧坤智能之前,曾亥年担任平安创新投资及基金投资总监,参与投资和管理的项目包括Tmunity、NextCure、华领、KBP、XGENE、Rani、Prenetics等超过十个项目,涉及多个技术和治疗领域。基于此前投资的角度,曾亥年对于能够利用人工智能真正解决新药研发具体问题的公司十分看好。

因为早在他加入燧坤智能之前,公司已经有老药新用和新药筛选的成功案例,只是在研化合物还没有披露。现阶段,燧坤智能已经筛选到了诸多先导和苗头化合物,有一些正在做实验验证,进一步优化,以及通过优化模型进一步筛选更多热门靶点的苗头先导化合物。预计最快到2021年年底可以申报临床。

目前国内的AI+新药研发赛道仍处在早期发展阶段,大部分公司都是以提供研发服务为主,自己不研发药物,定位在CRO。而燧坤智能致力于合作开发以及自主研发创新药物,其团队是核心竞争力。不仅具有学术方面的优势,团队成员基本上都具有生物学、制药、人工智能等交叉学科背景。目前团队20多人,北京为算法团队,南京为生物团队,上海为商务团队。

据悉,今年8月,燧坤智能与君圣泰达成长期战略合作协议在新药研发领域积极展开战略合作,12月,燧坤智能与贵州信邦(002390.SZ)全资子公司中肽生化签署战略合作协议推进天然化合物新药开发。除此以外,燧坤智能已和多个合作方签约共同推动新药研发进程。

融资方面,燧坤智能于去年11月宣布获得数千万元Pre-A轮融资,由和玉资本(MSA Capital)领投,跟投方包括图灵创投、景旭创投和盛鼎资本。据了解,燧坤智能上一轮融资来自于图灵人工智能研究院。今年预计开启超过1亿人民币新一轮融资,推动在研产品持续进行,并且和更多合作方共同合作研发。

“在国内,真正意义上的创新药比较少,我们想与合作方协作,并通过自身努力,研发具有全球竞争力的创新药。”曾亥年说道。

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