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夏宁:"AI筛药"产品已进入头部医药企业

原作者: 金小莫 |原发: 科创板日报

放大 缩小

基于AI辅助药物发现技术的初创企业智化科技将于近期启动新一轮融资。《科创板日报》记者从智化科技创始人、CEO夏宁博士处获悉,其“化合物智能规划平台”已经提供给国内外30多家头部医药企业及CRO公司。随着后期大数据积累及优化,或有望率先从行业中脱颖而出。


从行业背景来看,“AI+药物筛查”系生物医药创新领域热门细分赛道。据汇众研究院统计,截至2019年3月,全球基于此项技术的初创企业共有140多家,融资总额为483亿美元,甚至连比尔·盖茨本人也直接参与了5笔相关投资。


但前述企业中真正有产品能够进入实际应用场景的却并不多。夏宁认为,这是得益于企业起步早、技术积累厚实。“虽然企业是在2018年成立的,但我本人最早是从2008年做相关技术研发的。”夏宁称,其系统从2016年至今已经被使用了数十万次,被数千位化学家使用。


2019年,智化科技获得了峰瑞资本早期的天使轮融资。新一轮募资拟用于推动研发、拓展海外市场等。


可提升新药研发效率


AI是如何进行药物筛查的呢?


夏宁演示其“化合物智能规划平台”对《科创板日报》记者解释说,小分子化合物(记者注:成功通过临床试验的化合物方可称为“药”)是由若干个既有的化学分子合成而来的,选择哪些化学分子、什么条件、合成什么结构至今都是由科研人员根据特定的药物靶点设计而成,是完全的“手工操作”;AI则可以将“手工活”变成“自动化”:列出可能存在的排列组合、给出相关化学分子的制造厂家、甚至对各方案进行性价比排序。


夏宁演示其“化合物智能规划平台”,可列出可能存在的排列组合。该平台还可对各方案进行性价比排序。


“如果以服装设计来类比的话,不妨可以这样理解:科研人员根据模特(靶点)特点,画下了服装草图(化合物),但具体到布料、配饰等(化学分子)的选择搭配是未知的,其选择性可能有几千种。传统上由科研人员根据文献、自身经验去选择、搭配,制成了成衣,再穿到模特身上,却可能出现尺寸不对、搭配不好看等各种问题,失败概率很大。”夏宁说。


要试多少次才知道“衣服”到底合不合适呢?


据美国医药研究与制造商协会的统计,平均5千至1万种化合物中只有250种能够进入临床前期,250种中只有5种能够进入临床实验,最终只有一种能够进入FDA审评阶段、并获得审批。因而新药研发失败率极大,2012年至2014年,全球新药研发成功率仅为11.6%。


“每合成一个化合物(记者注:延续上述比喻,可理解为制一次成衣)的成本为1千美元。”夏宁说。


因此,研发周期长(以10年计)、研发成本高、成功概率低被称为新药研发的三座大山。“传统的路线设计方法大概设计一条路线需要30-60分钟,而我们的系统设计一条路线的平均时间是15秒。”夏宁称。


但由于应用时间较短,他还无法给出其AI平台有效提高新药研发的具体数字。《科创板日报》记者找到行业咨询及市场调研机构EvaluatePharma给出的数据,AI在化合物合成和筛选方面比传统手段可节约40%-50%的时间,每年为药企节约260亿美元的化合物筛选成本。


“鉴于新药研发成本巨大,哪怕仅能降低1%的成本,对企业来说也是喜闻乐见的。”夏宁说,其产品在CRO及医药企业颇受欢迎,已与多家世界顶级药企、服务商和CRO企业展开了深度合作,但因为国际药企的研发部门多在海外,受到疫情影响,有一些重要的合作流程略有耽误。


“相信未来如果有消息可以公布的时候,对于我们这个领域来说,会是一个非常利好的消息。”夏宁说。


助推行业进阶“自动化”


在夏宁的战略规划中,企业未来定位于为CRO企业服务的AI研发企业,进而助推整个行业从“手工时代”进阶到“自动化”阶段。


“科研人员设计出化合物,AI系统自动将之拆分成若干个化学分子,并命令后台机械臂在实验室中将之合成出来,科研人员再对合成结果进行核实、判断,进而重新调整设计方案直至设计出成药可能性较大的化合物。”夏宁向《科创板日报》记者描述其畅想称,这将是未来的新型化学研究机构。


从夏宁自身履历来看,其博士毕业于法国国立蒙彼利埃高等化学学院有机化学专业。由于受到程序员母亲的影响,从小学习编程。在博士毕业后,即选择以技术入股的方式,加入法国初创企业eNovalys公司,该公司旨在通过信息技术手段提高化学研发效率。


此间,夏宁开发的ELN(电子实验记录本)技术成功应用于法国多所科研机构,如法国居里研究所、法国斯特拉斯堡诺贝尔获得者Lehn实验室。后因经济下行,企业融资出现困难而暂缓研发进度。


“资本市场总有风高浪恶时,只有坚持正确的方向,才能把事业做成。”夏宁称。


目前,夏宁团队共有20余名同事,均兼备化学、生物、IT、AI等跨学科知识。为扩大人才队伍,夏宁正通过与高校、科研院所的化学相关专业展开项目制人才培养计划。


“单个领域的专家还算比较多,但是能够同时精通几个领域的人才就凤毛麟角了。所以也希望能有这方面的人才愿意加入我们,一起把这件不容易的事情做好。”夏宁说。


(转自:财联社)


(编辑:王星


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