Freenome完成1.6亿美元B轮融资,加速早筛多组学血液检测平台开发进程

作者:动脉网 2019-07-24 21:13

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动脉网(微信号:vcbeat)第一时间获悉,2019年7月24日,美国癌症早筛领域知名公司Freenome宣布完成了1.6亿美元B轮融资。本轮融资由RA Capital和Polaris Partners领投,易凯资本参与了跟投。


其它参与跟投的机构还包括Perceptive Advisors、T. Rowe Price Associates管理的基金和账户、Roche Venture Fund、Kaiser Permanente创投、美国癌症协会旗下的BrightEdge创投以及公司原有投资人Andreessen Horowitz,、GV (前身为 Google Ventures)、Data Collective Venture Capital、Section 32和Verily Life Sciences (Alphabet集团旗下专注于生命科学和医疗保健的子公司)。


截止至本轮融资完成,Freenome已累计融资2.38亿美元。Freenome将利用这笔资金进一步推动其基于多组学血液检测平台的癌症早筛项目。该多组学血液检测平台可用于多癌筛查并赋能新药研发。公司计划进行一项结直肠癌早筛检测的关键验证性研究,并基于平行评审程序,同时向美国食品和药物管理局(FDA)和美国医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)提交其结直肠癌早筛检测项目的上市申请。此外,公司计划进一步加强实验室基础设施和软件系统建设,以满足后续发展需要。


Freenome首席执行官Gabe Otte表示:“很幸庆我们的投资人是一群在生物技术和医疗健康领域具有丰富经验的专业人士,大家有着共同的愿景:将癌症早筛变成常规的检验项目。此外,衷心欢迎几位有相同愿景的战略投资者加入我们。这个团队中的每一个人都带来了洞见,专业知识和合作机会,我们也将加速推进这项造福民众健康的项目。”


“Freenome的工作具有无限的希望和潜力。”美国癌症学会旗下慈善基金BrightEdge的董事总经理Bob Crutchfield说,“我们期待着我们对Freenome的投资能加速其筛查技术的普及以及更好地造福癌症患者。”


Gabe Otte先生补充说:“自2014年成立以来,我们一直专注于建立一个跨学科的团队,以实现我们对于未来的伟大愿景:基于早筛以及血液检测结果所获得的正确治疗方案,显著降低癌症死亡率。我们已经在今年的消化疾病周上展示了令人欣喜的临床结果,其中我们的游离DNA(cfDNA)测定和机器学习方法在早期结直肠癌患者的队列中实现了高灵敏度和特异性。这次融资获得的资金将允许我们开展后续的验证性研究以获得结直肠癌筛查项目的上市许可,并在未来将我们的平台扩展到其他癌症或免疫系统疾病领域。”


Freenome的多组学平台可以通过常规血液检测出关键生物信号。在自然界中,癌症的分子亚型存在广泛的异质性,准确判断癌症十分困难。Freenome的平台将游离DNA,甲基化和蛋白质的分析与先进的计算生物学和机器学习技术相结合,以识别各类变异特征,并将信息综合处理,从而提高早期癌症筛查的准确性。该策略结合了肿瘤和免疫源信号等多维视角协助早期癌症筛查,而不是仅依赖于简单的肿瘤标记物,以防错过肿瘤早期的特征。Freenome选择了结直肠癌作为其第一款检测产品,这是美国第二致命的癌症。美国国家癌症研究所开展的监控、流行病学调查及最终结果项目(SEER项目)提供的数据显示,如能在早期发现,结直肠癌的五年生存率为90%,而如果在晚期发现的话,这一比例仅为14%。


“对于转移性癌症,最经济实惠且最有效的方法是早期发现。当肿瘤仍然很小并且仅发生在局部的时候,我们可以通过手术来治愈它。正是出于这个愿景,我们选择了投资Freenome。” RA Capital的管理合伙人Peter Kolchinsky说,“Freenome的多组学平台不同于我们之前见过的技术,我们相信它能够使用血液检测实现癌症早发现早治疗的夙愿。”


“在抗击癌症方面取得有意义进展的唯一途径是将不同的领域进行整合并朝着同一目标前进。Freenome已经建立了一个由分子生物学家,计算生物学家,机器学习科学家和工程师组成的世界级跨学科团队。”Polaris Partners的管理合伙人Amir Nashat说,“见证了Freenome在早期癌症检测方面取得的巨大进展,我们很高兴继续在这条道路上与其共同携手前行。”


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关于Freenome


Freenome是一家开创了最全面的多组学平台用于早期癌症检测的生物技术公司。通过将深厚的分子生物学专业知识与先进的计算生物学和机器学习技术相结合,从数十亿个循环游离生物标记物中,识别疾病相关的模式。Freenome正在为早期癌症检测开发简单而准确的血液检测方法,并计划将这可操作的方法整合到医疗系统中,以实现机器学习在医疗与计算科学之间的反馈循环。


Freenome新颖的研究成果包括:在美国消化疾病周上的专题演讲“机器学习在结直肠癌早期诊断中的应用”,以及在美国癌症研究协会年会上的专题演讲“利用cfDNA片段覆盖度预测基因表达”。


Freenome总部位于加利福尼亚州南旧金山。有关Freenome的更多信息,请访问www.freenome.com,查看空缺职位,请访问 freenome.com/careers。


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关于Freenome的AI辅助的肿瘤学研究


Freenome正在为早期癌症筛查开发简单而准确的血液检测方法,通过使用人工智能(AI)在数十亿循环游离生物标记物中,识别疾病相关的模式。Freenome的AI辅助研究是针对各种癌症类型的一系列严谨的临床开发和验证研究。该系列研究的第一个产品,AI-EMERGE,将专注于结直肠癌早期检测。

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