合作Mayo Clinic与杨森,融资上亿美元,Nference如何用AI实现医疗数据应用处理?【海外案例】

作者:王芳 2021-01-09 08:00

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Nference成立于2013年,总部位于美国的“创新心脏”——肯德尔广场(马萨诸塞州剑桥),是一家人工智能初创公司,专注于研发用于生物医学领域的深度学习软件。


近期,动脉网获悉,Nference已完成6000万美元C轮融资。本轮融资由Matrix Capital Management、Matrix Partners、Mayo Clinic Ventures和NTTVC联合投资,将用于加速其基于人工智能软件平台nferX的新型诊疗模式的开发。


据悉,2020年年初,Nference刚完成了由Mayo Clinic Ventures独家注资的6000万美元C轮融资。一年时间完成B、C两轮上亿融资,Nference对资本市场的吸引力不容小觑。


一家人工智能初创公司,何以得到投资机构的不离不弃?我们来看看Nference有何魅力。


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Nference融资史(数据来源:crunchbase)


两名博士的创业之旅


Nference由Murali Aravamudan博士和Venky Soundararajan博士联合创立,并拥有来自麻省理工学院和哈佛医学院的多名企业家组成的领导团队。


Murali Aravamudan是一位连续创业者、发明家和工程师,在2013年创立Nference之前,2005年,Aravamudan博士参与了软件公司Veveo的创立,并担任首席执行官。Veveo曾以超过1亿的产品设备部署、引领其目标市场,并获得89项美国专利和70多项未决专利。它帮助Matrix Partners、Norwest Ventures和Northbridge Ventures分两轮筹集了2800万美元的股权。2014年,Veveo被Tivo(原名Rovi)以7500万美元收购。


在创立Veveo之前,Aravamudan博士曾担任摩托罗拉全球电信解决方案部门Winphoria分部的副总裁兼总经理。他于2000年创立了Winphoria网络公司,并担任首席技术官,直到该公司于2003年被摩托罗拉以2亿美元收购。在Winphoria期间,他帮助公司筹集了5400万美元的股本。


Aravamudan先生在搜索、对话界面、机器学习、人工智能系统、数据网络以及最近的计算生物学领域拥有110项美国专利,100多项未决专利,是名副其实的超级发明家。


Nference的另一位创始人Venky Soundarara jan博士是一名企业家、科学家和发明家。他创建并领导了由麻省理工学院和哈佛医学院200多名医学博士组成的世界级团队。


此外,Soundararajan博士助推Nference与妙佑医疗(Mayo Clinic)临床数据分析平台建立长期战略伙伴关系。在Nference,Soundararajan博士设想并指导创建了数据科学平台nferX。


他的科学研究也取得了多项突破,包括解码COVID-19(新冠肺炎)感染的最早信号,在单细胞分辨率下识别SARS-CoV-2(新冠病毒)感染的宿主,发现多种肿瘤特异性抗原,用以提高复杂疾病的临床诊断水平等。据悉,Soundararajan博士总共撰写了50多篇科学论文,并拥有数十项专利。


两名创始人丰富的学术和从业经历,为Nference的向好发展提供了动力。


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Aravamudan博士和Soundararajan博士(图片来源:Nference官网)


AI软件平台nferX:跨越数据孤岛,使生物医学知识可计算


在生物医学领域,大多数生物医学信息都是非结构化的,如临床记录、科学文献、病理图像、心电波形图等。这些非结构化的信息内含丰富的生物学知识,最初是由医学专家解释。然而,从研究的角度来看,它们并不是直接可被计算的。


Nference公司开发的AI软件平台nferX,使非结构化医学知识可计算。使用神经网络算法(浅层和深层学习模型),通过对生物医学文献、大规模分子和真实世界数据集中的非结构化和结构化信息进行三角测量,nferX能实时、自动地生成相关方案,以支持药物发现和开发、药物生命周期管理和精准医疗。


生物医学文献


生物医学文献的爆炸式增长,但人们阅读和处理这些丰富信息的能力却难以跟上文献增长的脚步。利用神经网络组合,nferX能实现从上亿个生物医学文档中自动实时提取见解。


分子数据集


在过去的10到15年中,全世界已经看到了分子数据的爆炸式增长,例如DNA测序、大体积和单细胞RNA测序等。然而,这些数据大多来自不同学术团队的独立研究,且注释不充分。nferX技术能够以系统化、自动化的方式处理和分析成千上万的样本及其注释。 


真实世界数据集


nferX平台可以访问公共和专有的真实世界数据集。通过nferX的分子分析和知识合成能力对真实世界的证据进行三角定位,能够推断出基因型-表型之间的因果关系。


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nferX三种工作界面(图片来源:Nference官网)


Nference与药企合作实现医疗价值


毋庸置疑,基于AI的医学知识综合平台是Nference的优势。利用这一优势,Nference与国内外领先的生物制药公司合作,以解决药物发现、临床研究、生命周期管理、临床运营和商业战略等不同领域的重大挑战。


携手妙佑医疗成立医疗新公司,用AI推进罕见病新药研发


2017年7月,Nference与美国有150年历史的妙佑医疗(Mayo Clinic)合作,携手创立了一家AI初创企业——Qrativ,致力于将临床专业知识和人工智能相结合,以推进新药研发。


Qrativ结合Nference基于AI的知识综合平台和妙佑医疗的专业知识和临床数据,开发了一个药物治疗平台Darwin.ai,辅助系统性的药物研发,特别是针对罕见病的新药研发。

 

Qrativ的合作伙伴可以利用Darwin.ai药物治疗平台来寻找候选药物的所有潜在用途,包括确定潜在的罕见疾病指征,并找到最有可能对给定候选药物最有效果的患者亚群。通过这些合作伙伴关系,Qrativ将每种药物治疗更多患者和疾病的潜力最大化。


与杨森制药达成合作,链接生物信息与疾病治疗机制


2019年6月,Nference与美国生物制药公司Janssen(杨森制药)达成长期合作协议,将Nference人工智能平台整合到Janssen中,创建一个统一的数据平台science-powered,以发现新疾病,并将生物信息与疾病状况和治疗机制联系起来。


Janssen从事研究和开发与广泛的人类医学疾病有关的活动,包括精神疾病、神经疾病、麻醉和镇痛、胃肠道疾病、真菌感染、艾滋病、过敏和癌症。Nference与Janssen的合作使Nference跨越更广泛的疾病领域,为客户和患者提供更有竞争力的治疗方案。


疫情之下,Nference增强对COVID-19的研究


疫情肆虐,要深度研究COVID-19(新冠肺炎),需要同化所有生物医学知识来解码发病机制及应对方式。Nference的数据平台nferX,从上亿份生物医学文献中,将COVID-19从分子研究、临床研究、流行病学研究三个维度进行深度研究,并得出相应结论:


分子研究


感染:在疫情开始时,易受SARS-CoV-2(新冠病毒)感染的特定人群细胞类型基本上不为人知。nferX第一个以前所未有的规模和分辨率绘制病毒受体(ACE2)的地图。这项研究揭示:除了呼吸系统之外,胃肠道系统和心血管-肾脏系统是感染COVID-19的显著来源。


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SARS-CoV-2受体分析(图片来源:Nference官网)


进化:分子拟态是新冠病毒利用宿主机制而采用的进化策略。研究发现,SARS-CoV-2在病毒刺突蛋白中进化出了一个独特的呋喃(含氧五元杂环化合物)裂解位点,这是迄今为止任何冠状病毒测序都没有的。SARS-CoV-2模仿人类ENAC-α的呋喃可裂解肽,这可能与一些COVID-19患者报告的湿肺综合症有关。


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SARS-CoV-2/ENaC-α的模仿性裂变(图片来源:Nference官网)


临床研究


早期检测:在对新冠病毒的研究中,nferX率先使用深度神经网络来对数以万计的新冠病毒PCR测试患者的临床记录进行分析。研究表明,嗅觉丧失(嗅觉改变或丧失)和味觉障碍(味觉改变或丧失)是即将进行COVID-19诊断的最早特异性指标,比典型的PCR检测日期提前4-7天。


预测:要了解COVID-19疾病进展的可能进程,需要对数千名患者的所有检测结果进行全面的分析。研究表明,COVID-19相关凝血病(CAC)的特点是在临床表现时血浆纤维蛋白原水平较高和血小板计数较低,但是这些测试结果在疾病的后续阶段会有显著变化。


治疗:患者入住ICU和死亡的概率与细胞因子风暴和急性呼吸窘迫综合征(ARDS)相关。研究表明,皮质类固醇治疗后血浆IL-6水平是COVID-19重症患者在ICU住院时间的一个重要指标。


流行病学研究


接种疫苗:Nference针对10多万名患者完整的免疫记录的初步分析表明,FDA批准的多种疫苗在降低SARS-CoV-2感染风险方面起了作用。这些疫苗被推荐给大多数劳动群体以及儿童和老年人群,从而为各年龄组增强SARS-CoV-2免疫力提供了选择。


诊断:Nference的SARS-CoV-2 PCR检测和IgG血清正位化检测结果显示,大多数长期病毒RNA脱落者没有住院,并且没有症状。研究发现,igg血清阳性的个体仍然可以脱落病毒RNA,这就需要监测病毒载量和中和抗体滴度在长期SARS-CoV-2 RNA脱落。


社区传输:Nference与妙佑医疗合作,开发并部署了一个流行病学跟踪平台,该平台整合了美国各地县一级的 SARS-CoV-2 PCR 检测数据,可实现SARS-CoV-2传染性时空“热点”的预测,并已成功用于分配个人防护装备资源的过程中。

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