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一年四融资,深度智耀何以AI“制药”?

作者:赵泓维 2018-11-30 08:00

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当一个企业打算做平台时,它的领袖必然早已久经沙场,看破整个行业的沉浮,又能从缝隙间发掘机遇。谁能想到,在“AI+药物研发”这一新赛道也能跑出制药平台——深度智耀正在将梦想变为现实。

 

今年10月9日,深度智耀获得红杉资本近1500万美元B轮融资。该轮融资距深度智耀成立仅一年有余,但在这期间,深度智耀已获得三轮融资,投资者不乏真格基金这样的优质投资机构。是什么因素能带给深度智耀如此迅捷的发展,我们不妨先从制药说起。

 

漫漫研发路,什么在阻碍我们发展?


众所周知,药物研发是一条漫漫长路,无论是百年的跨国大药企,还是新晋的医药新秀,因为研发失败而巨额亏损之事时常有之,对于国内避险趋利的大环境,90%的药企为仿制药企业也不足为怪。

 

对于深度智耀创始人兼CEO,曾多年就职于跨国药企并参与药物开发的李星而言,这些苦果遥遥无期。直到AI的出现,如何提升药物研发的成功率,缩短药物的进程,降低研发的成本,李星似乎找到了方法。

 

纵观新药研发全流程,总计近20个模块,无论是早期过程中的靶点发现,还是临床试验阶段的患者试验,都是一个“时间+金钱”堆砌的过程,整个流程少至5-6年,多则10余年。过长的投资周期进一步深化的风险与成本,不同流程之间企业内部协调、复核难度加大导致很少有企业能够完整的参与药物研发全流程。这些问题衍生出了CRO、CMO等创新外包方式,即将研发全过程的部分模块交给专业公司,以达到规避风险、加快资金回流的目的。

 

此外,疾病的多样性与药物的特定性形成了错综复杂的需求市场。一些常规疾病拥有足够的信息,不仅研发难度低,研发费用少,其产品需求量也大。反观罕见病,整个市场规模虽大,但单一罕见病因为研究用病例稀少,因此研发难度大,且产品上市后市场大小有限,这也让不少企业退而远之。

 

同时,病毒的特性、药物的晶型都具有易变的特征,导致药物研发完成后有时会面临时滞、失效、失败等问题。雅培的Ritonavir就称在上市以后发生药物晶型改变,至使其亏损2.51亿美元。辉瑞公司在帕金森病和阿尔茨海默病研究方面投入了大量资金,与葛兰素史克公司和礼来公司等几家制药公司一起,联合政府机构在 2015 年共同建立了阿尔茨海默病研发基金,却于2018年 1 月 7 日宣布逐步放弃开发治疗阿尔茨海默病和帕金森病的新药。

 

最后,由于传统的药物研发成果来源于不断的试错,那么当企业打算加快研发进度,尽快切入市场时,不可避免的是人力成本的飙升。

 

擅长大数据运算的人工智能如何解决上述问题


在AI技术问世之后,李星对这项技术产生了极大的兴趣,并在工作之余开始了AI的学习。2017年3月,将AI运用于药物研发的思路跃然纸上,李星从此一发不可收拾,开始考虑AI技术将如何用于制药。

 

李星告诉动脉网记者,“AI+新药”的核心就是利用人工智能算法大幅降低发现靶点、构建分子试错的成本,并通过信息化等优势缩短新药研发全流程。经动脉网整理,可浓缩为以下三个方向。

 

1
更少的试验,更多的试错

研究人员通过AI对上亿个经过标准化注释的生物学、药理学和临床数据进行分析,以获得候选药物和生物标记物,或在早期对影响药物性质的晶型特点做出比较准确的预测,帮助药企在早期遴选最容易成功的分子候选、晶型、固相以及研发路线,从而选择风险最低的路径,加速进程。AI企业还可通过预测毒副作用以减少试验次数。对于单一结构、海量的基因数据,AI能够有效的从数据中挖掘到有价值的信息。

 

2
NLP对文献进行筛选

AI通过对大量数据、文献的分析可以很好的改善原材料合成研发,升级的工艺可以减少后续试验的次数,有时还能降低原料成本。在获得药代动力学数据后,AI可以更精确的指导临床研究,指导临床时给药的频率和剂量。

 

3
云平台链接数据与患者

通过临床数据融合系统,企业帮助医院和科室建立结构化病历数据库,提高诊断、随访、科研等各环节的效率。在关联如此众多的信息后,AI可帮助医生寻找临床试验需要的患者,从临床试验这一环节入手加快新药研发。

 

让天下没有难做的新药,为患者带来希望之光


面对如此多的新药研发流程,国内制药企业无法承担高昂的研发成本等现状,深度智耀由此出发,用先进的人工智能技术赋能新药开发与申报全流程,帮助国内乃至全球的药企更快更好的研发新药。

 

深度智耀以客户需求为原则,运用AI加速靶点发现和临床研究,为制药企业制造基础平台。在这两个环节上,深度智耀一比一的投入了大量员工。

 

基础平台的建设非一日之寒,其中知识图谱的建立便需大量的时间。因此,深度智耀招揽了众多翻译人员对海外的文献进行翻译,以求针对国内市场研发出更为符合用户需求的产品。

 

如今,深度智耀已陆续推出了多个产品原型,包括AI驱动的药物合成、药物设计、药物活性预测;临床研究阶段包括AI驱动的药物警戒系统、注册事务系统、翻译平台等,其成果覆盖了新药研发全流程上的一些关键节点。其中的药物警戒系统广受用户好评。

 

在靶点发现方面,深度智耀目前主要聚焦于肿瘤与罕见病,李星透露:“我们可以根据客户的需求量身定制算法。”

 

深度智耀新一代的人工智能药物合成系统“菩提”可通过大量学习公开的专利和论文数据库,大幅提高化学家的工作效率:输入一个化学结构式,系统可以瞬间推送数条优化的合成路线。支持这一算法的算力一部分来源于自建设备,一部分来源于公有云。通过这种模式,深度智耀能够应对多线任务并进的情况,并可根据任务权重规派算力。

 

但即便有优秀的化合物筛选算法,深度智耀也几乎不主动挖药。李星谈到“对于深度智耀而言,运用算法去挖掘药物可以有效提升效率和成功率,但这并不是一种可持续发展的模式。我们或许可以在短时间获得超常的收入,但从长远来看,我们做好自己的事,让更多药物研发机构和科学家能使用我们的技术,让中国的技术走出国门,造福更多的患者,这才是最有意义的事。”

 

随着数据的增加,深度智耀基础平台的效率将会越来越高,对于企业而言,进行靶点筛选、临床研究、审批上市纯靠人工费时费力,且成本高昂,这个时候,深度智耀便是一个很好的选择。

 

苦旅


很多人都希望有一场说走就走的旅行,但并非每个人都有这样的勇气。深度智耀的这一年,是一场由舍弃与重生组合而成的彻底的苦旅。

 

李星接受记者采访时,是在会议间的午餐时间。近几周是深度智耀的关键时刻,B轮融资方才结束,数家客户便抛出了橄榄枝。作为CEO,李星不仅要应对客户的需求,公司自身的运转也自然不能落下。但时间是挤出来的,稀缺者发掘稀缺资源。

 

李星2006年获得了北京大学药剂学硕士学位,随即开启了在辉瑞、赛诺菲、强生等跨国药企长达12年的药物开发生涯。随着AlphaGO等事件的传播,李星也深深为AI所吸引,尝试自学AI技术。2017年3月,她认识到,这将是一条全新的赛道,足以颠覆药物的研发。时至10月,她毅然决然的放弃了跨国药企丰厚的薪资和舒适的环境,创办了北京深度智耀科技有限公司。

 

人才组成企业有力的肌腱,而文化是企业不朽的灵魂。深度智耀发展至今,离不开人才与文化的支撑。药物研发流程涉及约20个功能模块,即使是某个模块的专家对其它模块业务也只能了解大概,而制药还是离IT和互联网非常远的行业,这造成了AI医药研发赛道当前的最大挑战——医药专家和AI工程师的有效融合,或者说“行业+技术”跨界人才的获取。

 

深度智耀招揽一大批来自国内顶尖互联网企业的人才,又拥有一批来自于跨国药企新药研发部门的人才。两类人才之间的融合成为了李星当下最大问题。一流人才总有自己的风骨——制药人有制药行业特有的谨慎,互联网人有不惧一切的狼性。

 

对此,深度智耀展示了一种明确的商业模式,即以满足客户需求最大化与产品落地为目的。在这种模式的指导下,深度智耀的员工虽有独立的意识,却形成了一致的目标,付出了共同的努力。李星表示:“深度智耀的人才结构已十分完备,经过长期的磨合,医药专家已有部分成功转型为AI产品经理、数据挖掘工程师,或AI教练。”

 

今年7月,深度智耀尚仅有20余家客户,不到半年时间,这一数量上升至50多家。这跟深度智耀的狼性文化是分不开的。李星常常与员工共同工作至凌晨,同时也不忘参加各种研讨会,在学习的同时宣传深度智耀的产品。同时,产品的质量是其销售的保障,李星谈到:“新药研发这一领域市场环境相对单一,只要我们的产品能够帮助企业提高效率,企业就会使用。”

 

如今,深度智耀的AI 药物警戒系统和AI 自动翻译申报系统已实现较大规模商业化;AI 驱动的早期药物发现平台和AI 辅助有机合成系统(化学合成和工艺改善)即将进入商业化阶段。

 

未来,深度智耀将继续深耕药物研发,试图通过自主研发推出更多划时代的“AI+新药研发”相关产品,以求更有效的提高药物研发效率和成功率,更高效的推动医药行业的发展。


注:文中如果涉及动脉网记者采访的数据,均由受访者提供并确认。如果您有资源对接,联系报道项目,寻求合作等需求请填写 需求表

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