近日,北京哲源科技有限責任公司(英文名:Phil Rivers Tech,以下簡稱“哲源科技”)宣布完成近億元A輪融資。本輪融資由博行資本以及泰雅資本領投,海金格醫(yī)藥等跟投。本輪融資將用于“計算醫(yī)學”平臺升級和推進自研管線。
哲源科技是一家由中國科學院計算技術研究所孵化,以計算醫(yī)學技術賦能藥物研發(fā)的平臺型公司。與全球上千家“AI+分子”驅動的制藥新勢力不同,哲源科技專注于“AI+疾病”驅動藥物研發(fā),解決致病機理不清的問題,而這正是藥物創(chuàng)新的核心難題。
從全球藥物研發(fā)的困局來看,細胞、動物等被認為理想生物學模型已經不能模擬真實的疾病規(guī)律,這導致新藥研發(fā)出現(xiàn)了靶點枯竭、臨床試驗失敗率高,行業(yè)內卷嚴重,臨床需求得不到滿足等問題。
哲源科技擁有獨家的數(shù)據(jù)+知識雙驅動人工智能算法。數(shù)據(jù)驅動的人工智能算法DAGG,能夠將真實世界腫瘤患者的組學數(shù)據(jù),轉化為幾百種細胞功能與信號通路的活性圖譜;知識驅動的人工智能算法TWIRLS,能夠將人類已發(fā)表的4000多萬篇生物醫(yī)學文獻知識,轉化為具有“知識遷移”能力的感知神經元。通過數(shù)據(jù)+知識雙驅動,哲源科技成功地實現(xiàn)了疾病機制的數(shù)字化建模。
靶點和機制的發(fā)現(xiàn)是制藥行業(yè)的“珠穆朗瑪峰”,臨床試驗是新藥研發(fā)的 “死亡之谷”,對疾病機制深刻理解是唯一的破局之道。目前,哲源科技已搭建完成兩個AI工具平臺——新靶點新機制遞呈平臺、虛擬臨床試驗平臺,指向六個應用場景:新靶點、新作用機制、新生物標志物、設計臨床試驗方案、預測臨床試驗結果、拓展新適應癥。公司以IP授權實現(xiàn)商業(yè)價值,主要研發(fā)具有全球權益的藥物IP資產,包括新靶點、新分子、新適應癥等。
據(jù)了解,哲源科技正在推進包括胰腺癌在內的多個FIC(First in Class)管線。同時,多個已上市抗腫瘤藥物的新適應癥開發(fā)項目也在進展中。哲源科技為CDK4/6抑制劑找出了多種優(yōu)于激素陽性Her2陰性乳腺癌的全新適應癥,已經在其中一種罕見難治性腫瘤上開展了臨床試驗,并申請了相關專利。此外,哲源科技為免疫藥物建立了準確的療效預測模型,通過設計多種聯(lián)用及雙抗方案,打破了耐藥性,發(fā)揮免疫藥物更大的臨床價值。
哲源科技創(chuàng)始人,中科院計算所副研究員,中科計算技術西部研究院常務副院長張春明感謝這一輪投資者的遠見卓識。對生命和疾病的理解,是生物醫(yī)藥創(chuàng)新的源泉。在生命科學進入數(shù)字化的時代,哲源致力于建立認知生命的新底座技術,成為藥物IP的創(chuàng)新工廠,將更多的創(chuàng)新成果帶給行業(yè),提升藥物研發(fā)效能,為藥物研發(fā)引入新范式,為患者提供更有效的治療方案。
哲源科技聯(lián)合創(chuàng)始人,圖靈?達爾文實驗室主任牛鋼表示:“‘計算醫(yī)學’平臺提供的機制性結果,可以直接模擬臨床試驗入排條件下的藥物實際療效,可無縫續(xù)接生物學實驗及臨床試驗,不僅直接降低新藥研發(fā)的投入成本,而且可以極大增加II/III期臨床試驗的成功率。”
博行資本合伙人張嵐認為,“人工智能應用于新藥研發(fā),市場需求明確。我們看好人工智能應用于組學研究,建立疾病數(shù)字化模型是一個重要的發(fā)展方向。該領域國外公司已陸續(xù)與頭部藥企開展合作,我們在國內尋找具有差異化技術優(yōu)勢和平臺屬性的公司。哲源科技的解決方案在疾病建模方面具有較高壁壘,在自有核心技術和工具類平臺建設等方面已建立領先優(yōu)勢。”
泰雅資本表示,“在AI制藥領域,能否將數(shù)據(jù)要素轉化成全球原創(chuàng)性的IP資產,是評估AI平臺價值最強有力的指標。哲源團隊在多年的交叉項目實踐中培養(yǎng)了具備跨學科素養(yǎng)的總師,我們十分欣賞哲源團隊做事的耐力和執(zhí)行力。‘AI+疾病’驅動藥物研發(fā)差異化創(chuàng)新大有可為。非常期待哲源持續(xù)在新靶點、新分子、新適應癥領域產出高質量IP資產,推動行業(yè)變革,為人類健康保駕護航。”
海金格醫(yī)藥董事長兼總裁齊學兵表示,“AI技術正在深入影響臨床試驗的模式。哲源科技利用其自主開發(fā)的‘算法+算力+知識+數(shù)據(jù)’的核心AI技術,幫助創(chuàng)新藥企業(yè)評估更有價值的適應癥、定義患者特征畫像,優(yōu)化臨床試驗的設計策略,大幅節(jié)約藥物研發(fā)的試錯成本與研發(fā)時間,提高藥物研發(fā)效率和成功率,我們期待與哲源一起為創(chuàng)新藥企業(yè)創(chuàng)造價值。”
首先,計算醫(yī)學以復雜性系統(tǒng)科學的整體論作為思維方式,去理解生物分子、細胞、組織器官、種群等多個生物層級結構之間相互作用中“涌現(xiàn)”出的新屬性,從系統(tǒng)的角度去捕捉疾病發(fā)生的機理;其次,計算醫(yī)學采用密集數(shù)據(jù)驅動的科學范式,挖掘隱藏于高維、高通量、多維融合的生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)中的新洞見;再次,計算醫(yī)學將生物醫(yī)學領域的知識模型轉換為數(shù)學模型,以生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù),以人工智能算法對模型進行迭代、訓練,輸出逼近于真實的生命系統(tǒng)結構與功能特征,從而理解疾病發(fā)生的本質;最后,計算醫(yī)學以高性能計算為新一代計算基礎設施;為新科學發(fā)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)存儲、計算精度和計算速度上的支撐。
文章來源:動脈網