AI | 38个利用人工智能发现新药的初创公司
▎药明康德/报道
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将机器学习应用到新药发现当中，这一领域的规模将足以产生长尾效应。今天我们就来盘点一下目前在药物研发中应用人工智能的初创公司。
根据新药研发阶段，目前AI在药物研发中的应用主要有以下10个方面：汇总和合成信息；重新利用现有药物；生成新型候选药物；验证候选药物；设计药物；设计临床前实验；运行临床前实验；设计临床试验；为临床试验招募患者；优化临床试验。
根据这些AI应用的方向，可以把这38家初创公司分组为：
1、汇总和合成信息
使用AI来从成千上万个数据源的数十亿不同数据点中获得洞察。使研究人员能够：通过从生物医学数据源（包括出版物，临床试验，会议和论文，监管文献）中查看信息来改善决策制定；确定竞争白色空间，消除研究中的盲点，并通过临床试验设计的表型发现疾病相似性；查找与药物发现相关的查询结果，例如指定目标的化合物。
初创公司：Innoplexus；nference；Plex Research
2、重新利用现有药物
将AI用于将现有药物与罕见疾病进行匹配，或通过在数百种疾病细胞模型上并行测试数千种化合物来大规模地进行研究。使研究人员能够：重新调整现有药物，加速罕见疾病的治疗；发现潜在的罕见疾病适应症和对现有药物反应良好的患者亚群；预测现有药物的新适应症（当前重点）。
初创公司：Healx；Qrativ；Recursion Pharma；Standigm
3、生成新型候选药物
这是初创企业最集中的领域。有16家公司目前在这一方向应用AI进行药物研发。他们使用AI：对大量分子数据进行训练来预测候选药物；分析科学研究数据集，然后形成和限定假设，并产生新的洞见；分析来自健康人和患者样品的数据以寻找新的生物标志物和治疗靶标；搜索虚拟化学空间，预测结合的亲和力并筛选药物性质例如安全性和可合成性；将临床试验数据与实际证据和公共数据集合在一起，以完善健康信息；使研究人员能够：更快地产生新的候选药物；确定新的候选药物；以更高的成功率加速药物研发，更好地瞄准难以用药的适应症；实现规模化个性化医疗；降低药物开发成本，缩短上市时间并提高新药成功的可能性。
初创公司：Atomwise; BenevolentAI; Berg; Cloud Pharmaceuticals; Datavant; Deep Genomics; Envisagenics; Exscientia; Globavir; Insilico Medicine; Mind the Byte; NuMedii; Numerate; TwoXAR; Verge Genomics; Quantitative Medicine
4、验证候选药物
Cyclica公司使用AI来提供对药物多种效应的洞察和分析，以减少首选化合物的流失率，改善患者反应，减少副作用。
5、设计药物
Peptone公司使用AI来预测蛋白质的特性，以降低蛋白质设计的复杂性，检测生产和表征问题，并发现新的蛋白质特征。Virvio公司使用AI来优化合成生物疗法，这些生物疗法易于制造，耐贮存并优于已知的抗体。目的是基于已知疗效的单克隆抗体，研发更安全、更有效的生物替代品。
6、设计临床前实验
BenchSci公司使用AI来解码试剂（如抗体）的开放和封闭式访问数据，并以可操作的形式呈现发表的数字。允许研究人员减少计划实验的时间、资金和不确定性。 Desktop Genetics公司使用AI来确定影响CRISPR gRNA设计的生物学变量。更有效地使用CRISPR gRNA序列库。
7、运行临床前实验
Berkeley Lights公司使用AI来自动选择、操作和分析细胞。使研究人员能够加速细胞系的开发和进行自动化细胞生产。Transcriptic公司使用机器人云实验室自动进行样本分析（相关阅读：药明康德参与Transcriptic公司1340万美元A-1轮融资）。允许研究人员通过外包的按需自动化实验室，快速可靠地生成所需的数据。
8、设计临床试验
GNS Healthcare公司使用AI将不同的生物医学和保健数据流转换成代表个体患者的计算机模型。使研究人员能够通过揭示个体患者的最佳健康干预措施，大规模地提供个性化医疗。PathAI公司使用AI来改善病理分析，以确定将受益于新型疗法的患者。Trials.ai公司使用AI来优化临床试验研究设计。使患者更容易参加临床试验，消除不必要的临床操作负担。
9、为临床试验招募患者
Deep 6 AI公司使用AI分析医疗记录以找到临床试验的患者。这将有助于加速招募患者，以更快地完成临床试验。Mendel.ai公司使用AI通过个人病史和遗传分析使癌症患者自动与临床试验匹配，加快癌症治疗的临床试验注册。
10、优化临床试验
AiCure公司使用AI通过智能手机直观地确认服药。允许研究人员在临床试验中改善服药依从性。Brite Health公司使用AI来分析结构化和非结构化的临床试验参与者数据。允许研究人员通过个性化沟通降低临床试验失访率。Athelas公司使用比亚马逊Echo稍大的家用设备，在一滴血中分析癌症生物标志物。允许研究人员利用生物标志物监测平台和数百万患者数据点优化肿瘤药物研发。
毫无疑问，人工智能的时代早已到来。懂得使用人工智能的科研人员，比那些不懂得使用人工智能的科研人员具有显著的优势。在今天的药明康德的专题报道中，我们分享了5名人工智能专家对整个领域的洞见、38家应用人工智能开发新药的新锐公司、人工智能在医疗行业的6大最新进展、以及微软人工智能的最新策略。感兴趣的读者朋友可以访问药明康德微信公众号，移步阅读其他内容。
参考资料：
[1] 38 Startups Using Artificial Intelligence in Drug Discovery
[2] 文中提到的各公司官网