参考：
2、https://www.flagshippioneering.com/companies/valo
3、https://www.ershicimi.com/p/113d5bea5e2d6bcf61b73106a8b11b20
其他
美国顶级生物技术风投如何孵化AI药物研发组合：大小分子药物两手抓，但数据质量仍是最大掣肘
The following article is from 生辉 Author 胡莉花
计算机辅助药物发现（computer-aided drug discovery，CADD）以“AI药物发现”之名换代升级、热潮又起。距离上一次对计算机高涨的热情已经过去快40年了，但目前AI药物发现的进展依旧缓慢。人工智能的拥护者们在这一次AI浪潮中又将为医药产业带来些什么？
“机器学习算法的突破、计算能力的指数级增长、DNA测序以及DNA合成的加速发展，使我们能够以前所未有的速度从生物学中学习。”国际知名医疗风投机构Flagship Pioneering（以下简称“FP”）的创始人兼首席执行官Noubar Afeyan曾在接受外媒采访时说。FP用20年时间跻身国际知名医疗风投机构之列，与普通风投不同的是，FP采取以假说驱动的创新手段，一手孵化了包括Moderna在内的超过100家初创公司，投资总额超过340亿美元。
就在近期，FP又接连推出两家自己孵化的AI药物研发公司，一家名为Valo Health（以下简称“Valo”），这是一家想利用机器学习、云计算和大数据实现药物发现的初创公司。而在不到两周前，FP刚刚推出另一家AI药物研发公司Generate Biomedicines（以下简称Generate），专注于多种疾病的药物发现和开发。
而此次推出的两家公司也并不是最新成立的，只是在最近才开始“抛头露面”。FP为何踩在这个时间点？两家公司有何不同？FP在AI药物研发领域正在打着什么算盘？生辉带着问题采访了FP的合伙人David Berry、FP的高级顾问Jason Pontin。
David Berry是Valo的创始人兼首席执行官，他自2005年以来就担任FP的合伙人，已创立了超过25家公司，并被《麻省理工科技评论》评选为“TR35年度创新者”。
Jason Potin是FP的高级顾问，他在2004-2017年间担任《麻省理工科技评论》的首席执行官、总编辑和出版商，加入《麻省理工科技评论》之前，他曾任全球知名投资风向杂志《红鲱鱼》的编辑，《红鲱鱼》在投资界有“硅谷圣经”之称。Jason是麻省理工（MIT）开放式创新平台Solve的创始人，也是MIT企业论坛的主席。
图 | David Berry（左）和 Jason Pontin（右）（来源：FP官网）
David Berry表示：“这两家公司在实质、阶段和愿景方面截然不同。Valo是一家完全整合的药物发现和开发公司，包括靶点、分子发现和临床开发，而Generate是一家专注于蛋白质的药物开发公司。”
“Valo专注于打造一个完整的小分子药物发现和开发平台，Generate则专注于开发具有治疗作用的新型蛋白质：化学物质与大分子。”Jason Potin告诉生辉。
小分子和大分子药物两手抓
Valo由David Berry等人在2019年初创办，目的是想要改变药物的开发方式，以便能够用更快和更有效的方式治疗疾病。Valo主要关注心血管疾病、神经退行性疾病和肿瘤领域。
David Berry介绍说：“Valo拥有100多人的团队，他们让完全集成的平台变为现实，Opal Computational PlatformTM 平台可以利用人类数据，让药物开发变得更快速、更高效和更便宜（而不是该行业过去使用过的替代品--小鼠和细胞）。我们在建造和使用该平台方面都取得了很大的进步。”
2019-2020年，Valo先后收购了AI制药公司Numerate和生物制药商FORMA Therapeutics的一些资产，包括两个早期发现实验室和R&D库等，这些资产也进一步帮助Valo的Opal Computational PlatformTM平台和Numerate的计算模型的结合进一步增强。
“制药业已经成熟，可以进行颠覆。使用人类数据是Valo的核心，也是优势，我们可以设计出更高的可信度，更低的成本，更快的药物发现和开发过程，从而有可能向患者提供更多更好的药物。”David Berry说道。
另一家公司Gnenrate由Avak Kahvejian和Geoffrey von Maltzahn在2018年联合创立，是FP将两个在研项目合并后成立的新公司，目的是开发具有治疗作用的新型蛋白质。Avak是生命科学的发明家、企业家和首席执行官。自2011年以来，他一直是FP的合伙人。Geoffrey于2009年加入FP，并担任普通合伙人。他是医疗保健和农业领域多家突破性公司的发明家、企业家、首席执行官和共同创始人。
其中一个项目是由Avak领导的，该项目发现蛋白质的折叠需要三级结构基序，这一发现可以让研究人员设计出能够折叠并具有功能的新型蛋白质。另一个项目是由FP的投资总监Molly Gibson和Geoffrey合作，他们测试了机器学习在自然语言处理和图像处理等领域取得的进步是否可以应用到蛋白质的氨基酸序列中。2018年，研究人员发现这两个项目具有相同的目标—建立用于创建蛋白质药物的开发平台。“这两个项目分别聚焦于结构基序和序列，我们认为两者结合后能让我们做的更快、更大。”Geoffrey表示。
Generate的Generative Biology（以下简称Biology）平台可以利用已知的蛋白质信息，解析决定蛋白质结构和功能的遗传信息，从而创建出具有治疗效果的新型蛋白质序列。Generate用该平台在COVID-19大流行期间开发出了针对SARS-CoV-2的治疗候选药物，该过程用时不到17天，而且成功率比传统的的药物开发过程高几个数量级。
据了解，Valo和Generate并不是FP仅有的AI药物研发公司，它曾在2017年推出过Cellarity。Cellarity在Avak和FP的合伙人Nick Plugis的带领下，由人工智能、网络生物学、研究开发和技术领域的专家组成了一支跨学科的团队，专注于利用单细胞技术和机器学习揭示特定细胞的状态，通过研究和改变细胞行为来发现和开发药物。Cellarity的目标是提高药物发现的成功率和速度。
（来源：生辉根据公开资料整理）
人工智能为生物医药带来了诸多机会，包括药物发现和开发的成本、速度、效率。但是到目前为止，人工智能并没有发现任何药物，对此，David Berry表示：“人工智能行业还很年轻。它面临并且将要面临的最大障碍之一就是‘garbage-in-garbage-out problem’。数据质量至关重要。如果平台没有把控源头的数据质量，我们将会深陷于与以往相同的低质量数据运算中，这些数据的成功率很低。”
同行评价：入局稍晚，但优势突出
“AI药物发现领域非常火热，生物技术领域的主要玩家通过各种会议、期刊论文以及投资人的热情中已经非常了解这个市场了。FP现在入局可能稍微有点晚，但他们已经孵化了三家AI公司。”全球头部的人工智能药物研发公司Insilico Medicine的创始人兼CEO Alex Zhavoronkov评论称。
Alex分析道：Valo（前身是Integral）这家公司在去年夏天收购了我们领域规模最小但历史最悠久的公司Numerate，还买下了一个小实验室。另一家公司Cellarity，更多关注细胞行为层面，它也有一个小实验室。这两家公司向投资人讲的内容和故事与另一家AI公司Insitro很是相似。Generate这家公司有点像我们之前和Juvenescence合作成立的Generait Pharmaceuticals，这家公司将在generative biology领域和我们直接竞争。不过目前我们还没有看到这家公司更多的验证数据。
他认为FP选择现在推出这两家公司，可能是为了更多地筹集资金。FP的AI公司的主要竞争优势就在于，他们有能力招聘到适合公司的、有丰富经验的管理团队和人才。与其它初创公司相比，David Berry和FP的其他几位同事与许多顶级制药公司的CEO都是朋友，他们可以很容易就获得大量资金。
AI为定制化药物带来机会
一款新药从开始研发到获批上市，需要大约14年的时间，平均耗资约26亿美元，但临床成功率不到10%。而随着数字医疗和人工智能的出现，新药研发领域也正在发生重大革新。
根据CB Insights的统计，近年来药企和人工智能达成的合作越来越多，合作的方向和覆盖适应症也拓展到了肿瘤和神经退行性疾病。
在国内，腾讯、百度的加入让这一领域更加火热。尤其是国内AI药物研发公司晶泰科技近期宣布完成3.1亿美元的C轮融资，创造了全球AI药物研发领域融资额的最高纪录。Alex评论称：“这是非常革命性的，我从各个角度都对中国很钦佩，我认为这是非常重要的举动，因为它向许多年轻人表明这是未来的产业。”
图 | 超过100家AI企业入局生物医药领域（来源：CB Insights）
对于中国互联网巨头纷纷入局生物医药，David Berry回应：“目前的药物开发仅关注全球7％的人口，而忽略了其他93％的人口。人工智能创造了一个可以量身定制药物开发的机会，使药物真正适合其使用群体。一个完整的药物发现和开发平台将有机会为特定人群开发药物，这可能会成为制药行业的新领域。”而且目前的中国医药市场存在很大的机会，“我们可以针对中国人群开发特定的药物，或者是在欧洲/美国开发适合中国人群的药物。”
“人工智能领域经历了许多周期，包括计算机辅助设计、互联网、基因组革命、大数据以及现在的AI。大多数成功的AI公司诞生于2013-2015年左右，那个时候深度学习开始在图像识别方面超越人类。”Alex说道，“与消费科技不同，有大约1万个靶点和1万种疾病需要我们去解决，因此我想我们这个行业还需要另外100家公司。”
新药研发和人工智能的潜力隐匿在资本的认可下，两者到底会碰出什么样的火花？又会给这个领域带来什么样的冲击？或许现在回答还太早，但是随着资本的进入以及各大公司的合作，必将带动生物领域的飞速发展。
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