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独家专访 | Valo融资1.9亿美元,看AI如何颠覆制药行业
Original
生辉
生辉
2022-04-27
收录于合集 #AI制药
36个
近日,Valo Health(以下简称 “Valo”)宣布完成了 1.9 亿美元的 B 轮融资。通过此轮融资,Valo 筹集了 1.9 亿美元的优先股资本,使其募集的总资本超过 2.85 亿美元。
Valo 是 David Berry 等人在 2019 年初创办的一家利用机器学习、云计算和大数据实现药物发现的初创公司,致力于改变药物的开发方式,达到更快更有效治疗疾病的目的,
主要关注的领域有心血管疾病、神经退行性疾病和肿瘤领域等。
该公司在 2019 年 7 月完成了近 1 亿美元的 A 轮融资,由 Flagship Pioneering 和 PSP Investments 共同出资。
B 轮融资资金由公共部门养老金投资委员会(PSP Investments)领导。加入 B 轮融资的是 Valo 现有的所有主要投资者,包括 Flagship Pioneering,以及一些新的机构投资者:Invus Public Equity,HBM Healthcare Investments,Atinum Investment 和 Mirae Asset Capital。
B 轮的收益将支持继续发现和开发治疗项目,并将进一步扩大公司专有的 Opal 计算平台、营运资金和其他一般用途。
在完成 B 轮融资的同时,
Valo 还揭幕了正在为药物发现和开发创建一种新的系统方法。
通过将其独特的以人为本的数据集(超过 1.25 亿患者年)与 Opal Computational Platform™相结合,Valo 在整个药物开发生命周期中带来了患者数据和机器学习计算的强大功能。
图 | Valo 的 Opal 平台(来源:Valo 官网)
这种系统性方法的结果是快速开发了几个关键的临床前项目,这些项目在众所周知难以治疗的靶向治疗方案上取得了显着进展,来自 Valo 肿瘤学产品组合的一些初始实例包括:
NAMPT:通过开发独特地避免靶标相关的机制毒理学的疗法而实现的机会,可以通过合成的致死性癌症新陈代谢方法来治疗关键的血液学和实体瘤恶性肿瘤。
PARP1:一种参与 DNA 修复和程序性细胞死亡的关键蛋白,已在临床上得到验证;集中渗透抑制剂以释放对脑转移瘤,胶质母细胞瘤和其他脑瘤的潜在治疗方法。
USP28:一种去泛素化酶,蛋白石可以实现选择性和特异性靶向,可以靶向靶向 c-myc 驱动的癌症。
HDAC3:一种潜在的一流机会,可以通过综合杀伤力方法来治疗特定的实体瘤。
图丨Valo 创始人兼首席执行官 David Berry(来源:Valo Health 官网)
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 Platform
™
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 Platform™ 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。
近年来,FP 孵化了不少 “AI + 药物研发” 公司,包括 Valo、Generate Biomedicines、Cellarity 等。其中,Generate 创立于 2018 年,与 Valo 几乎同一时期推出,该公司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。
以下为生辉独家采访 David Berry 的内容整理:
生辉:
FP 为什么同时孵化两家以 AI 为动力的药物发现公司?
David Berry:
这两家公司完全不同。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。
生辉:
Generate 和 Valo 有什么区别?它们各有什么特点?
David Berry:
这两家公司在实质、阶段和愿景方面截然不同。Valo 拥有 100 多人的团队,他们让完全集成的平台变得现实,该平台采用了人类数据(而不是该行业过去使用的替代品 - 小鼠和细胞)来发现并利用人类数据,开发药物更快、更便宜,具有更高的可预测性。我们在建造和使用该平台上都取得了很大的进步。
生辉:
在全球范围内,您认为 Generate 和 Valo 在以人工智能为动力的制药行业中的地位如何?您对这两家公司的愿景是什么?
David Berry:
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。
生辉:
您如何看待以人工智能为动力的药物发现的最新发展?到目前为止,人工智能技术还没有发现任何药物, 有哪些障碍?
David Berry:
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。
生辉:
近年来,以人工智能为动力的制药业在中国尤为热门。如今,互联网巨头百度,腾讯和阿里正布局这一行业,您如何看待中国以人工智能为动力的药物发现公司以及互联网巨头进入这一领域的利弊?
David Berry:
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。
生辉:
你觉得中国医药市场近些年最大的机会在哪些垂直领域?
David Berry:
相比较在美国 / 欧洲开发的药物,在中国开发的药物会更适合中国人群。
-End-
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