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卢冠达AI制药公司再获千万美元融资,利用基因网络加速靶点发现,明年或递交首个IND
Original
宋冉
生辉
2022-04-27
收录于合集
#AI
73 个
#AI制药
36 个
#小分子药物
20 个
又一家 AI 制药公司获诸多资本
支持。
美东时间 5 月 27 日,AI 制药初创公司 Engine Biosciences(简称 “Engine”)宣布完成了 4300 万美元 A 轮融资,本轮融资由 Polaris Partners 领投,新加坡风投 Invus 等跟投,天使轮投资方通和毓承、药明康德、百度风投、巢生资本等继续支持。
早在 2018 年,Engine 获 1000 万美元种子轮融资,这成为当时东南亚地区有史以来规模最大的种子轮融资之一。
官方称,所筹资金将会用于扩展技术平台,增加肿瘤精准疗法管线以及推动现有管线进入临床阶段。
(来源:Engine 官网)
“Engine 将生物学、AI 技术和药物发现相结合,有望释放 AI 在药物发现领域更多的潜力,并治疗多种疾病”,Polaris Partners 的执行合伙人 Amy Schulman 说,现在她已加入 Engine 的董事会中。
专家团队阵容豪华
2015 年,Jeffrey Lu 与其兄弟卢冠达(Tim Lu)联合创办了 Engine,并建立起一支由医疗、生物技术、数据科学等顶级专家组成的团队。
首席执行官 Jeffrey Lu 是一名连续创业者,曾创办抗纤维化疗法公司 Enleofen Bio,后被勃林格殷格翰超 10 亿美元收购;同时他还拥有丰富的企业管理和投资经验,与妻子共同创办了生物技术投资机构 Goodman Capital。
卢冠达担任 Engine 科学顾问委员会联合主席,主导开发了 Engine 平台的关键技术。卢冠达是 MIT 生物工程学和计算机科学副教授,在合成生物学、系统生物学、基因相互作用图谱以及计算科学领域造诣颇深。同时,他也有丰富的产业化转化经验,是 Zymergen 等多家合成生物学公司的联合创始人。
卢冠达的老师 James Collins 也是 Engine 科学顾问委员会联合主席,他是合成生物学的先驱人物、MIT 医学工程学教授。
首席技术官 Stephen Harrison 拥有 20 多年药物研发经验,负责过多项从靶点识别到早期临床开发的药物开发项目。曾在聚合物共轭疗法头部公司 Nektar Therapeutics 担任生物学副总裁,负责全球肿瘤学和疼痛研究。
图 | Engine 团队成员,从左到右分别是 Jeffrey Lu、Tim Lu、James Collins(来源:Engine 官网)
多领域、多学科的顶级专家资源让 Engine 技术实力不容小觑,同时也获得了一众知名 VC 的青睐。
多学科交叉背景对于 AI 制药的重要性不言而喻。吸金无数的 AI 制药公司 insitro 创始人 Daphne Koller 曾经描述 insitro 的吸金能力,“人工智能加生物学背景对于投资者而言就像是‘天造地设的婚姻’。”
独特优势
Jeffrey Lu 认为,Engine 的独特性在于对基因相互作用的深入研究。
基因相互作用与疾病的发生和发展密切相关,Engine 计划通过深入理解基因网络(gene networks)的生物学机制,并利用 AI 破解多种复杂疾病。
“疾病与靶点的关系就像一把密码锁,想要破解一种疾病的生物学密码,钥匙和锁需要相匹配。在破解疾病密码时,往往需要罗列所有潜在的组合,并进行分析选取。传统的方式需要一个一个试,会花费很长时间,我们的技术可以一次性测试所有的组合”,Jeffrey Lu 说。
Engine 破解疾病密码主要依靠两个平台:NetMAPPR 和 CombiGEM。
其计算和实验平台 NetMAPPR 可生成基因网络数据,对数百万至数十亿个基因相互作用进行分析和验证。
具体来说,NetMAPPR 是一个基因间相互作用的搜索引擎,能够揭示与疾病相关的基因组和药物靶点之间的关系。该引擎可以在预测 - 测试 - 学习周期内运行,利用大量患者和疾病数据集分析数百万甚至数十亿基因组相互作用,预测分子的生物学特性。
另一个平台 CombiGEM 则类似于一个基因检测过程,可以检测成千上万的基因组,同时编辑病变细胞,通过实验验证基因或者基因组合与疾病如何发生作用,在这一过程中,可以产生大量的生物数据。
图 | 技术平台(来源:Engine 官网)
高质量的数据对于机器学习来说尤为关键。
Jeffrey Lu 透露,他们通过 CombiGEM 积累了大量与基因组相互作用的数据集,这对于他们用来预测生物学过程的机器学习算法的成功至关重要。
Engine 将这两大系统整合在一个平台中,形成了一个搜索、验证、数据生成整个闭环。首先可以测试成大量基因组如何编辑或改变影响,还可以受将这些实验输入到算法中,算法就能够预测这些变化与新药分子的关系。
Engine 指出,这两大技术已经应用于药物重新定位即探索药物的新适应症、发现新靶点、基于基因组开发个性化疗法、通路分析等。目前,该技术已经完成了多种适应症以及细胞类型的概念验证。
随着技术平台的完善,Engine 达成了多项合作,合作伙伴包括多家领先的临床研究机构以及一家美国财富 500 强公司。
瞄准癌症和神经退行性疾病,2022 年可能递交 IND
Jeffrey Lu 硕士毕业之时,祖父因患胰腺癌去世,这件事让他一直想将最新技术应用于医药健康领域。
Engine 最初的适应症瞄准了肝癌、乳腺癌、卵巢癌、结肠直肠癌。
Jeffrey Lu 向外媒透露,在过去三年中,他们一直在搭建专有的平台,并计划开发一系列小分子抑制剂,现在已经确定了两个癌症相关靶点。
第一个项目是与三种癌症相关的基因突变靶点,不过他对靶点细节守口如瓶。
拿到这笔钱后,Jeffrey Lu 预计 2022 年可能会申报第一个靶点的 IND,并在 2023 年进入临床试验。
第二个项目靶点与三阴性乳腺癌相关。三阴乳腺癌是一种高度侵袭性疾病,约占全球所有乳腺癌类型的 15%-20%。目前,仅获批两种治疗方法,治疗手段有限。
Jeffrey Lu 曾透露,尽管 CombiGEM 还处于验证阶段,但该平台不仅在癌症方面而且在神经退行性疾病方面也取得了进展,包括肌萎缩侧索硬化症(ALS)以及老年痴呆症等疾病。
该公司在通稿中指出,在一些小鼠模型中,已观察到其发现的药物分子能够逆转神经退行性疾病进展。
-End-
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