两家医疗AI新锐连获融资！它们获风投公司青睐的原因是？

药明康德AI/报道

最近一段时间以来，医疗AI初创公司可谓是连获喜讯。仅在这两日，就有两家新锐公司Deep Lens和Berkeley Lights分别宣布完成了320万美元的种子轮融资和9500万美元的新一轮融资。这两家公司为何会受到多家风投公司青睐？它们的技术亮点又有哪些呢？

Deep Lens斩获320万美元种子轮融资，用AI提高癌症诊断效率

Deep Lens是一家数字病理学初创公司，致力于结合人工智能（AI）和先进的、基于云计算的病理学工作流程，提高效率并使患者能够有机会入组癌症临床试验。该公司近日宣布完成320万美元的种子轮融资。本轮融资由硅谷的Sierra Ventures领投，Rev1 Ventures和Tamarind Hill Fund共同参与。

随着平台的开发，该公司将利用本轮资金进行全球部署其核心技术——VIPER（Virtual Imaging for Pathology Education and Research），该技术现作为公共测试版进行免费供应。VIPER把AI与先进的病理工作流程结合起来，同时也促进了病理医生与患者之间的协作。该技术的最终目标是为用户提供快速准确的信息，以及专家咨询，从而进行更好的患者护理和先进的临床研究。

VIPER是世界上首个数字病理云平台之一，十多年来，该平台让病理组能够合作开展跨越数十种癌症类型的突破性研究。基于全球数百位专业用户的反馈，VIPER很快将包括AI驱动的图像检测、工作流支持、远程病理、云存储和内置API的工具与软硬件供应商和生物医药公司的平台进行整合。

Deep Lens还建立了一个世界级的成像实验室，使病理小组能够通过把幻灯片运送到Deep Lens进行“数字化”操作，然后在48小时内接收这些幻灯片的数字化版本。到目前为止，该技术被8个国家超过65个主要机构的病理学家使用。Deep Lens获得了VIPER技术和图像分析方法的独家授权，目标是通过集成和自动化的人工智能扩展其技术平台。

▲Deep Lens的联合创始人兼首席执行官Dave Billiter先生（图片来源：Deep Lens官网）

“VIPER一直致力于赋予病理学界能力，让他们专注于细微的癌症诊断和病例特定的细节，捕捉这些细节需要多年的专门医学培训，”Deep Lens的联合创始人兼首席执行官Dave Billiter先生说。“随着我们在全球范围内免费推出VIPER，可以惠及所有病理学家，以及他们的病人。”

Berkeley Lights融资9500美元，AI加速新型药物研发

Berkeley Lights, Inc.（BLI）是一家数字细胞生物学公司，近日宣布成功完成新一轮9500万美元的融资。该公司开发了“生物、技术和信息”交叉的技术平台，其技术可自动化操作、分析和选择单个细胞，从而加速药物发现和开发过程。

本轮融资由尼康（Nikon）领投，现有投资人红杉资本，Walden-Riverwood Ventures，Black Diamond Ventures和Paxion Capital参与投资。另外，包括Cota Capital，KTB Network，Atinum Investment，Shangbay Capital，AJS BioTree Healthcare Fund和Varian在内的新投资者也参与本轮融资。据了解，公司将利用该笔资金推进其细胞疗法的开发和生产，包括CAR-T和内源性T细胞，以及加速商业活动的扩张。

Berkeley Lights公司致力于研发生物医药、基因组和细胞疗法的应用平台。为了解决新型疗法研发的高成本和低效率问题，该公司的首个商业平台Beacon于2016年12月推出。该平台由计算机控制，实现了细胞系研发、抗体发现、基因编辑、合成生物学等过程的自动化。Beacon平台可以通过AI对单个细胞进行筛选、计数和分析，并使用纳米流体芯片进行细胞输出。

在细胞系研发方面，Beacon平台可以利用人工智能算法在5天时间内对上千个克隆细胞进行自动筛选，并在尽可能少的人工干预下，输出其中规模最大的48个克隆细胞系，从而实现工作流程的自动化。同时，Beacon平台能够在48小时内筛选数千个产生抗体的细胞，通过多重荧光测定的方法来表现细胞特征，从而确定可溶性和膜结合靶标的抗原特异性、相对结合亲和力和功能反应。随后，该平台会选择具有所需特征的单个细胞并将其输出，用于进一步操作。

利用AI算法加速细胞系和抗体的发现过程，Beacon平台大幅压缩了新疗法的研发时间，实现了研发过程中最大程度的自动化，从而加快迭代和创新，有助于对更有价值的靶点展开进一步的研发工作。使用Beacon平台后，标准研发时间将有可能从15年左右缩短至5年以下，这意味着总体开发成本的大幅降低，同时患者能够更早获得新型药物。

今年5月，该公司宣布了一项与位于台北的TPG Biologics公司的合作计划，TPG Biologics将利用Beacon平台加速其细胞系开发，包括鉴定产量最高的克隆和分析克隆多代的稳定性。在今年7月，Berkeley Lights与Catalent Pharma Solutions公司签署了一项合作协议。Catalent Biologics公司将采用BLI公司的Beacon光流控平台对其细胞系进行开发。此外，Berkeley Lights还与赛诺菲、Shire以及辉瑞等公司签署过合作协议。

▲Berkeley Lights的首席执行官Eric Hobbs先生（图片来源：Berkeley Lights官网）

Berkeley Lights的首席执行官Eric Hobbs先生在一份声明中表示：“本轮融资，再次证明BLI已经在数字细胞生物学平台改造药物发现和开发方面取得了重大进展。在过去的12个月里，我们Beacon平台的采用率提高了一倍以上，而这只是一个开始。随着我们不断加强技术的全球影响力，我们将专注于增加平台功能，最终使个体化的细胞疗法为所有人所用。”

参考资料：

[1] Cloud-Based Digital Pathology Startup Deep Lens Exits Stealth Mode With $3.2 Million Seed Financing, Retrieved on October 15, 2018, from https://www.businesswire.com/news/home/20181012005019/en/

[2] Deep Lens website, Retrieved on October 15, 2018, from https://www.deeplens.ai/

[3] BERKELEY LIGHTS CLOSES $95 MILLION FUNDING ROUND TO EXPEDITE COMMERCIAL EXPANSION AND PLATFORM DEVELOPMENT FOR CELL THERAPY, Retrieved on October 16, 2018, from https://www.berkeleylights.com/berkeley-lights-closes-95-million-funding-round-to-expedite-commercial-expansion-and-platform-development-for-cell-therapy/

[4] Up-and-Coming Automation Company Berkeley Lights Raises $95 Million, Retrieved on October 16, from https://www.biospace.com/article/up-and-coming-automation-company-berkeley-lights-raises-95-million/

[5] BERKELEY LIGHTS website, Retrieved on October 16, from https://www.berkeleylights.com/

[6] Another Large Pharma Implements Berkeley Lights' Beacon® OptoFluidic Platform for Accelerating Antibody Discovery. Retrieved October 16, 2018, from https://www.prnewswire.com/news-releases/another-large-pharma-implements-berkeley-lights-beacon-optofluidic-platform-for-accelerating-antibody-discovery-300582808.html

[7] Berkeley Lights Automates Biological Processing to Reduce Drug Development Timelines and Bring Therapies to Market Faster. Retrieved October 16, 2018, from https://www.prnewswire.com/news-releases/berkeley-lights-automates-biological-processing-to-reduce-drug-development-timelines-and-bring-therapies-to-market-faster-300517261.html

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