孵化自图灵人工智能研究院,燧坤智能如何破解“Eroom”难题的?
近期,AI+创新生物医药研发平台南京燧坤智能科技有限公司(以下简称“燧坤智能”,Silexon AI)宣布完成超亿元人民币A轮融资,由斯道资本和红杉中国联合领投,泉创资本跟投,老股东和玉资本再度加码。这是燧坤智能自2018年成立后获得的第3轮融资,3年累计融资数亿元
近期,AI+创新生物医药研发平台南京燧坤智能科技有限公司(以下简称“燧坤智能”,Silexon AI)宣布完成超亿元人民币A轮融资,由斯道资本和红杉中国联合领投,泉创资本跟投,老股东和玉资本再度加码。这是燧坤智能自2018年成立后获得的第3轮融资,3年累计融资数亿元。
AI新药公司获得资本追捧的背后,反映了人们迫切提升新药研发效率的愿望。
尽管制药公司几十年来不断地增加投资,但投资10亿美元所得到的上市新药数目每 9 年就减少一半,这一现象被称作“Eroom定律”(也称“反摩尔定律”)。“Eroom”是“Moore”单词的反拼,意思是与摩尔定律相反。后者的意思是价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18~24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。
2019年7月17日,《药理科学趋势》杂志(Trends in Pharmacological Sciences)发表来自 IBM Watson Health 人工智能团队的综述文章《临床试验设计中的人工智能》指出,AI可以加快药物临床试验的成功,从而助力破解“Eroom”难题。
那么,在推动AI破解“Eroom”难题的路上,燧坤智能是如何做的?频频夺得资本青睐的它,究竟有何魅力?该公司如何将药物研发与人工智能这两门同样晦涩艰深的技术联结在一起、从而加速新药研发进程?
行业面临的共性问题和挑战:数据、算法以及验证
燧坤智能CEO曾亥年表示,目前在AI制药领域中,行业面临的共性问题和挑战就是数据、算法以及验证。
数据的问题,是如何获得针对特定问题相关的高质量、重复性好、批间差小的大量正负样本数据;
算法的问题,是选择哪个框架或算法能高效准确提取特定问题的潜在特征或模式,并能从中学习到规律用于全新预测,且能揭示相应的机制(模型预测结果的可解释性)为最佳;
验证的问题,是使用什么测试数据集以及实验快速验证算法模型的稳定性、准确度以及效率。
如何围绕以上问题提供切实可行的解决方案,对应的便是燧坤智能的核心竞争优势及商业模式。
以优质合作沉淀优质数据,构建私域独家数据库
自成立以来,燧坤智能不断推进生物制药领域的合作开发及技术落地,促使公司的AI技术与产业深度融合,赋能新药研发。
截至目前,燧坤智能已与超过20家国内外知名药企/CRO/机构签署&达成合作意向。这些合作伙伴包括最早专注于慢性病创新药研发的君圣泰,国内核酸药物研发明星企业苏州艾博,知名CRO公司维亚生物、保诺科技,以及其他上市药企、跨国制药巨头……每一个都是在自身领域里对合作伙伴有着极高要求的明星公司。
这些合作为燧坤智能带来了优质的数据和验证结果。在双方深度合作的过程中,燧坤在不断优化模型,以协助合作方更加高效地获得更优的候选分子。
AI交叉领域的顶尖人才,保证构建强大算法模型
2018年9月,燧坤智能在图灵人工智能研究院的孵化下成立。图灵人工智能研究院于2018年4月成立,致力于通过产学研合作提供公共技术服务,集聚和培养具备交叉学科能力的人工智能人才,推动科技成果转化和产业化发展。
燧坤智能成立伊始,图灵人工智能研究院为其提供了大量的包括人才、技术、办公场地、政策引导等多方面的配套支持。
燧坤智能创始团队是国内外最早一批把深度学习应用于基因组学研究的团队之一,具有多年AI应用于药物研发的经验,曾在《自然》、自然子刊、细胞子刊等国际核心期刊和会议上发表论文共计70余篇。
团队成员均是来自于包括清华大学等一众国内外顶尖学府的优秀人才,深厚的专业技术能力使得燧坤智能源源不断吸引AI交叉领域的顶尖人才。而这些顶尖人才的加入,则构成了燧坤团队开发强大算法模型的基础。
及时高频更新,多个模型验证以提升任务预测准确率
在不断开发新模型的过程中,燧坤智能的算法研发团队会始终保持模型更新的及时性。曾亥年告诉动脉网,“我们基本每周会对训练数据和已有模型进行更新和优化,确保AI模型处于‘终身学习’、‘持续迭代优化’的状态。此外,不同于许多单纯从算法角度出发的技术平台,燧坤智能在模型建立的初期,就将模型的可解释性作为重要的工作内容之一。”
为了提升任务的预测准确率,燧坤会使用多个模型对同一个任务开展交叉验证工作。
此外,燧坤团队有着极强的生物医药领域背景,该团队在RNA、DNA、蛋白质折叠、计算化学及药物靶点互相作用上已经开展了大量的前沿探索并积累了丰富的研究经验,发表了数十篇高引用高影响力同行评议的文章。
在日常的研发工作中,团队会按照生物制药公司标准进行立项,保证燧坤在设计开发AI新药模型时能够深挖新药开发的痛点及难点,深度介入开展AI新药研发工作。立项委员会从AI、药化、生物、商务几个方向判断,确保公司的工作开展在一开始就有充足论证。
在项目开展过程中,交叉背景的成员在相互交流的过程中实现相互促进,相互提升,在依据各自背景承担相应任务和同时,凭借协作研发的过程实现专业互补。
两大平台高效加速新药研发,BIC/FIC模型全覆盖
实力强劲、配合默契、专业互补的的交叉背景研发团队,目前已经交出了一份令人惊喜的答卷。
由燧坤智能自主研发的AI4D?/ AI4Pat?能以传统药物研发手段约1/3-1/10时间/成本获得临床前活性分子,极大提升新药研发效率,缩短研发时间并降低研发成本。
其中,AI4D?药物研发平台主要赋能一类新药、难成药靶点及老药新用的临床前阶段药物研发环节,覆盖了靶点开发,苗头化合物发现、先导化合物筛选、先导化合物优化,PKPD评估等一系列必要环节,旨在以高效、高成功率的方式获得“First in class”候选分子。
人工智能辅助平台Silexon™AI4Pat™的研发主要用于快速跟进药物的研发工作,以高效、快速、低成本获得临床前候选分子,助力药企实现“Fast follow”到“Best in class”的弯道超车。
当然,除了技术研发团队自身实力过硬之外,能够让燧坤智能发展火速,保持强执行力使得公司高效运转,还离不开背后运筹帷幄的优秀掌舵人。燧坤智能CEO曾亥年在医药行业摸爬滚打10余年,产业经历十分丰富。
复旦大学生科院本科以及美国约翰霍普金斯大学(JOHNS HOPKINS UNIVERSITY)生物科学法规监管硕士/北卡罗来纳州立大学(NORTH CAROLINA STATE UNIVERSITY)植物生物学双学位硕士的教育经历使得他有较强的FDA注册监管、生命科学及化学基础;国药控股负责BD、战略制定以及科研管理,上海药监局近一年的评审工作等产业一线经历,使得他积累了深厚的行业人脉及业界经验;在平安创投就职负责创新生物医药领域的一二级投资,则让他迅速熟悉生物医药前沿创新,更加懂得融资及资本运作。丰富的产业经历让曾亥年能以更为开放、长远的视角去实施公司的决策运营,广阔的人脉圈则助力燧坤能更容易地实现优质人才聚拢。
频频获得资本的青睐,使得燧坤在资金流水上似乎从未出现过类似“拮据”这样的问题,但难的是,如何花好这每一分钱,实现价值效益的最大化。曾亥年告诉动脉网,在未来的短时间内,燧坤将继续注重平台建设,不断完善已有模型工具的效果,同时不断突破开发新的“杀手锏”模型。
此后,燧坤智能希望能够凭借完善的人工智能赋能药物研发平台,与越来越多的药企建立起深度合作,重构新药研发全流程,增加新型药物研发的成功率,减少药物研发的成本和周期,最终实现更好的药物可及性,为社会造福。
作者:陈宣合