据Deep Pharma Intelligence 讲演统计的近500家AI制药公司中，2020-2021年期间，Atomwise仰仗17起大药企的协作订单荣登榜首，薛定谔、英矽智能等均排在其后。 位于全球AI制药第一梯队，Atomwise的资历也算是元老级别，官网显现，目前其对外协作的潜在总价值高达70亿美圆。 但是，相较于同期成立的AI药企，Atomwise的管线停顿却明显落后了。 01、行业老炮儿 2012年，卷积神经网络（CNN）初次在 ImageNet 图像辨认竞赛中表示人类水平的才干，从此掀起了第三次人工智能反动的浪潮。 同年，由Kaggle主办的默克分子活性应战赛激起了人们对药物发现中的深度学习的兴味，参赛者被请求运用预先计算的近5万个分子的分子描画符预测15个相关任务的生物活性。 也就是这一年，海外冒出了第一批AI制药公司，部分曾经成为行业内的佼佼者，例如Exscientia和BenevolentAI，Atomwise也是其中之一。 其开创人AbrahamHeifets毕业于康奈尔大学，并在多伦多大学取得博士学位。Heifets曾经是一名大数据和高性能计算范畴的专家，分离开创人Izhar Wallch博士也毕业于多伦多大学，主要研讨计算化学等范畴。
左：开创人兼首席执行官Abraham Heifets 右：分离开创人Izhar Wallch，现任公司CTO Atomwise开发了第一个用于药物研发的卷积神经网络AtomNet，一种基于深度学习神经网络的虚拟药物发现平台。最大的特性是将药物发现方式从偶尔发现转变为基于结构的搜索，让药物设计趋向于定向化和合理化。 假如说薛定谔的拿手技术在分子动力学模仿，英矽智能是基于基因组学的靶点发现，那么Atomwise就是高通量虚拟选择。 由于小分子药物的化学空间极大（10的60次方），传统的高通量选择面对如此庞大的化学库时不只昂贵，且耗时长。计算机运转的虚拟选择，经过对分子分离才干中止打分，最终从大量的化合物分子当选择，并用于后续测试和优化。 Atomwise宣称，能在2天内从160亿种分子的化合物库当选择潜在命中化合物，大大降低药物选择的时间和成本，而这些以往需求数月或者数年才干完成。 图：AtomNet 虚拟选择模型，其主要方式依旧是依据靶点建构一个适合的化合物库构建新的机器学习模型，对新化合物中止评分，并经过不时地循环迭代让选择模型变得越来越精确。
融资与协作 融资方面，目前Atomwise已合计完成3轮融资，总额抵达了1.75亿美圆。最新一轮为2020年8月，B轮融资取得1.23亿美圆。同时，A轮和B轮投资者中，均有中国互联网公司——百度BV风投和腾讯的身影。 从商业方式来看，Atomwise以技术效劳商和CRO业务为主，已和全球250多个协作同伴展开了775次协作。知名的协作同伴包含赛诺菲、辉瑞、拜尔、礼来等，公司宣称，其协作总潜在价值已接近 70 亿美圆。（含合资企业） 2019年，Atomwise还进军中国市场，与豪森药业达成中美的第一笔大额人工智能药物研发协议，潜在价值为15亿美圆。
02、合资公司“发烧友” Atomwise的一大特征是普遍和学术机构树立协作，经过免费提供效劳，在将学术成果经过合资的方式转化出来。 从2017年开端，Atomwise就开端举行人工智能分子选择 (AIMS) 奖计划。很多高校教员有不错的研讨成果能够转化，但由于经费问题这些实验室普通很难得到资源支持。 AIMS计划就是为各个科学家们提供基于AI的虚拟选择以及后续的一系列预测技术，同时分离科学家们深沉的生物学学问，这个计划不只能够用于考证Atomwise的技术平台，扩展研讨小分子药物的科学群体，当然最重要的是转化药物。 例如TheiaBiosciences，一家加州大学生物化学家John Jefferson Perry和Atomwise共同成立的公司，努力于开发治疗年龄相关性黄斑变性（AMD）药物。 从2017年开端，Atomewise就为 Perry实验室计算选择了超越1000万种化合物，最后由Perry实验室的人中止测试反响，最终选择到一款 HTRA-1小分子抑止剂，由于HTRA1招致的基因变异会增加对AMD的易理性，而HTRA-1小分子抑止剂有望成为AMD患者的福音。 除此之外，Atomwise还和RNA病毒专家AntonitoPanganiban博士兴办了vAirus，希望用AI选择平台开发光谱抗病毒药物。（也是经过AIMS项目而来） 目前Atomwise曾经普遍和高校中止协作，其主要范畴为肿瘤、传染学和神经学等范畴，包含上百家学术机构并普遍得到考证。
除此之外，Atomwise还十分热衷于和初创公司成立合资企业，例如和Velocity Pharmaceytical Development共同创建X-37，以及OrganAI、Atomwise-SEngine JV1等系一列合资企业，据统计其合资公司曾经抵达了6家。 但上述合资公司并非作为独立企业中止运营，也未成立单独的团队或者官网，因而官方披露的信息较少，也缺乏最新的成果停顿。 03、起个大早，赶了晚集 相较于同期成立，往常已成为佼佼者的一批AI药物研发公司，Atomwise的展开脚步明显慢了。 Exscientia和BenevolentAI两家英国公司均已上市，多个自研管线进入临床，外部协作项目上，Exscientia和赛诺菲达成1亿美圆首付款，潜在价值50亿美圆的大额协作；BenevolentAI也多次向阿斯利康托付里程碑成果。 反观Atomwise，在B轮融资时就宣布推进自有管线的研发，但目前一切的管线均处于临床前阶段，选择的也是RIPK1、TYK2等竞争烈的自免疫范畴。
图：协作管线，X37为Atomwise参与成立的合资公司 多家AI药物研发公司选择扩展药物研发团队，分离人工智能展示其创新药研发才干，经过自研+协作的方式取得大药企的认可；同时部分红立稍晚的公司也选择将效劳链条拉长，逐步构成自己的技术护城河。 Atomwise更像一家技术效劳商，为企业提供真实的虚拟选择、化合物优化以及毒理预测等效劳，然后续的实验考证和推进阶段则与高校协作、成立合资公司，以及与企业协作完成。 这或许与开创人的背景不无关系，两位开创人均为计算专业人才，缺乏实践的药物研发阅历。在官网披显露来的团队引见中，药物研发团队占比较少，公司更倾向有算法才干的人，绝大多数均为CADD或机器学习工程师。 Atomwise多达70亿美圆的总潜在价值协作中（事实上官方披露的协作并未抵达70亿美金），除了今年与赛诺菲的订单，其他协作较少披露首付款金额，更像是企业的协作试水。 很难说这种专注于技术应用的公司，经过优势互补与高校实验室，创新企业树立合资公司共同开发药物方式的好坏，但就管线研发进度而言，Atomwise曾经明显落后了。 参考链接： Atomwise官网 https://mp.weixin.qq.com/s/OEgxC5-7JZhAkqpOhKg__w https://news.ucr.edu/articles/2020/03/13/biochemist-spins-out-joint-venture-company-atomwise https://blog.atomwise.com/uc-riverside-scientists-find-potential-treatment-for-amd —The End— |
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