七家利用人工智能研发药物的公司

2021年9月18日, 18:00

药物研发是一项复杂的业务。药物化学家们中许多人花了近10年时间接受培训，他们必须费力地合成每一个可能具有治疗作用的分子。随后，这些化合物需要在细胞上进行检测，以确认它们对病变细胞模型产生了具有统计学意义的影响。

之后，“候选药物”要在动物身上进行测试，以便稍微接近关键一步——临床试验。在1000种潜在药物中，只有一种最终能够进行人体测试。整个过程平均需要12年，在此期间，实验性药物将从实验室出发，最终出现在你家的药箱里。这一过程耗资高达20亿美元，并伴随着无数次失败。

人工智能和机器学习有望消除这种低效。2020年，用于药物研发的人工智能投资占据了全部私人人工智能投资的最大份额，超过138亿美元。药物研发本已是一项昂贵的事业，而制药行业的每个人都需要一切可能的帮助。

下面我们来看看七家利用人工智能能力寻找癌症及其他严重人类疾病药物的公司。

Roivant Sciences

这家总部位于纽约、成立于2014年的公司已获得巨额融资，金额达19亿美元。该公司通过设立子公司（子公司名称均以“vant”结尾）来加速后期“候选药物”的研发。目前，Roivant旗下子公司正在开发40多种药物。

2021年2月，该公司收购了Silicon Therapeutics，以增强其药物研发的计算能力。Silicon宣传一种基于物理原理的药物设计与研发方法。其策略是运用物理学的第一性原理来判断“候选药物”是否具有某种生物学作用。

这家成立于2018年的公司专注于药物发现与开发，已获得Andreessen Horowitz以及加拿大养老金计划投资管理局的投资。Insitro由斯坦福大学计算机科学教授达芙妮·科勒博士创立。她和团队正在解决弥合计算生物学与机器学习之间鸿沟过程中的一大难题——数据。

现有的生物数据有限，或质量过低，无法供机器读取。公司正在搭建一条实验数据管线，数据来自干细胞研究，用以构建基于真实生物系统的庞大数据集。利用这一数据库，Insitro将运用机器学习预测健康和患病细胞在人体内的行为，以及将潜在药物引入患病系统的模拟模型后会发生什么。

这家总部位于剑桥的公司由麻省理工学院的量子物理学家于2014年创立，此后已获得Sequoia Capital China和谷歌等公司超过7.8亿美元的投资。

XtalPi创建了名为Intelligence Digital Drug Discovery and Development的机器学习平台，该平台利用量子力学和固体晶体学原理，预测低分子“候选药物”的晶体结构和性质。2018年，该公司开始与辉瑞合作，以搭建其基于人工智能的平台。

这家成立于2011年、总部位于华盛顿的生物工程初创公司正在构建其蛋白质打印平台技术，该平台由两部分组成：SoluPro——一种合成生物学平台，利用基因工程细菌生成基于蛋白质的潜在药物；以及SoluPure——一种纯化平台，可快速提取并纯化目标细胞。

该平台依靠人工智能来帮助生产和验证新的候选药物。2021年1月，该公司收购了机器学习平台Devonium Engine，以继续推进其数据处理技术。AbSci能够缩短临床前周期，并且在10天内开发出了新冠抗体细胞系。

这家成立于2012年的制药初创公司，累计已获得约1.5亿美元投资，投资方包括Bristol-Meyer Squibb、Evotec以及比尔和梅琳达·盖茨基金会。该公司开发了基于人工智能的Centaur Chemist设计平台，利用机器学习方法寻找潜在药物。

该人工智能平台学习了人类化学家在传统药物发现中使用的有限可能方法，并随着每次迭代不断改进。人工智能与人类的共同努力，将药物进入第一期临床的平均时间从五年缩短至12个月。

该公司近期宣布，其首个借助人工智能设计、用于利用机体自身免疫系统治疗癌症的分子，将进入人体临床试验。

这家成立于2019年的公司业务横跨药物化学与机器学习两个领域。目前，该初创公司是辉瑞在利用机器学习发现药物方面的合作伙伴。PostEra平台基于药物化学家和有机化学家用于合成候选药物的设计策略与化学合成规则。辉瑞计划为该初创公司提供海量数据以支持平台运行。

这家成立于2017年的生物技术初创公司致力于从自然界中发现对健康有益的新分子。公司开发了人工智能研究平台Forager，用于探索可食用植物和食品世界，寻找影响人体健康的天然化合物。这些化合物被称为植物营养素，其中许多已作为功能性成分用于食品，但其对健康的影响尚未被完全研究清楚。

目前，Brightseed已分析了超过70万种生物活性化合物，并发现一种天然食品成分，可通过调控与肥胖相关的脂肪肝病，支持肝脏健康。Forager将用于扩充已知的食品补充剂清单。