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百度CEO李彦宏曾说“互联网的下半场是人工智能”,俄罗斯总统普京更是强调“人工智能是未来科技发展的关键,是改变世界的关键”。传统制药模式面临着成药周期漫长、费用成本高、研发风险大等痛点,将传统“试错式”制药模式,推向“科学式”制药模式,成为制药行业内的共识之一。在此背景下,AI技术的兴起为打破药物研发困境,实现创新药研发“降本增效”提供了全新的解决方案。为此,小编盘点2022年全球AI制药融资TOP10,直击AI制药发展趋势。全球AI制药融资TOP10:国内仅1家企业上榜相关数据统计,目前全球有超过500家AI药物研发初创企业,参与AI药物研发的大型药企有超过56家,其中包括逾36家传统药企和20家CRO(医药研发合同外包服务机构)企业。2022年被认为是医药行业的投资寒冬,但“投资收缩”的资本并未放弃对AI制药赛道的青睐。根据公开数据统计,2022年全年AI制药赛道相关的融资总事件达144起,总金额为62.02亿美元(约人民币426.66亿元)。相较于2021年融资事件的73起,数量上基本翻番,而对比2021年的42亿美元融资总额,增长幅度也超过50%,数量和金额的双效提升,大有一种作为投资洼地吸收了各路资本的态势。据不完全统计,国内仅一家企业上榜:剂泰医药。表1 2022年全球AI制药融资TOP102022年,全球AI制药融资仅TOP10的事件,总额就17.11亿美元,大额融资案例发生趋势不减。投融资活动主要活跃在美国,其次是欧洲和中国。中国的投融资活动则主要集中于珠三角、京津冀以及长三角等医药产业较为发达的地区。从融资轮次分布上,2022年全球AI制药的融资以早期融资为主,A轮融资最多。原因是市场涌现了一批新兴的AI企业,这些公司大多成立于2019年-2021年,发展前景获得了资本的认可。而在Top10的融资事件中,主要集中在B轮和C轮,这些大事件与各类具体疗法结合得更加紧密(例如蛋白质降解药物、mRNA疫苗、基因编辑等),对于各类数据和工具的运用得更加纯熟(蛋白质组学、单细胞组学、表型数据等),在“最烧钱的阶段”获得了资本的青睐。除了各路资本并未放弃对AI制药赛道的青睐,各大药企也不断加码,大有“一掷千金”的态势。2022年,AI制药步入高速发展的轨道,越来越多的跨国药企与AI药物研发公司达成合作。国内方面,AI药物研发同样遍地开花、合作不断。根据数据库及公开信息,全球AI药企大订单TOP10榜单如表2所示。表2 2022年AI药企大订单TOP10一眼望去,为这些高额订单付费的多为赛诺菲、BMS、安进等大药企,可见其对AI技术越发认可。其中,赛诺菲和礼来在Top10 AI合作大订单中各占三席。赛诺菲和BMS更是轰出了超过50亿美元的订单,震裂眼球。2022年1月7日,赛诺菲宣布与AI药物研发公司Exscientia达成合作协议,利用端到端的AI技术共同开发至多15款肿瘤或免疫相关的小分子新药。赛诺菲支付1亿美元预付款、52亿美元里程碑金额,以及不超过21%的销售分成。作头部为AI制药公司,Exscientia此前已与拜耳、BMS、华东医药等多家跨国药企建立合作,累计预付款超过1亿美元,里程碑金额超过25亿美元。此次与赛诺菲签约,为Exscientia有史以来的单笔最高订单。2022年5月10日,BMS和Evotec共同宣布,进一步扩大在蛋白质降解领域的战略合作。合作最初于2018年签署,初步成果已在分子胶降解剂领域得到验证;基于此,双方将合作关系再延长8年。根据协议,BMS将利用其的专有EVO panOmics(高通量多组学)、EVO panHunter(集成数据分析和预测)以及基于人工智能/机器学习(AI/ML)的药物平台进行药物开发。Evotec除了收到2亿美元预付款以外,还有望基于项目完成的里程碑情况,获得高达50亿美元的付款。Evotec总部位于德国汉堡,与超500家合作伙伴建立了一个合作网络,包括诺和诺德、拜耳、默沙东、勃林格殷格翰、武田、赛诺菲等一众知名药企。AI制药发展趋势从2022年AI制药融资和AI药企大订单的情况,大概可以看出AI制药赛道的发展趋势:(1)AI+新兴疗法的碰撞越来越火热:人工智能能够探索巨大的序列空间和结构空间,包括设计自然界中不存在的蛋白质、微生物、碱基对等,对药物进行特异性和亲和性优化等应用。所以近年来,AI技术与蛋白组学、核酸药物、细胞疗法和基因疗法、微生物组学和其他新兴疗法(肿瘤电场治疗)等的迭代备受关注。(2)AI挖掘生物学知识:机器学习和深度学习使计算机能够模拟人类将数据转换为知识能力。算力的提升、机器学习等模型的精进、大量数据的积累,都让计算生物学的研究条件越来越完善,传统生物学方法无法解答的问题,可以通过这样的跨界研究有所突破。例如利用AI技术解决了「蛋白质折叠」的预测问题,实现了从无到有的蛋白质结构预测、从静到动的分子动力学模拟,用AI打开生物学研究的另一扇窗,从而挖掘出更多的新兴疗法和治疗手段。(3)组合式创业正在出现:新公司喜欢将创新技术形成一套“组合拳”,AI则在其中扮演穿针引线的角色,例如将AI+器官芯片+药物研发,运用AI+单细胞测序用于免疫疗法开发都是较为典型的例子。但是,这些重大突破基本是基于生物药、化学药等领域,中医药作为中华文明瑰宝,是我国5000多年文明的结晶,这一块与AI技术的结合正处于一个空白点。中医药(包括天然药物)的有效成分、靶点与通路、作用机理、治疗领域等一直是中医药走向国际的瓶颈之一。特别是天然产物的药物开发中,由于其本身存在的诸多问题,限制了其药物开发,这些问题包括:(1)天然含量低,难以保障市场需求;(2)结构复杂,全合成、半合成非常困难;(3)本身虽然具有治疗活性,但毒副作用大,限制了其使用;(4)跨膜渗透、体内药效、药动学数据不佳等。这些问题也正是很多天然产物药物开发的瓶颈所在。而AI技术正是解决这些复杂问题的一把“高效钥匙”。AI助力天然药物开发AI技术可应用于药物发现阶段和临床研究阶段,包括靶点发现、化合物合成、化合物筛选、晶型预测、患者招募、优化临床试验设计和药物重定向(老药重利用)等场景。AI技术可以实现的计算方法包括:特征匹配、分子对接、基因关联、通路映射、回顾临床分析和新的数据资源方法等。运用AI算法,可以揭示天然药物所含成分及其作用机理,促进中药现代化和创新,优化现有产品,缩短研发时间,节约研发费用,取得竞争优势,增加企业利润。NPAIEngine天然产物AI研发平台是药智网与英国AIA Insights公司合作,联合打造的「全球首款」天然产物+AI研发平台。NPAIEngine天然产物AI研发平台拥有来源于全球约3.5万种植物、生物和矿物质的423,596个天然产物,应用AIA Insights自主研发的AI-核心算法,将天然产物中的化合物结构数据库、化合物生物活性数据库及其相应的疾病数据库有机地结合起来,用户可以用NPAIEngine的强大功能,筛选出天然产物中的有效成分,预测出一种或多种有效成分针对的特定靶点或疾病。图1 NPAIEngine天然产物AI研发平台NPAIEngine平台具有以下四大技术特点:(1)海量数据:集成全球/多种语言发表的天然产物数据库的42万个天然产物。AI网络药理学全方位覆盖从化合物结构→靶标、信号通路→疾病的药物作用机理。(2)功能强大:首家天然产物/中药AI平台,可广泛应用于天然产物/中药的作用机理、ADMET预测助力苗头化合物筛选,助力天然产物和中药活性成分新发现。(3)性能优异:基于平台自主研发算法,预测结果准确率,优势明显。另外,基于云超算调用,仅需数天即可实现天然产物研发花费数年、大型虚拟预测花费数月的效用。(4)使用方便:AI平台为中文网页应用程序,通过浏览器即可使用,操作简单,无需培训即可使用。例如,基于NPAIEngine平台有效地预测了溪黄草的有效成分nodosin,并实现了nodosin的活性和疾病靶点的预测。图2 AI天然产物研发平台分析结果小结现代医药工业革命以来,行业增长的基本动力一直是技术创新,特别是通用型技术的革新。而我们这个时代下,医药行业最重要的通用型技术正是人工智能。了解AI技术赋能药物研发背后的逻辑,站在行业下一个风口,是内卷下企业的愿景。如果要掌握AI技术,则必须要掌握数据。因为需要海量的数据才能为药物设计带来便利,训练AI的数据集决定了AI的质量。数据的共享、经验的积累无疑是制药行业与AI技术颠覆性发展最根本的冲突。NPAIEngine天然产物AI研发平台正致力于解决这一大行业难题。你准备好借助这一把“宝剑”披荆斩棘了吗?声明:本内容为作者独立观点,不代表药智网立场。如需转载,请务必注明文章作者和来源。对本文有异议或投诉,请联系maxuelian@yaozh.com。责任编辑 | 八角转载开白 | 马老师 18323856316(同微信) 阅读原文,是昨天最受欢迎的文章哦
从技术积累与商业模式的探索到管线的验证交付,2022年,AI制药仿佛只用了一年就完成了质变与升华,从高调亮相台前,尽显浮躁之姿,到如今沉下心来做药,用事实回应了市场的质疑。确实,在有的人看来,随着近年来AI制药在资本市场的有意推动下发展迅速,工业赛道也因此变得拥挤,可其实也正是由于如今愈发激烈的竞争局面,反而促使了更多企业做出改变,催生了整个行业产生变化。可2022年的AI制药领域到底发生了哪些变化?这些变化所带来的意义又有何不同?AI药物管线入临床,行业自证效果显著要说2022年AI制药领域最大的变化,众多AI制药管线进入临床阶段必是其中之一,据公开数据显示,2022年全球有近41家AI制药企业、80条药物管线成功进入临床阶段,其中41条推进到Ⅰ期,超过了总数的一半;Ⅱ期项目超过29条之多。充分彰显了行业可观的临床推进速度。以英矽智能为例,其2022年期间人工智能平台成功落地项目上,诞生了其第一个进入临床的AI新药:“特发性肺纤维化(IPF)项目”,而从2020年底化合物05获得较好的药效数据,到2021年提名PCC,再到2022年进入了临床一期,项目推进用优秀的数据,向我们届时了AI制药对医药研发的重要作用,并在在2022年并行发现了8个临床前候选化合物。2023年1月10日,英矽智能宣布,特发性肺纤维化(IPF)候选药物INS018-055在新西兰临床I期试验中取得积极顶线数据,在安全性、耐受性、药代动力学(PK)方面均表现良好。对比之前几年,AI制药领域大多还在讨论企业的融资情况、合作情况以及企业优势,关于管线是否推进至临床、进入临床的报道却几乎没有。而如今更可贵的是,包括英矽智能、未知君、冰洲石、剂泰医药等14家知名中国AI制药企业同样将管线推进至临床阶段,赶上了全球行业发展脚步。不过与此同时,2022年AI制药管线推进详情中也同样反映出不少问题。首先,目前市面上AI制药企业大部分还是以自研为主,这一点上的AI制药企业反而更类似于一家创新biotech企业;同时,对于药企更期望的“利用AI技术实现新靶点开拓”的核心内容上,80条管线中仅有3条(如英矽智能的ISM001-005找到了针对特发性肺纤维化的全新靶点及分子)。当然,至于制药企业为何大多选择自研与新靶点开拓上不及期望上,原因也很简单,一者是为了得到传统药企真正认可,用自研拿出有效的临床证据,也让AI制药能自圆其说,理论更站得住脚;而新靶点的开拓上,尽管创新靶点不多,但从临床的角度出发,获得疗效更好、副作用更低、拥有best in calss潜力的药物不仅难度相对更低,且同样意义不俗。 单金额巩固行业信心如果说,上述AI制药企业将管线推进至临床是其证明自己的一种方式,那么2022年数家AI企业收获大额订单就是企业对其的认可的表现形式。图片来源:Exscientia官网2022年1月7日,赛诺菲宣布与AI药物研发公司Exscientia达成合作协议,利用端到端的AI技术共同开发至多15款肿瘤或免疫相关的小分子新药,其总体金额超过了53亿美元(1亿首付款,52亿里程碑款项),成为2022年整个AI制药行业与药企合作的最大的金额。作为如今AI制药当之无愧的龙头企业,Exscientia早在2020年1月其就宣布AI设计的第一个分子DSP-1181进入了I期临床试验,实力可加不一般。目前其搭建的三大技术模块CentaurAI、Centaur Biologist、Centaur Chemist依旧享誉全球,并且随着近年来越来越多制药企业与其达成的合作,也为Exscientia提供了源源不断的资金,使得Exscientia在不需要获得外部投资的情况下,就能快速发展。图片来源:evotec官网2022年5月10日,百时美施贵宝(BMS)和Evotec 共同宣布进一步合作,利用Evotec专有的EVO panOmics(高通量多组学)、EVO panHunter(集成数据分析和预测)以及基于人工智能/机器学习(AI/ML)的药物平台进行药物开发。其总体金额超过了52亿美元(2亿首付款,50亿里程碑款项),成为2022年AI企业与药企合作金额上仅次于Exscientia的存在。而Evotec作为一家新药研发联盟和开发合作公司,其最大的特点在于其与超过500家合作伙伴建立起的合作网络,也正是得益于成,多年以来,其多项相关管线也成功突破至临床开发阶段,覆盖多项疾病领域。图片来源:Generate:Biomedicines官网2022年1月6日,安进和 Generate Biomedicines 达成合作,将为选定的五个项目支付5000万美元预付款,潜在交易总额加上未来的销售分成的19亿美元。并且对于每个项目,或还将支付高达 3.7 亿美元的未来里程碑和低两位数的版税,参与了 Generate 的新一轮融资,也是2022年间第三大合作金额项目。曾经, Generate提出过一个口号:“未来的药物将被发明,而不是被发现。”这句话也彰显了Generate的最大特点,机器学习驱动的Generative Biology平台可以快速发明各种蛋白质模式的新药和以前无法发现的蛋白质疗法。当然,也是为了更好更快实现按需生产蛋白质的目的,Generate从所有已知的蛋白质中学习,应用基因序列编码蛋白质结构和功能的基本原理,构建了专业的Generative Biology平台。甚至在不到3周的时间内产生了针对SARS-CoV-2的新型治疗蛋白。市场成熟,资本冷静期下AI制药企业脚步加快从历史上来看,产业成熟度方面头部企业通常都是客户最认可的存在,同时合作深度也与认可直接呈正态分布。但AI制药与传统制药企业却有着区别,毕竟AI制药相对而言仍处于发展初期阶段,目前国际人工智能医药研发平台如Exscientia、Atomwise等虽与辉瑞、默沙东等跨国药企的合作密切,但随着越来越多创新企业携技术入局,在资本的助力之下,也同样展现出不逊于头部企业的潜力。从融资层面上来看,AI制药领域无论是融资事件数还是融资金额都在屡创新高,原因无外乎高技术门槛导致的稀有性,比如晶泰科技的融资历史,不仅上亿美金级融资额数次,且投资方多数也是鼎鼎大名。虽目前AI制药企业整体局势仍以美国众多早期AI制药企业为主要代表,但莫欺少年穷,行业机会还有很多。另外细节上,根据AI制药相关报告显示,2022年全年AI+药物研发相关融资总事件达144起,较去年呈现明显上涨趋势,其中国内43起,海外101起。无论是融资总金额还是融资数量相较去年都有明显提升,2022年AI领域融资总金额在62.02亿美元,但从2022年各季度情况上来看,仅第一季度AI制药领域融资事件数就达42起,金额超24亿美元,占据了近40%的份额,季度趋势正在下行。有关人士分析,这是由于资本冷静期所导致,在经历之前几年洗牌之后,只看技术的时代已经是过去式,商业化模式、团队搭建进度、管线临床潜力等等都成为如今AI制药企业需综合考虑的因素。总结而言就是,AI制药市场正在逐渐走向成熟,头部企业管线优势明星,药企认可与订单数量普遍提升,制药行业变革已然不远,双方有心者都应抓紧最后机会。总 结 总而言之,2022 年对于AI制药行业无疑是收获满满的一年,也是AI制药用实践证实理论的一年,更是人工智能变得越来越有创造力的一年。未来几个月、或许就在2023年,或许第一个在人工智能的帮助下开发的药物也有希望上市。“科技制药”的时代正在来临,虽道阻且长,但光明已然更近。来源 | 博药(药智网获取授权转载)撰稿 | 万叶责任编辑 | 八角声明:本文系药智网转载内容,图片、文字版权归原作者所有,转载目的在于传递更多信息,并不代表本平台观点。如涉及作品内容、版权和其它问题,请在本平台留言,我们将在第一时间删除。 阅读原文,是昨天最受欢迎的文章哦
“少量、多家、早期”成为2022年AI制药领域投融资的主要特色。利用人工智能(AI)来制药能否真正提高效率和成功率?这个问题还未有定论。但AI制药领域的创业者和投资者正在用他们的技术和金钱来回答。似乎这场波及全球的资本寒冬比想象中的更久一些,在还未回暖的状态下, AI制药领域的投融资表现又是怎样的?E药经理人根据公开信息对2021年10月-2022年9月期间的AI制药领域投融资事件进行了统计和分析。01早期青睐总体来看,统计周期内AI制药领域共发生41起投融资事件,除3起未披露融资金额事件外,总融资额超60.5亿元。从数量来看,41起投融资事件在资本寒冬的语境下并不算少;而从总金额来看,60.5亿元亦不算多。“少量、多家、早期”成为今年AI 制药领域投融资的主要特色。单轮融资金额超1亿元的事件共17 起,占41.5%,这也意味着超50%的投融 资事件单轮融资金额未过1亿元。其中, 不足千万元的投融资有1起,千万人民币级别的投融资有16起,数千万美元级别的投融资4起。41起投融资事件涉及38家公司,有3家公司在一年内不同时期宣布获得两轮融资,分别是华深智药、硕迪生物和剂泰医药;也有3家公司一次性宣布完成两轮融资,分别是腾迈医药、珞米生命科技和默达生物。在融资轮次方面,A+轮及之前轮次共32起,占78%,足以显示资本对早期的青睐。种子轮和天使轮投融资事件涉及16起,投融资总金额约7.5亿元,平均每起金额不足5000万元。02头部重点虽然处于早期的AI制药公司颇受资本欢迎,但从投入金额看,成长稳定且有一定规模的公司更让资本心安,获得的融资金额也明显更多。在2021年10月-2022年9月期间,AI制药领域融资额最大的是硕迪生物在 2021年10月完成的1亿美元B轮融资。而在2022年8月,硕迪生物再次完成3300万美元的超额认购融资,成为一年内完成两次融资的公司之一。成立于2019的硕迪生物是一家颇具特色的制药公司,它想要将生物制剂和多肽药物转化成具有出色药效的口服小分子药物。如何将高度创新的大分子药物转化为生物利用度更高、稳定性更出色、物流服务更便捷和成本更低的小分子药物是这家公司正在思考和努力解决的问题。而它也正在利用基于结构的药物设计技术、先进的计算技术和多位世界顶级科学家的专业知识来尝试解题。Raymond Stevens是硕迪生物的CEO,他是基于结构的药物开发专家,曾参与过多个药物的研发,包括拜玛林制药研发的2018年获批用于治疗苯丙酮尿症的Palnziq。目前该公司聚焦于慢性病药物的研究,包括心血管、代谢和肺部疾病方面的治疗药物。融资金额仅次于硕迪生物的是业内较为熟悉的英矽智能和未知君。这两家公司分别完成9500万美元和近1亿美元的融资。今年8月,由AI驱动的端到端药物研发公司英矽智能宣布完成D2轮融资,本轮融资由Prosperity7领投。本轮融资之后,英矽智能累计完成9500万美元的D轮融资。而在今年6月,英矽智能宣布完成了6000万美元融资。这也让英矽智能成为又一家一年内完成两次融资的公司。在两次融资的间隙,英矽智能在研发上又向前迈了一大步。今年7月,英矽智能的首款由AI发现并设计的用于特发性肺纤维化治疗的候选药物ISM001- 055,完成了在中国I期临床试验中的首次健康受试者给药。这也是首个在中国进入临床试验阶段由AI发现和设计的药物。据英矽智能介绍,ISM001-055是 一款小分子抑制剂,具有全新靶点和全新的化学结构。临床前数据显示,该候选药物改善了肌成纤维细胞的形成,有助于减缓纤维化的发展。未来这款药能否成为首个在国内上市的由AI发现和设计的药物,还需要英矽智能来回答。与英矽智能9500万美元融资金额相近的还有专注于肠道微生态AI制药公司未知君。2021年年末,未知君完成了总额近1亿美元B轮系列融资,也成为2021年国 内微生物行业融资金额最高的公司。完成B轮系列融资时,未知君透露部分资 金将用于药物临床试验的开展,美国和中国IND申报项目以及候选药物管线的 研发。今年8月,未知君与科拓生物的合资子公司君拓生物宣布,其KEX02活菌制剂联合PD-1抑制剂治疗非小细胞肺癌的药物管线获FDA批准,进入临床阶段。KEX02是一款来源于健康儿童肠道的微生物活体药物(LBP),是通过未知君的多维度筛选平台、科拓生物的菌株开发及生产平台而筛选出的候选物。活菌药物与PD-1联用,在一定程度上也开启了PD-1联用的新方向。03新锐强劲强劲的融资能力同样也显示在少数新锐公司身上。过完两岁“生日”不久的剂泰医药分别在2021年11月和今年4月完成了两轮融资,共计1.5亿美元。令人惊讶的是,从 2020年成立至今,剂泰医药已经完成了五轮融资,总融资金额超11.5亿元。“初生”药企为何融资能力如此之强?作为以AI驱动的药物递送和药物发现生物技术公司,剂泰医药由AI制药领域估值超百亿人民币的晶泰科技孵化而成。站在“独角兽”的肩膀上,剂泰医药的起点自然要比一些AI制药公司高。而高科技公司不可缺少的要素:高科技人才,在剂泰医药的团队构成里也充分地显现了出来。其核心团队由美国工程院院士和多位麻省理工学院科学家领衔,联合创始人兼CEO赖才达毕业于诺华制药与MIT制造研究中心,主要研究动态建模、工艺优化及药物结晶。剂泰医药希望通过集合人工智能、机器学习和量子模拟等先进技术,实现更有效的创新递送材料设计、候选药物选择和制剂设计、“可编程核酸药物”开发与核酸递送设计。今年6月,剂泰医药宣布其研发的2.2类新药MTS004即将开展临床研究。该产品是依托剂泰医药的AI药物研发和递送技术平台AiTEM设计而成,用于治疗假性延髓情绪(Pseudobulbar Affect, PBA)。吸金能力强的不仅有完成A轮融资的剂泰医药,还有华深智药。今年6月,华深智药宣布完成近5亿元A轮融资。作为一家2021年6月成立的公司,华深智药比剂泰医药年龄更小,但同样人才济济。其核心团队来自于清 华大学、北京大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、华盛顿大学等,创始人 彭健是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系终身教授,此前曾于麻省 理工学院计算机科学与人工智能实验室进行博士后研究。作为孵化于高校的 新锐公司,华深智药在AI制药领域的表现亦是不俗。今年7月,华深智药宣布在蛋白质结构预测方面开发出全新技术Omega Fold。据介绍,Omega Fold是全球范围内首个解决了已有计算机预测三维结构的模式,仅从单条蛋白序列就能预测出蛋白质的3D结构的算法。这也被认为是AI与生命科学结合领域的一个重大突破。投早期、投头部、投新锐,这样的投资策略似乎多家投资机构都在使用, 但这同样也是技术和资本市场未来趋势并不明朗情况下的保守选择。但可预见的是,等到AI制药领域再次取得一些里程碑式进展时,资金将更加明显地流向这里。声明:本文1月26日首发于《E药经理人》(ID:eyjlr2013),经授权转载,如需二次转载请联系原作者。E药经理人媒体平台致力于成为医药行业意见领袖平台,记录和观察医药重大商业事件,展现行业的复杂与冲突,提供最前沿的思想洞见。 阅读原文,是昨天最受欢迎的文章哦
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