生物醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展至今，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)。僅藥物篩選而言，就經(jīng)歷了神農(nóng)嘗百草、手工篩選、高通量篩選和虛擬篩選等多種模式的更迭。但是殘酷的現(xiàn)實(shí)是，新藥研發(fā)的成本逐年攀升，藥物研發(fā)人員對新技術(shù)的呼喚聲越來越多。隨著人工智能在其他領(lǐng)域的逐步落地，藥物篩選也成為人工智能全面應(yīng)用的新領(lǐng)域之一。

       智睿醫(yī)藥CEO謝偉東博士曾經(jīng)在加拿大、美國等多所著名學(xué)府從事過免疫學(xué)、分子生物學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)工作，回國后又加入多家中國知名藥企擔(dān)任醫(yī)藥領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)、臨床轉(zhuǎn)化等職務(wù)，在生物醫(yī)藥行業(yè)有著三十余年的經(jīng)驗(yàn)。

       在生物醫(yī)藥領(lǐng)域深耕多年的謝博士，對藥物篩選有著深刻且獨(dú)特的認(rèn)識。他說道：“20年前我們孕育不出‘大數(shù)據(jù)醫(yī)療’，因?yàn)槲覀冡t(yī)藥數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力等都未準(zhǔn)備好；而現(xiàn)在，隨著科技的發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)的積累、硬件設(shè)備（超級計(jì)算機(jī)）的可及性都已經(jīng)準(zhǔn)備好了，具備了孕育的土壤，我們智睿醫(yī)藥致力于將‘數(shù)據(jù)大’變?yōu)?lsquo;大數(shù)據(jù)’，讓AI+新藥真正變得可行。”

       智睿醫(yī)藥成立的初心就是應(yīng)用大數(shù)據(jù)和算法賦能藥物研發(fā)，并提高藥物篩選準(zhǔn)確率，縮短研發(fā)時(shí)間，壓縮研發(fā)費(fèi)用成本。

       目前，藥物研發(fā)成本巨大，首先花費(fèi)時(shí)間太長，一些藥物需要14年才能面世；其次，研發(fā)費(fèi)用成本過高，化合物從研發(fā)到成藥上市平均需要花費(fèi)幾十億美金。此外，藥物研發(fā)過程也是困難重重，篩選出一個(gè)具有潛在抑制效果的化合物，藥企需要一步驗(yàn)證其物化性質(zhì)、體內(nèi)分布、吸收、代謝和**等。但凡其中有一個(gè)因素不達(dá)標(biāo)，就需要對藥物進(jìn)行重新改造。

       研發(fā)算法高效尋找苗頭化合物

       藥物研發(fā)行業(yè)發(fā)展至今，苗頭化合物越來越難以獲得。通過人工篩選和高通量篩選等隨機(jī)的方法篩選天然產(chǎn)物和化合物庫是一個(gè)耗時(shí)耗力的過程。而候選藥物的質(zhì)量往往決定了后續(xù)臨床前和臨床開發(fā)的成敗。

       理想情況是，在藥物開發(fā)初始階段，對先導(dǎo)化合物/候選藥物的物理化學(xué)性質(zhì)、藥代學(xué)、藥動學(xué)和毒副作用的做出判斷和預(yù)測，從而減少藥物研發(fā)的工作量，縮短研發(fā)周期，節(jié)約研究成本，提高開發(fā)成功率。虛擬分子對接的出現(xiàn)，讓“理想情況”有了實(shí)現(xiàn)的可能：建立小分子和蛋白質(zhì)靶標(biāo)之間的幾何位置匹配函數(shù)和能量函數(shù)，預(yù)測小分子與蛋白質(zhì)的相互作用，在此基礎(chǔ)上篩選與蛋白質(zhì)靶標(biāo)結(jié)合的苗頭化合物。

       智睿醫(yī)藥收集了國內(nèi)外已上市藥物、在研新藥、合成化合物等藥物的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及各大數(shù)據(jù)庫、研究文獻(xiàn)、專利等可及資料公開的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，組建了多個(gè)不同類型的數(shù)據(jù)庫：近一億個(gè)化合物的3D結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和13萬個(gè)蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，針對特定的靶點(diǎn)，從高活性到無活性，建立不同活性梯度的化合物數(shù)據(jù)庫。

       前期數(shù)據(jù)庫建設(shè)完成后，公司自主研發(fā)了基于化合物分子數(shù)據(jù)和靶標(biāo)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)建立的藥物篩選模型，通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（CNN）將復(fù)雜的概念分層拆成大量簡單的局部特征，并利用多種特征提取技術(shù)，有效提取結(jié)構(gòu)特征。該模型在分析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)時(shí)可同時(shí)分析一個(gè)三維結(jié)構(gòu)中的幾百萬個(gè)位點(diǎn)或者一個(gè)模型中的幾百萬個(gè)參數(shù)，系統(tǒng)有效收集多維度數(shù)據(jù)，快速且全面統(tǒng)計(jì)分析各類指標(biāo)參數(shù)，加速藥物研發(fā)進(jìn)度，提高了預(yù)測準(zhǔn)確度。

       在AI賦能醫(yī)藥的幾類場景中，智睿醫(yī)藥專注于小分子化合物挖掘。公司自主開發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法系統(tǒng)可基于化合物分子數(shù)據(jù)和靶標(biāo)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)建立藥物篩選模型。對于苗頭化合物，該算法系統(tǒng)能夠根據(jù)靶標(biāo)蛋白，優(yōu)化化合物結(jié)構(gòu)和功能。

       對于特定蛋白質(zhì)，新藥篩選系統(tǒng)能設(shè)計(jì)特定功能的化合物。

       此外，智睿醫(yī)藥的藥物發(fā)現(xiàn)平臺病支持多用戶同時(shí)操作，可從多個(gè)端口訪問數(shù)據(jù)結(jié)果。平臺整合了多種人工智能算法，并形成多維度評價(jià)分子-蛋白質(zhì)結(jié)合的篩選評分系統(tǒng)，集成了全面的藥物分子設(shè)計(jì)及優(yōu)化手段。

     已經(jīng)建立四個(gè)靶點(diǎn)篩選模型

       依靠公司建立完善的AI新藥篩選平臺，智睿醫(yī)藥已經(jīng)開發(fā)了四條核心管線：磷酸酶抑制劑篩選模型、激酶抑制劑篩選模型、抗病毒 藥物篩選模型和抗菌藥物篩選模型。

       智睿醫(yī)藥的產(chǎn)品管線

       目前，進(jìn)展最快的是磷酸酶抑制劑研發(fā)管線，已經(jīng)獲得一批苗頭化合物，現(xiàn)在正在進(jìn)行優(yōu)化改造。該產(chǎn)品能夠在多種形式的癌癥和調(diào)節(jié)免疫系統(tǒng)中起重要作用，從而實(shí)現(xiàn)對實(shí)體瘤的治療。此外，市面上暫無同靶點(diǎn)的相關(guān)抑制劑被批準(zhǔn)上市。

       另一個(gè)抗癌藥物研發(fā)管線是激酶抑制劑篩選模型，該產(chǎn)品可以通過抑制相關(guān)通路的激活，抑制腫瘤細(xì)胞的增殖和分化或者促進(jìn)腫瘤細(xì)胞的凋亡，主要適應(yīng)癥為血液瘤。目前，已有多個(gè)相關(guān)抑制劑上市，但是普遍出現(xiàn)耐藥性，智睿醫(yī)藥已獲得一批苗頭化合物。

       除了兩條在抗癌藥物領(lǐng)域的核心管線，智睿醫(yī)藥還涉獵到抗病毒 藥物和抗病菌藥物的研發(fā)，這兩個(gè)藥物篩選模型已經(jīng)開發(fā)完畢，多批苗頭化合物正在進(jìn)一步檢測中。

       通過智睿醫(yī)藥的藥物篩選研發(fā)平臺，能夠?qū)⒃拘枰?到3年藥物篩選的時(shí)間縮短至2到3個(gè)月，并節(jié)約至少兩個(gè)數(shù)量級的研發(fā)成本，還能夠大大提高篩選準(zhǔn)確率。公司目前已經(jīng)和澳洲墨爾本大學(xué)、英國萊斯特大學(xué)和中山大學(xué)建立合作研究伙伴的關(guān)系，正在與國內(nèi)外醫(yī)藥公司（如博濟(jì)醫(yī)藥、武田等）洽談合作開發(fā)伙伴的關(guān)系。

       在商業(yè)模式方面，智睿醫(yī)藥會先將篩選出的初步驗(yàn)證有抑制效果的化合物申請專利保護(hù)，然后可對該化合物進(jìn)行授權(quán)轉(zhuǎn)讓或者聯(lián)合開發(fā)。第二種商業(yè)模式是公司根據(jù)醫(yī)藥企業(yè)想要開發(fā)某個(gè)靶點(diǎn)的藥物的需求，智睿醫(yī)藥提供篩選服務(wù)，醫(yī)藥企業(yè)負(fù)責(zé)費(fèi)用即可。

       關(guān)于未來，智睿醫(yī)藥CEO表示，公司將著重關(guān)注磷酸酶靶點(diǎn)的藥物，將已經(jīng)篩選出來的苗頭化合物進(jìn)行專利保護(hù)，積極尋求轉(zhuǎn)讓開發(fā)。此外，智睿醫(yī)藥也會拓展全球范圍的業(yè)務(wù)，尋求國內(nèi)外多個(gè)合作伙伴。

       據(jù)悉，智睿醫(yī)藥已經(jīng)完成百萬級別的種子輪融資，目前正在尋求pre-A輪融資