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46天!从疾病靶点到全新药物分子设计,这家AI公司让整个研发时间缩短5-10倍| 工场兄弟系
  
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创新工作坊2011.9.10我今天想分享一下,香港AI药物研发公司Insilico Medicine宣布已完成3700万美元的B轮融资。该融资由启明创投,斯托资本,F-Prime Capital,礼来亚洲基金,Innovation Works,百度创投,兰亭投资,BOLD Capital Partners等牵头。通过开发和应用下一代深度学习方法来实现药物发现和药物开发过程的每个步骤,从而改变制药行业的智能技术。该公司总部位于香港,并在全球六个国家设有办事处。据了解,本轮融资将用于小分子设计平台和靶标发现平台的产业化,组建一支在制药行业经验丰富的管理团队,并通过与其他大型制药公司的合作进一步开发其癌症,纤维。公司。用于化学,NASH,免疫学和中枢神经系统疾病的产品管道。一直以来,使用技术来帮助药物开发是该行业的关键方向之一。自2015年以来,Insilico Medicine率先使用神经网络(GAN)和强化学习(RL)来开发可应用于已知目标疾病和未知目标疾病的新药物分子。当前,Insilico Medicine已开发并验证了一组用于生成模型和机器学习的算法,以设计和生成针对小分子的药物。同时,该公司可以通过其目标发现平台找到癌症,纤维化,NASH,免疫学和中枢神经系统疾病的目标。在商业模式中,Insilico Medicine通过与早期生物技术公司和大型生物制药公司建立伙伴关系来促进制药业的数字时代。

Innovico Workshop合伙人杨晓龙说:“ Insilico Medicine使用计算方法来提高药物开发效率,并在人工智能应用方面取得突破。我们高度赞赏Insilico Medicine团队通过AI技术缩短药物开发时间的努力,并期待着值得一提的是,Insilico Medicine与生物技术公司,制药公司和学术机构密切合作。自成立以来,Insilico Medicine已在或发表了70多篇论文。专业期刊和人工智能会议。最近,Insilico Medicine在国际顶级学术期刊《Nature》的《自然生物技术》上发表了最新的研究论文《深度学习能够快速识别强效 DDR1 激酶抑制剂》(点击下面的文本阅读原始文章以获取论文链接)本文介绍了一种称为生成张量强化学习的新AI系统( GENTRL)。 AI系统的``惊奇''在于最初的目标。确定仅在21天内就完成了对种子化合物结构的虚拟筛选。种子化合物的合成和初步的体外实验证明,该方法仅比传统制药公司的研发过程快5-10倍。

具体来说,DDR1是与纤维化和其他疾病相关的激酶靶标,并且AI系统仅在21天的时间内就设计了六种靶向DDR1的小分子新潜在抑制剂,其中四个通过了生化测试。证实其是活性的,并且通过细胞测定法证实了两种是活性的。

实验者在小鼠模型中测试了一种先导化合物,并证明了良好的药代动力学特性。传统的初始药物发现过程始于对大量已知化合物的高通量筛选,需要测试成千上万的小分子以获得少量的种子化合物。但是这些分子仍然需要药物化学家进行数年的最佳调整,只有少数分子可以进入临床试验阶段。因此,任何能够显着提高临床前新药开发效率和成功率的方法都可以显着降低成本并使公众受益。近年来,世界各地的科学家继续拓宽GAN和其他机器学习技术的理论基础,以显着加速和改善药物发现过程。 Insilico Medicine发表的论文是首次将强化学习技术用于产生靶向蛋白质的新小分子。但是,由GENTRL生产的药物也需要临床试验,要真正推出一种新药物将需要数年时间。 “本文中的GENTRL方法大大提高了药物发现中生化检测的效率。尽管仍需要进一步大规模试验GENTRL,但实验结果表明,制药AI在工业水平上的突破可能具有深远的意义。对社会和经济的影响。InnovationWorks董事长兼首席执行官李开复博士发表评论。论文的主要作者,Insilico Medicine的创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士说:“本文是一个重要的里程碑在探索基于AI的药物发现中。自2015年以来,我们一直在投资发电化学研究,但是当我们发表论文并在2016年建立理论框架时,每个人都非常怀疑。现在,这项技术正逐渐成为主流。

这些模型是在几年前开发的,其产生的分子可用于更简单的靶标。今天,这些分子已在动物实验中得到验证,我们非常高兴。一旦整合到全面的药物发现流程中,这些模型将适用于许多目标类别。我们将与先进的生物技术公司合作,以不断扩展世代化学和世代生物学的前沿领域。

。创新的研讨会拥有强大的投资和投资后团队,并继续输出有关风险资本和投资后的见解。也有机会参加创业培训,沙龙和其他活动。收款报告投诉

今天,香港AI药物研发公司Insilico Medicine(INK Intelligence)宣布完成了由Kaiming Venture Capital领投的3700万美元B轮融资,随后是Stow Capital,F-Prime Capital,Lilai Asia Fund,Innovation Works,百度风险投资,兰亭投资,BOLD Capital Partners等。Insilico Medicine是使用新一代人工智能技术进行药物发现的领导者。它致力于通过开发和应用下一代深度学习方法来改变制药行业,以实现药物发现和药物开发过程的每个步骤。该公司总部位于香港,并在全球六个国家设有办事处。据了解,本轮融资将用于小分子设计平台和靶标发现平台的产业化,建立具有丰富制药行业经验的管理团队,并进一步发展其癌症,纤维化,NASH,免疫学和通过与其他大型制药公司的合作来中枢神经系统疾病。产品管道。一直是业界使用科学技术手段协助药物研发的关键方向之一。自2015年以来,Insilico Medicine率先使用神经对抗网络(GAN)和强化学习(RL)来在全球范围内开发新的药物分子。这项技术可以应用于目标已知的疾病和目标未知的疾病。目前,Insilico Medicine已开发并验证了一组用于生成模型和机器学习的算法,以设计和生成小分子靶向药物。同时,该公司还可以通过其目标发现平台找到癌症,纤维化,NASH,免疫学和中枢神经系统疾病的目标。在商业模型中,Insilico Medicine通过与早期的生物技术公司和大型生物制药公司合作,促进了数字时代制药行业的发展。

“创新医学用计算机方法提高了药物研发的效率,并在人工智能的工业应用方面取得了突破,”创新研讨会的合伙人杨小龙说。我们高度赞赏Insilico Medicine团队通过AI技术缩短药物开发时间的努力,并期待公司的未来发展。值得一提的是,Insilico Medicine与生物技术公司,制药公司和学术机构密切合作。自成立以来,该公司已在专业期刊和AI会议上发表或共同发表了70多篇论文。最近,Insilico Medicine在国际顶级学术期刊《Nature》的子期刊《自然生物技术》上发表了最新的研究论文《深度学习能够快速识别强效 DDR1 激酶抑制剂》。本文介绍了一种名为生成张量强化学习(GENTRL)的新AI系统。该AI系统的“惊喜”是从最初的目标确定到幼苗化合物的虚拟筛选仅需要21天。头孢类化合物的合成和初步体外实验表明,该方法仅需46天,比传统制药公司的研发过程快5-10倍。

具体来说,DDR1是与纤维化和其他疾病相关的激酶靶标,并且AI系统已经在21天之内设计了六种新型的DDR1潜在抑制剂。生化测试已证实其中四个具有活性,细胞测试已证实其中两个具有活性。

实验者在小鼠模型中测试了一种先导化合物,并证明了良好的药代动力学特性。传统的初始药物发现过程始于对大量已知化合物的高通量筛选,需要测试成千上万的小分子以获得少量的种子化合物。但是这些分子仍然需要药物化学家进行数年的最佳调整,只有少数分子可以进入临床试验阶段。因此,任何能够显着提高临床前新药开发效率和成功率的方法都可以显着降低成本并使公众受益。近年来,世界各地的科学家继续拓宽GAN和其他机器学习技术的理论基础,以显着加速和改善药物发现过程。 Insilico Medicine发表的论文是首次将强化学习技术用于产生靶向蛋白质的新小分子。但是,由GENTRL生产的药物也需要临床试验,要真正推出一种新药物将需要数年时间。 “本文中的GENTRL方法大大提高了药物发现中生化检测的效率。尽管仍需要进一步大规模试验GENTRL,但实验结果表明,制药AI在工业水平上的突破可能具有深远的意义。对社会和经济的影响。InnovationWorks董事长兼首席执行官李开复博士发表评论。论文的主要作者,Insilico Medicine的创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士说:“本文是一个重要的里程碑在探索基于AI的药物发现中。自2015年以来,我们一直在投资发电化学研究,但是当我们发表论文并在2016年建立理论框架时,每个人都非常怀疑。现在,这项技术正逐渐成为主流。

这些模型是在几年前开发的,其产生的分子可用于更简单的靶标。今天,这些分子已在动物实验中得到验证,我们非常高兴。一旦整合到全面的药物发现流程中,这些模型将适用于许多目标类别。我们将与先进的生物技术公司合作,以不断扩展世代化学和世代生物学的前沿领域。

。创新的研讨会拥有强大的投资和投资后团队,并继续输出有关风险资本和投资后的见解。也有机会参加创业培训,沙龙和其他活动。

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