編者按：他們創(chuàng)辦的公司或已是獨角獸，或剛啟動種子輪，或已家喻戶曉，或長期身居幕后，或正起于微末，但他們都是中國新經(jīng)濟的微觀脈搏，是這輪產(chǎn)業(yè)和技術升級的微觀主導者和實踐者，不同行業(yè)成千成萬的他們的身影匯聚，投射變革的洪流。

《科創(chuàng)板日報》 “連線創(chuàng)始人/CEO”欄目，主要關注創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型企業(yè)，以企業(yè)創(chuàng)始人/CEO的訪談為一手信源，讓成長中的創(chuàng)業(yè)公司走入公眾和市場視野，并發(fā)掘最新技術和產(chǎn)業(yè)趨勢，每周五21時準時推送。

《科創(chuàng)板日報》6月24日訊（記者 朱潔琰），計算及AI驅(qū)動（AIDD+CADD）的創(chuàng)新藥設計與研發(fā)平臺天鶩科技，成立于2021年底，短短數(shù)月即在今年3月官宣獲得數(shù)千萬元種子輪融資?！犊苿?chuàng)板日報》記者從天鶩科技創(chuàng)始人洪亮教授處獲悉，公司正積極和多家大型藥企深度合作，同時也已吸納眾多業(yè)內(nèi)頂級的高通量合成化學家、藥物化學家、毒理專家及生物學家加入，并持續(xù)引進中。

從行業(yè)背景來看，AI制是生物醫(yī)藥創(chuàng)新領域的熱門細分賽道。根據(jù)BiopharmaTrend統(tǒng)計，僅2022年一季度，AI制藥領域發(fā)生40多起融資，總金額累計超24億美元。其中，投融資活動主要發(fā)生在中美兩國，占總融資事件的80%。

但前述企業(yè)中能將AI解決方案與藥物研發(fā)和生產(chǎn)過程深度融合的并不多。洪亮認為，AI制藥企業(yè)的技術壁壘并不在于AI技術本身，關鍵在于AI與藥物研發(fā)和生產(chǎn)的融合度。“雖然天鶩科技是在去年才成立的，但我們已和多家藥企深度合作，為其提供了干-濕實驗高通量閉環(huán)的完整服務，在這過程中，AI模型也得到了高效成長?！?/p>

可大幅縮短新藥研發(fā)時間

計算和AI是如何提升新藥研發(fā)效率的呢？

在采訪中，洪亮告訴《科創(chuàng)板日報》記者，整個新藥研發(fā)的過程非常漫長，光臨床前的研發(fā)可能就要3-5年，還需經(jīng)歷靶點的發(fā)現(xiàn)與驗證、苗頭化合物發(fā)現(xiàn)、先導化合物發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化、臨床前候選化合物開發(fā)等流程，等到進入臨床研究環(huán)節(jié)可能還要更長的時間。

天鶩科技現(xiàn)在做的工作就是利用計算和AI的技術，縮短從已知靶點到發(fā)現(xiàn)具有成藥性分子的時間，“在已知靶點的情況下，我們要如何去找到一個好的分子，它的活性夠好、可合成性及穩(wěn)定性佳、毒副作用低甚至新穎性夠高?！焙榱练Q，靶點可以理解為不同疾病關鍵點構成的“鎖”，企業(yè)要做的是在眾多化合物（高達10的60次方理論化學空間）中，設計和篩選最合適的分子作為“鑰匙”去解鎖。

洪亮向記者解釋，計算化學基于物理模型來計算分子和靶點之間的相互作用以獲得和實驗相近的結果，可以在一定程度上減少實驗的嘗試，并表征實驗中無法很好測量或捕捉的微觀化學及生物過程。

而AI技術則是基于數(shù)據(jù)推斷，在大量優(yōu)質(zhì)實驗數(shù)據(jù)的情況下，去預測什么基因可能是致病的基因，什么分子可能是活性好的、毒副作用低的分子等。然而這些優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)本身是珍貴的，公開報道的數(shù)據(jù)還是存在諸多缺陷（出自不同公司、研究團隊測量標準不一、陰性數(shù)據(jù)太少等）。因此結合高通量合成技術和高通量表型篩選實驗來獲得數(shù)據(jù)訓練AI模型才是AI藥物設計公司將來的核心競爭力。

天鶩科技擁有自主專利技術的計算化學底層數(shù)學算法提供大量“干數(shù)據(jù)”和高通量合成和篩選技術提供大量“濕”數(shù)據(jù)，并結合人工智能藥物篩選及評估的算法，打造“干濕”迭代高通量閉環(huán)?！拔覀兿Ｍ屜冗M的計算和AI算法與高通量實驗篩選緊密迭代，由此賦能藥物設計與成藥性研究等，把原來漫長的臨床前的研發(fā)時間大大縮短，降低前期研究所耗費巨大人力和材料成本，最終找到更多更好的、能夠滿足臨床未滿足需求的分子。”洪亮說。

此外，洪亮還透露，公司逐漸把賽道選擇在中樞神經(jīng)、老年疾病以及部分腫瘤上，“集中在某些領域上做數(shù)據(jù)和技術的積累，更容易產(chǎn)生壁壘?！?/p>

牽頭建立數(shù)據(jù)共享平臺

在洪亮看來，AI制藥行業(yè)目前的一個痛點在于“數(shù)據(jù)孤島”。與全行業(yè)相比，任何一家藥企所擁有的數(shù)據(jù)量都十分有限，但出于競爭的原因，他們只能依靠各自的數(shù)據(jù)進行藥物研發(fā)。數(shù)據(jù)量已經(jīng)成為制約AI藥物研發(fā)成敗的關鍵因素之一。

而洪亮帶領的天鶩科技核心團隊目前就正在牽頭建立數(shù)據(jù)共享平臺，“在該平臺上，藥企不用擔心會泄露自身數(shù)據(jù)，企業(yè)可以離線使用我們的模型去計算，只需把模型參數(shù)上傳即可，大量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)積累能夠大大提高模型預測的準確性和適用性?！焙榱料颉犊苿?chuàng)板日報》記者描述其對于該平臺的理解稱，藥企能夠在不暴露他們所擁有數(shù)據(jù)的前提下獲得計算結果。

從洪亮自身履歷來看，其現(xiàn)為上海交通大學物理學院&自然科學院&藥學院教授、張江高等研究院人工智能生物醫(yī)藥中心主任，同時也是上海人工智能實驗室的顧問科學家?！拔覀冋谝詫嶒炇业拿x來牽頭做這件事，同時我們也和很多藥企交流過，在不泄露自身數(shù)據(jù)的前提下，藥企也是愿意參與進來的。”洪亮說。

談及對公司未來3年的規(guī)劃，洪亮想要做到的是能夠建成數(shù)據(jù)共享平臺。同時，他希望公司能夠至少在一條管線上設計出一個處于世界領先水平的分子，并成功轉(zhuǎn)化給制藥企業(yè)。

天鶩科技總部位于上海大零號灣，濕實驗團隊已落地重慶高新區(qū)。采訪洪亮的時候，他本人還在重慶出差，推進團隊落地工作。據(jù)洪亮介紹，目前公司團隊已超過30人，兼?zhèn)溆嬎慊瘜W、生物信息學、人工智能、生物醫(yī)學、制藥等交叉學科的經(jīng)驗積累。其還透露，除了計算、AI、合成和生物實驗團隊，公司也正在招攬更多醫(yī)藥領域的人才。