解析▪新創技術
【生成式AI醫級戰場1】全球10獨角獸創新局 快速生成蛋白質新藥
2024-10-14

生成式AI正在加速產業創新,麥肯錫公司在2024年1月發布的報告就指出,生成式AI技術每年可為生命科學產業帶來高達 1,100 億美元的經濟價值。這些技術可以在藥物探索流程中發揮變革性的影響,幫助藥廠縮短獲得新藥價值的時間...

自2017年以來,許多大藥廠、新藥開發公司與AI新創和學研機構合作,啟動AI研發計畫,這些AI新藥開發從早期的預測生物活性化合物,到生成新型小分子藥物(先導化合物),近年更迅速擴展到生醫和藥物探索研究的各個領域。

目前至少有18項AI設計的候選新藥進入臨床試驗。以下精選5 家值得關注的獨角獸與準獨角獸新創公司介紹:

1. Xaira Therapeutics|2024年新晉獨角獸

Xaira擁有一支領先的蛋白質設計專家團隊,是今年快速竄起的AI新藥獨角獸,首輪募資就獲得10億美元的投資奧援,也是今年生醫新創全球第二大募資案。

該公司由神經科學家Marc Tessier-Lavigne於2024年創辦,他曾擔任史丹佛大學和洛克菲勒大學校長,目前研發則由蛋白質設計大師David Baker領導,他在今年獲美國《時代雜誌》評選為「TIME 100 Health」人物,團隊已具備機器學習、大規模數據生成及創新療法的開發能力。

其中,最強大的AI模型RFdiffusion是一款結合結構預測和生成式擴散模型的創新AI系統,它可以透過深度學習生成與自然界中任何已知蛋白質不同的新蛋白。利用傳統設計方法,可能需要測試成千上萬個分子,才能找到一個效能符合預期的分子;採用RFdiffusion這項新方法,只需測試少量分子即可。相關研發成果,2023年已發表在《自然》(Nature)頂級期刊中。

2. Generate:Biomedicines|2021年獨角獸(估值:14億美元)

Generate這家潛力新創迄今已成功募得6.93億美元,該公司是由美國知名生技創投Flagship Pioneering孵化,2019年將FL56和FL57這兩項專案項目合併為一家公司後成立。

該公司的技術平台將蛋白質科學專業知識,以及結構生物學等百萬種已知蛋白質和胜肽與機器學習演算法相結合,其平台技術可以根據需要在電腦上產生有效的抗體,可將傳統的蛋白質優化時程縮短為兩年,並大規模利用數據和機器學習技術,以多種方式快速生成各種疾病治療需求的抗體、酵素、胜肽、細胞和基因療法。

該公司目前透過內部開發和與藥廠合作來推進其候選藥物,並利用其生成設計技術來探索新的治療途徑,已有兩項潛力藥物進入臨床試驗,並確定其他19項潛力候選藥物。

3. Genesis Therapeutic|準獨角獸(估值:9.6 億~13億美元)

Genesis Therapeutics是一家擁有領先技術的生物科技公司,公司是由前 Google X 實驗室的資深科學家於2019年共同創辦,其核心技術是結合機器學習和人工智慧來加速藥物探索和開發流程。

Genesis致力於用先進的運算方法來預測分子結構和化合物的作用機制,以加速藥物研發的效率。該公司已成功利用機器學習技術發現一種新型抗生素,並於《科學》(Science)期刊上發表相關研究成果。

在生成式AI應用方面,Genesis的分子AI平台GEMS結合3D結構感測的深度神經網路、新型分子模擬技術及分子生成引擎,可為傳統方法難解的標靶來創造新療法。去年5月,Genesis 也與製藥巨頭禮來展開策略合作,雙方將共同利用Genesis的AI藥物平台,開發多達5項標靶新療法,該合作案的潛在利益高達 6.7 億美元。

4. Exscientia|2021年獨角獸(2021年成功IPO)

Exscientia是一家專注於運用AI來優化藥物設計流程的英國新創公司,成立於2012年,從創業到IPO就成功募資超過8.33億美元。該公司的創辦人之一是全球知名運算化學家Andrew Hopkins,其帶領的研究團隊著重開發AI自主學習系統,可快速預測和設計具有藥用價值的新藥物。

最令人津津樂道的就是其AI所設計的藥物分子,不到一年的時間內就成功進入人體臨床試驗、成功創下全球首例。目前Exscientia已有兩項潛力新藥進入臨床一/二期,近期的研究也成功用其AI設計了一項極具潛力的抗癌藥物,該成果已刊登於《自然》(Nature)期刊。

5. Recursion Pharmaceuticals|2020年獨角獸 (2021年成功IPO)

Recursion成立於2013年,致力於用解碼生物學來實現藥物探索產業化。公司近十年不斷擴展全球最大的特有生物和化學資料庫,利用大數據和深度學習技術發現潛在的新藥物和療法。Recursion的平台目前已累積超過 23,000 TB 的生物和化學資料集(dataset),並在NVIDIA的雲端平台上加速開發全球最大的生物分子生成 AI 模型。

今年Recursion更順勢推出LOWE這款生成式AI應用,可用自然語言介面執行複雜的藥物探索任務,模擬專家與科學家的工作,利用大型語言模型與其龐大的生物和化學數據集進行互動,透過設計和執行假設性測試實驗來自動化與加速藥物探索流程。


※系列報導:

※本文由生策中心新創幫編輯群撰寫(執筆:施俊宇)。如有引用,請確實註明出處來源。

本網站中所有資料(包括影音.文字.圖表.數據等) ,均屬於本中心或各該新創企業團隊之專屬財產,如有引用,請確實註明出處來源。 <完整資訊>
財團法人生技醫療科技政策研究中心 版權所有
Copyright © 2012 - 2025 Research Center for Biotechnology and Medicine Policy (RBMP). All Rights Reserved