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人工智能药物发现领域值得关注的十家公司

2024-11-29 11:50:05 英文原文

作者:Alex Philippidis

对人工智能 (AI) 的大量投资并不能保证取得巨大胜利。BPGbio 总裁兼首席执行官 Niven R. Narain 博士在他为之撰写的社论中强调了这一点福布斯1注意到之后有一个累计投资600亿美元在人工智能驱动的药物开发中,2纳拉因提供了一个发人深省的类比。他表示,采用人工智能的药物开发商可能无法推出重磅药物,就像拥有超级巨星莱昂内尔·梅西的足球俱乐部可能无法打进制胜进球一样。

“问题不在于人工智能本身,而在于大多数公司使用人工智能的方法,”Narain 继续说道。– 使用人工智能的制药公司的根本问题在于输入的质量以及人工智能模型的使用方式。将人工智能视为团队合作和指导,使玩家能够充分发挥潜力。”

进一步延伸这个类比,如今不乏渴望主宰该领域的基于人工智能的“团队”。但与药物开发的任何其他领域一样,这些团队(或公司)必须通过临床前研究和临床试验推进其候选药物,生成足够可靠的数据以获得监管部门的批准,从而培养冠军并赢得冠军。进入市场并最终治疗患者的疗法。

为了帮助我们的读者监控此类公司,已准备好这份 A-List。事实上,它是— 第一个专注于基于人工智能的药物发现和开发公司的 A 名单。其中包括 10 家被公认为人工智能领域领导者的公司。上述BPGbio是榜单中的第三家公司。(另外六家公司本文的在线版本中列出了这些内容。对于在管道或平台进展方面最引人注目的公司,它们出现在单独的部分中。)

该名单不包括构建平台和技术而是填补自己的药物开发渠道的人工智能公司,无论这些公司的规模有多大。这些公司包括硅谷微处理巨头英伟达(Nvidia)。英伟达有市值增至 3 万亿美元并通过迎合多个行业,包括生命科学行业,该公司最近推出了药物发现公司的参考工作流程

另一家未列入此 A 名单的公司是 Palantir Technologies。其 Foundry 平台结合了数据处理、分析和机器学习,为基础和转化研究提供支持。客户包括医疗保健提供者、组织和系统。该公司还与美国 NIH 和英国 NHS 合作。

阿尼玛生物科技

Anima Biotech 于 2018 年成立后,开始与礼来公司 (Eli Lilly and Company) 和武田制药 (Takeda Pharmaceutical) 等知名合作伙伴合作。Anima 的最新合作伙伴是艾伯维 (AbbVie),该公司去年同意合作发现和开发肿瘤学和免疫学三个靶点的 mRNA 调节剂。在此次合作中,艾伯维 (AbbVie) 使用 Anima 的 mRNA闪电.AI该平台对健康细胞和患病细胞中的数百条细胞通路进行成像,以训练特定疾病的人工智能模型,并使用神经网络帮助这些模型区分健康细胞和患病细胞并识别失调的通路。然后对这些途径进行分析,以发现由实验验证支持的新靶点。Anima 已披露了 20 个项目的研发管线,全部处于临床前阶段,涉及神经科学以及肿瘤学和免疫学。

原子方面

2020 年,当 Atomwise 与生物制药巨头拜耳 (Bayer)、Bridge Biotherapeutics、豪森制药 (Hansoh Pharma) 和 GC Pharma 签署合作时,人工智能还不是一个家喻户晓的词。两年后,赛诺菲向 Atomwise 预付了 2000 万美元,启动了一项价值超过 10 亿美元的合作,旨在利用其 AtomNet 平台开发多达 5 个药物靶点。4 月,Atomwise 发布了一项 318 个靶点研究的结果,强调 AtomNet 是高通量筛选的可行替代方案。AtomNet 在该研究评估的 318 个目标中确定了 235 个结构新颖的命中,该研究涉及与 30 个国家的 250 多个学术实验室的合作。

BPG生物

在 BPGbio,许多活动都集中在 BPM31510,这是一种针对癌症能量产生的药物-脂质缀合物纳米分散体。事实上,BPGbio 公开的 10 个管道项目中有 6 个专注于开发 BPM31510 配方。其中一项项目 BPM31510IV 已获得治疗多形性胶质母细胞瘤和胰腺癌的孤儿药资格。另一个项目 BPM31510T 已获得治疗大疱性表皮松解症的孤儿药资格认定,以及治疗原发性 CoQ10 缺乏症的罕见儿科疾病资格认定。

在最近举行的 MitoCon 会议上,BPGbio 展示了与哥伦比亚大学 Quinzii 实验室合作的数据。使用 BPGbio 的 Quinomics 技术,合作者生成的数据显示,BPM31510T 在治疗线粒体功能障碍方面优于传统口服 CoQ10。

早些时候,BPGbio 和牛津大学同意合作开发新型蛋白质降解技术,首先验证 BPGbio 的 E2 TPD 技术。去年,BPGbio收购 Berg 及其人工智能平台

生成生物药物

9 月,Generate Biomedicines 同意将其同名的Generate Platform 应用于合作金额可能超过 10 亿美元与诺华公司合作发现和开发针对多种未指定疾病领域的蛋白质疗法。Generate 还与安进合作,发现和创造跨多个治疗领域和多种模式的蛋白质疗法,包括单克隆和双特异性抗体药物。

2020 年,Generate 完成了总额为 5000 万美元的 A 轮融资,由 Flagship 单独资助,从默默无闻中脱颖而出。一年后,Flagship 带领公司3.7亿美元B轮融资,还有多家机构联合投资者加入。今年早些时候,Generate 登陆 CNBC 频道 —干扰者 50– 私营公司名单 – 颠覆了颠覆的经典定义。 –

英科医疗

Insilico Medicine 的主要候选药物 ISM001-055 用于治疗特发性肺纤维化,在 IIa 期试验中表现良好,显示出 12 周时用力肺活量的改善,以及良好的安全性和药代动力学特征。Insilico 的管道包括 31 个已披露的项目,其中 9 个已获得 IND 批准。

Insilico 计划通过 11 月与汇丰银行签署的 1 亿美元循环贷款融资来扩大其产品线并升级其 Pharma.AI 平台。今年早些时候,英科智能将总部迁至马萨诸塞州剑桥,来自纽约市和香港,引用了波士顿地区庞大的人才库和关键数量的潜在业务发展合作伙伴。

模型药物

Model Medicines 拥有最大的已披露药物之一管道任何基于人工智能的药物发现公司。它有 192 种化合物,针对 26 个治疗靶点。所有化合物都是通过该公司的 GALILEO 平台发现的,该平台旨在研究 3D 蛋白质结构内相互作用原子的“星座”。

4 月,来自 Model 和合作伙伴的研究团队发布了预印本确定了 RdRp Thumb-1 位点,该位点代表了跨正义、单链 RNA 病毒的潜在可药物靶标家族,所有这些都可以通过单一广谱抗病毒药物来靶向。3Model还披露了I期候选药物MDL-001,作为潜在的广谱非核苷抗病毒候选药物。同样处于 I 期的还有 MDL-4101,旨在通过靶向含溴结构域蛋白 4 来治疗甲状腺癌。

雨云疗法

Nimbus Therapeutics 的产品线专注于肿瘤学、免疫学、代谢紊乱和其他适应症。2022年,武田承诺高达60亿美元获得 Nimbus™ 免疫候选药物 NDI-034858(后更名为 zasocitinib 或 TAK-279),这是一种酪氨酸激酶 2 抑制剂,目前正在进行 II/III 期试验。在最近的一次美国医学会皮肤科文章,研究人员介绍了 zasocitinib 的 IIb 期试验结果,他们表示该候选药物“代表了一种潜在的新型口服治疗银屑病的方法。”

2016年,吉利德科学承诺高达12亿美元收购 Nimbus – NDI-010976,这是一种变构乙酰辅酶 A 羧化酶抑制剂,旨在治疗代谢功能障碍相关的脂肪性肝炎和潜在的肝细胞癌及其他疾病。自 2022 年以来,Nimbus 与礼来公司 (Eli Lilly) 合作开发了高达 4.96 亿美元以上的合作,开发激活单磷酸腺苷激活蛋白激酶特定亚型的代谢药物。

递归制药

Recursion Pharmaceuticals 最近报告了其开发至少大约十年内有 100 个候选管道,比目前披露的 7 个候选项目和“十多个额外的早期发现和研究项目”有所增加。大多数预计将在内部出现。Recursion 还希望通过收购 Exscientia 来扩大其产品线。

公司拥有给第一个病人服药在评估 REC-3964(第一个通过其 RecurionOS 操作系统开发的新化学实体)的 II 期试验中艰难梭菌感染。Recursion 还宣布了其有症状的脑海绵状血管瘤候选药物 REC-994 的积极的 II 期数据。

接力疗法

Recursion Therapeutics 计划于 2025 年启动一项 RLY-2608 作为乳腺癌二线治疗的关键试验,该试验的数据显示,该药物加氟维司群在推荐的 II 期剂量 600 下可实现具有临床意义的无进展生存期每天两次,用于接受过大量治疗的 PI3Kα 突变、HR 阳性和 HER2 阴性转移性乳腺癌患者。总裁兼首席执行官桑吉夫·帕特尔医学博士宣布,Relay 希望利用其现有现金为试验提供全额资金,直至最终结果。截至第三季度末,该公司报告的现金、现金等价物和投资约为 8.4 亿美元。

一个 

薛定谔

通过比尔和梅琳达·盖茨基金会的 1000 万美元资助,薛定谔于 8 月开始扩展其计算平台在药物发现早期预测毒理学风险。10 月,薛定谔最近公布的数据显示,在临床前模型中,使用该公司的 Wee1/Myt1 抑制剂 SGR-3515 进行治疗可产生协同抗肿瘤活性,与仅针对 Wee1 或 Myt1 的抑制剂相比,可产生更深入、更持久的反应。Myt1。SGR-3515 是薛定谔公开的八个专有项目之一。该公司正在与合作伙伴开展 19 个项目,其中包括百时美施贵宝、礼来公司、吉利德和武田。

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摘要

以下是文中提到的关于基于人工智能的药物发现公司的要点总结:1. 示范药物:- 最大的已披露产品线(192 种化合物,针对 26 个治疗靶点)- 使用 GALILEO 平台研究蛋白质结构内的原子星座- 已鉴定出潜在的可成药的 RNA 病毒靶标家族2. 递归制药:- 目标是在十年内开发 100 多个候选产品- 最近对 REC-3964 治疗复发性艰难梭菌感染的 II 期试验的第一位患者进行了给药- 计划通过收购 Exscientia 来扩大产品线- 公布脑海绵状血管瘤候选药物 II 期阳性数据3. 接力疗法:- 计划在 2025 年进行 RLY-2608 作为乳腺癌二线治疗的关键试验- 数据显示与氟维司群联合使用可带来无进展生存期益处- 计划使用现有的 8.4 亿美元现金储备为试验提供全额资金4.薛定谔:- 获得盖茨基金会 1000 万美元拨款,用于扩展毒理学预测平台- 提供了 SGR-3515 Wee1/Myt1 抑制剂在临床前模型中的抗肿瘤活性数据- 拥有 19 个合作项目,包括与 BMS、礼来 (Lilly)、吉利德 (Gilead) 和武田 (Takeda) 的合作本文重点介绍了这些公司如何使用人工智能和计算方法来加速药物发现并通过临床开发推进其管道。关键主题包括扩大平台、扩大管道规模、战略伙伴关系以及利用数据/人工智能来识别新目标并优化先导候选人。