Insilico Medicine：最值得关注的AI制药黑马｜前哨

你好，这里是科技前哨，今天继续跟你分享生命科学公司有关的新鲜见闻。

在我们往期的文章中我们提到过，老龄化问题是很多社会的普遍现象，同时对医疗保健领域带来了巨大的挑战。很多医疗公司也跃跃欲试，想要攻克老龄化问题。其中，先进的AI 医疗技术公司试图利用广泛的生物学数据和人工智能来推动实验结果并对衰老过程及其疾病得到更好的理解。

我们今天介绍的这家公司，Insilico Medicine可以算得上是AI制药的明星公司之一，今年8月他们在资本寒冬中再拿下了 9千万美元融资。这家公司的业务有什么过人之处？科技前哨今天与你深入了解。

1.AI制药先锋

AI制药是现如今的制药企业的流行趋势。国际上第一批AI制药的涌现在2013年前后，最初的创业企业主要提供技术服务为主。

2018年开始，AI制药行业有了质的转变，市场上开始渐渐出现拥有研发管线的AI公司，人工智能的影响力开始向下游蔓延，之后更是有黑马进入到了临床阶段，即将打通制药的整个流程。

Insilico Medicine就是其中的先行者，在应用下一代人工智能技术，比如强化学习和生成对抗网络等方面进行了多项全球合作，还积累了非常深厚的学术资源，在全球拥有超过 150 名学术和行业合作者。

2013 年诺贝尔化学奖获得者，斯坦福大学教授迈克尔·莱维特（Michael Levitt） 博士是 Insilico Medicine 科学顾问委员会的成员，他的开创成果正是使用计算机建模完成了蛋白质结构和蛋白质折叠。

他对Insilico的业务体系评价颇高，在他看来AI制药企业很多，但是一些团队尝试进行目标发现，另一些团队则进行化学研究，很少有Insilico这样全流程覆盖，使用人工智能寻找新药、验证新药、测试新药的。

2.药物“工业输送线”

正如迈克尔教授的评价，Insilico的药物研发管线就像是流畅的工业输送线，从疾病目标识别到新分子数据的生成，再到预测临床试验结果，构成了完整的研发链条，这整个流程主要由三个平台组成。

第一个是PandaOmics，基于自主研发的生物靶点发现引擎。这个平台基于多种生物研究数据，结合深度学习技术，能够快速准确地识别潜在的靶点，并按照作用效果的相关性排序，从而提出来一系列有潜力的靶点用于药物开发。

第二个平台是Chemistry42，用于药物设计的自动化机器学习平台。找到目标靶点后，Chemistry42的人工智能可以为自动设计对应的蛋白质药物结构，它能创建，并通过计算测试各种蛋白质结构的亲和力，可以简单理解成药效好坏。

最后一个平台是inClinico，用于临床风险评估和投资组合分类。这个平台整合的就不止生物学的数据了，它基于大量科研论文、临床数据，甚至包含了相关科学家的数据，可以预测单个临床试验的成功概率(PoS) ，提前预测1期临床可能出现的情况。

构建起这样一套体系在很多人看来已经非常厉害，但它真正展现价值还是成功开发了第一款药物。

ISM001-055 是一种抗纤维化小分子抑制剂，由Insilico的人工智能药物平台研发，用于治疗特发性肺纤维化。

今年2月份，Insilico宣布这款药物已经进入1 期临床试验。这个项目从靶标发现项目启动到 1 期临床开始的总时间不到 30 个月，其中使用Pharma.AI平台不到18个月就发现了两个作用靶点，研发投入仅仅260万美元。

9个月后，经过临床前测试验证了人体安全性，这款药物正式进入了1期临床试验。

要知道，临床前靶点发现的失败率非常高，是医药研发中的一个大难点，Insilico的这个成果算是开创了一个历史先例。

3.技术实力不俗的创始团队

Insilico Medicine 的创始人兼首席执行官亚历克斯·扎沃龙科夫（Alex Zhavoronkov） 博士我们此前也有介绍。

扎沃龙科夫有着计算机和生物医药的跨领域积累，做出了不少跨界成果，将深度学习技术应用于使用多种数据类型预测人类生物学年龄、预测从衰老转移到疾病、目标识别和信号通路各种模型。

在他的带领下，Insilico 从专家投资者那里获得多轮融资超过 3 亿美元，在六个国家或地区开设了研发中心，并与多家制药、生物技术和学术机构合作。

另一位联合创始人亚历克斯·阿利珀（Alex Aliper ）博士同样是跨界高手，率先将人工智能应用于药物发现和药物再利用等领域，他也主导建立了一个由 100 多名 AI 工程师组成的团队，主要做的就是AI平台的开发。

公司的研发主管任峰博士则是生物医药领域的专家，在葛兰素史克 (GSK) 从事小分子创新药物的发现和开发工作 11 年，成功开发了多种临床前候选化合物/临床 I 期化合物，用于治疗非小细胞肺癌、多发性硬化症、银屑病等。

4.Insilico的实力究竟如何

针对制药研发公司，评估它的能力需要从平台实力、管线实力、平台和项目之间的关联度等多个角度综合性评估。

Insilico基于AI平台提供了另一个巨大的想象空间，那就是利用AI规模化的找到未来药物的可能，这也正是其他药企都要和他合作的原因，比如复星医药，EQRX等都与它签署了合作协议，共同开发临床前候选药物，不少项目已经进入临床前阶段。

目前，Insilico已经走在了AI制药的前沿，也确实让众多药企看到了它的价值，从商业上看Insilico的选择也比较务实，更多选择与其他企业合作，将临床后这个成本、风险最高的环节交给别人，用更稳定的盈利帮助它巩固数据和技术的护城河。

InsilicoInsilico未来需要做的就是用更多的研发成果证明这个AI制药的空间究竟有多大，1款产品只是个开始，需要有更多的产品进入临床乃至正式上市，它的价值还将成倍放大。

当然，这条路上它同样要面临新的人工智能算法，靶点成功率低等潜在风险，好在它成功将先发变成了数据和产业上的优势，未来一段时间他们还将继续领跑。

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