【首发】百奥几何完成千万美元天使轮融资,下一代AI技术驱动大分子药物研发

作者: 钟庆宏 2022-09-21 08:00
百奥几何
企业数据由 动脉橙 提供支持
大分子药物研发商 | 天使轮 | 运营中
中国-北京
2022-09-21
融资金额:$1000万
高榕资本
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动脉网获悉,百奥几何已完成千万美元天使轮融资,为高榕资本独家投资。目前,团队也发布了其首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein,致力于通过AI加速药物研发的进程。据百奥几何创始人唐建博士介绍,本轮融资将主要用于后续团队扩建等。

处于革新技术发展交汇点,AI驱动大分子药物研发大有可为


为何选择在2021年创办百奥几何?

加拿大蒙特利尔大学算法研究所(Mila)的副教授、终身教授,也即百奥几何创始人唐建博士表示,一定程度上是基于当前行业技术革新加之其领衔团队的技术积淀,为AI驱动药物研发做好了技术、人才储备。

从行业技术发展背景来看,“当前我们正处在AI以及生物技术革命的交汇点。一方面,几何深度学习技术(如AlphaFold2)在分子建模方面取得了巨大突破;另一方面,以合成生物学为代表的生物技术能够对基因进行快速读、写、以及编辑,给AI创造了大量的数据。两种革命技术的深度融合为生物大分子设计带来了巨大的机会。”唐建博士提到。

百奥几何创始团队恰巧在相关领域有着深厚的技术积淀。百奥几何创始人唐建博士毕业于北京大学信息科学学院,曾在微软亚洲研究院担任研究员以及在美国卡耐基梅隆以及密歇根大学进行博士后研究。唐建博士在图表示学习领域做了很多开创性的工作,也是国际上最早把深度学习运用于图结构数据的少数几名学者之一。其曾获得机器学习领域三大顶级会议ICML’14的最佳论文(国内唯一)以及数据挖掘领域顶级会议WWW‘16的最佳论文提名。

彼时(2012年),大量团队均将深度学习应用于计算机视觉、自然语言处理等领域,而唐建博士此时就已经在将深度学习应用于图结构数据中。他在图表示学习领域的代表性工作LINE 2015年发表以来已经被国内外高校、工业界广泛认可,引用超过4500次。2018年,他加入到了加拿大蒙特利尔大学算法研究所(Mila)。值得一提的是,Mila是由图灵奖获得者、深度学习三巨头之一Yoshua Bengio教授创立,是加拿大人工智能领域三大国家实验室之一,也是目前世界上学术界最大的人工智能实验室。

当时,唐建博士在寻找图神经网络的“杀手级应用”。他意识到生物医药研发领域中大部分数据为图结构数据,这意味着其算法有了用武之地。随后,其带领团队将图神经网络应用到了生物医药研发领域。起初,团队将目光瞄准小分子药物研发,但随着Alpha Fold 2在分子建模方面取得的成效,他们也开始将图神经网络等运用于大分子药物研发领域。

前期的技术储备创造了条件,但最终让他们选择从学术研究走向商业落地创办公司,则是因为看到了尚处蓝海的AI驱动大分子药物研发领域有着巨大的发展空间——

在生物医药领域中,细胞治疗、基因治疗等日益扮演着更为重要的角色。饱受疾病之苦的大众在一次次见证生物医药带来的“奇迹”后,对于生物医药发展寄予厚望。而当前,国内已涌现出一批将AI运用于小分子药物研发的企业,但是在大分子药物研发领域走向台前的AI企业屈指可数。巨大的未被满足的需求,让唐建博士领衔的团队决定投身其中。百奥几何也得以创立。

或许,“技术积淀”的光环也是百奥几何能够获得高榕资本青睐的原因。高榕资本创始合伙人岳斌提到,“计算领域的突破,正在重构药物发现的过程。我们相信,人工智能可以帮助大分子药物研发取得很大的进展。唐建博士将图表示学习和几何深度学习技术运用到药物研发领域,做了非常多开创性的工作,也在抗体优化、抗体结构预测任务上取得了国际领先的技术。我们期待百奥几何通过下一代人工智能技术,加速药物研发进程,解决重大疾病挑战。”

发布药物研发开源平台TorchProtein,加速大分子药物研发


或许我们不应该以大分子药物研发平台来定义百奥几何。

在前期研究基础上,唐建博士团队已经打造开发了专门针对药物研发的开源机器学习系统TorchDrug(主要针对小分子药物研发),旨在推进AI在药物发现方向的开源共享,加速药物研发的进展。而它此前便已引发广泛关注。

如今,百奥几何团队也联合英伟达、英特尔、IBM等公司联合发布了首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein。该平台开源了深度学习对大分子建模的一个通用框架、基于蛋白质三维几何结构的第一个预训练大模型以及专门用于评价深度学习对蛋白质建模效果的标准数据集。

唐建博士提到,百奥几何打造的开源系统,一大独特之处在于,早前他们便已在相关领域进行了大量深入的基础问题学术研究,并基于研究改进自身算法。针对开源机器学习平台TorchProtein,唐建博士也提到,“当前业内在蛋白质预训练模型上,常用的方式是借用自然语言处理分析技术,将蛋白质表达成序列构建预训练模型。而我们提供了一套开创性的算法,直接基于蛋白质的三维几何结构进行预训练。它的优势在于可以更好地提取蛋白质特征。而在进行大量的预训练后,后期将显著降低对有标签的数据的依赖,并进一步降低研发成本。

据悉,目前百奥几何已经完成了对人工智能大分子药物设计平台的建设,并且,为了完成干湿实验闭环,百奥几何也在逐步打造高通量大分子药物湿实验验证平台。考虑到后一平台投入时间周期、成本等问题,前期其计划通过联合生物医药领域知名高校和实验室完成相关实验验证。

对于未来发展规划,唐建博士介绍到,在大分子药物研发方面,目前其更为聚焦抗体结构预测、抗体优化、抗体序列设计、酶活性预测等百奥几何已经在国际上取得一定优势的项目。后续将进一步拓展其聚焦的细分领域。此外,百奥几何虽然是初创项目,但其也在尝试基于前期与国际pharma建立的关系,逐步从学术合作拓展至商务合作。

为了达成这一目标,百奥几何正在积极构建一支更具竞争力的团队。目前,其团队中已经有着多种背景的复合型人才,包括生物信息学、结构生物学背景的人才,也包括AI领域顶尖研究人才。而图灵奖获得者、深度学习三巨头之一、加拿大蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio也将担任公司顾问。本轮融资完成后,团队也将吸纳更多有着AI背景和生物医药背景的人才。

面对当前AI制药领域人才匮乏的局面,如何才能寻找到合适的人才?唐建博士看起来对这一问题并不担心。“前期我们跟国内外知名高校实验室建立了较多的合作,为我们扩大影响获取人才提供了一些便利条件。”

但比起构建团队,对于唐建博士而言,未来发展的重点可能还是高通量大分子药物湿实验验证平台的建设。“当我们的高通量大分子药物湿实验验证平台实现智能化、数据化、自动化后,就可以跟人工智能大分子药物设计平台形成闭环。通过干湿实验闭环,可以快速完成候选药物设计以及提高候选药物在临床阶段的成功率,而最终,它将极大加速整个药物研发的进展。”

 

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