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德普石:创始人拥有IT+BT双背景,用AI+新抗原进击免疫治疗与肿瘤疫苗千亿市场

周秋寒 2023-10-12 08:00

德普石
企业数据由 动脉橙 提供支持
个体化治疗型肿瘤疫苗研发商 | 未公开 | 运营中
中国-上海
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根据世界卫生组织国际癌症研究机构(IARC)发布的2020年全球最新癌症负担数据显示,2020年中国新发癌症病例457万例,死亡病例300万例。作为世界人口大国,中国的癌症新发病例和死亡人数均为全球第一。

 

对于癌症这一难题,目前人们常用手术、放射、靶向治疗等传统疗法去攻克它,但传统疗法具有易复发、易转移、易耐药、治疗的同时会杀死正常细胞等局限。免疫疗法的出现获奖解决上述痛点。据沙利文数据显示,2021—2023年,中国免疫治疗产品市场规模将由13亿增⾄102.0亿元,年复合增⻓率⾼达181.5%,到2030年将达584亿元,2023—2030年的年复合增⻓率达28.3%。

 

新抗原免疫治疗和肿瘤疫苗已成为免疫治疗的新方向,包括Moderna、BioNtech等国际头部生物医药公司纷纷入局,其部分管线已进入临床三期。“现在这个节点,如果国内企业不布局这个赛道,过两年竞品起来了,我们就会很被动。国内团队的科研积累已经很多了,并且目前国际竞品的诸多短板恰好是我们所擅长的。这是一个直道超车的好机会。”德普石生物科技公司(以下简称德普石)创始人兼总裁石毅教授告诉动脉新医药。

 

创始团队深耕IT+BT 18年


德普石是一家以IT+BT技术为驱动,致力于癌症免疫治疗领域,聚焦于自主研发个体化治疗型肿瘤疫苗的生物科技企业,由石博士在2022年成立。

 

石博士毕业于加拿大Alberta大学AICML研究小组(AlphaGO摇篮),师从机器学习大师Dale Schuurmans院士与生物信息领域著名教授Guohui Lin。博士后受训于南加州大学计算生物学之父Michael Waterman院士创立的分子与计算生物学院,其研究领域主要为机器学习和计算生物学,包括3D基因组与肿瘤的相关性研究、新抗原癌症免疫治疗、个体化肿瘤mRNA疫苗、临床标志物发现、疾病早期预测、肿瘤单细胞肿瘤克隆研究等。

 

石教授主持过科技部国际合作重点项目、上海市科委人工智能重点专项、国家自然科学基金青年项目、浦江人才等多个国家级与省部级项目,被美国佐治亚州立大学、香港中文大学、日本京都大学、日本癌症学会等多个国际知名大学和研究所邀请做学术主题报告。

 

在石教授过往丰富的科研生涯中,让他印象最深刻的不是他取得的累累成果,而是其科研历程中遇到的两次“挫折”。

 

第一次“挫折”发生在博士学习期间。当时他在做计算生物学、生物信息学领域偏向于应用端的课题,但是其导师Schuurmans院士却是人工智能领域的专家,其擅长的领域更偏向于机器学习和计算理论。

 

“刚开始我其实有点迷茫,因为我跟导师的领域不太一致,我们两个都在做各自不擅长的领域的事情。但是后来通过每周的交流,他会先把我掌握的生物问题理解透彻后,再帮我把关和倒推一些数学领域的重要公式,最后和我一起把几个重要的生物问题很好地建模成了计算模型,并在数学推导中一点点把硬骨头啃了下来。这对我触动很大。后来,我不管是教跨领域的学生,还是创业后跟跨领域的同事交流,都会更主动的去了解未知的交叉领域,只有在交叉领域的各个分项上理解地足够深刻,才有可能产生真正有用的见解。”石教授告诉动脉新医药。

 

第二件事发生在石教授回国之后。沿着一脉相承的做科研的理念,石教授在学成后回国进入了高校的研究所,开始了AI+肿瘤3D基因组领域的研究,“说实话当时国际上几乎没有人把3D基因组和肿瘤结合起来研究,我自己当时也不知道在肿瘤模型里3D基因组到底能发挥多大的作用,或者这两者是否存在关联?”

 

通过大量的研究和分析,石教授团队最终发现这两者之间在泛癌的水平上具有很强的关联性。研究团队基于染色质构象俘获技术(Hi-C),构建3D基因组模型,找到了许多致癌基因在3D基因组上的调控机制的同时,还让其为更好的肿瘤标志物筛选以及新抗原筛选发挥作用。

 

他感慨,“一些交叉的领域,我们经过思考和验证,以及大数据的分析后,能找到一些很有意思的规律。”

 

如今,德普石的核心技术就来源于石毅教授团队此前在IT+BT领域发现的科研成果。德普石通过利用癌症标志物发现、癌细胞新抗原预测、3D基因组、mRNA序列设计、临床数据、表观遗传学、定制化的AI算法等多学科和生命科学的交叉融合、技术创新,快速建立了属于公司的科研壁垒与技术壁垒,提高项目研发的成功率。

 

基于三大技术平台,

实现新抗原肿瘤疫苗的降本增效


在团队的带领下,目前德普石已经建立了mRNA开发平台(新抗原免疫疗法技术平台)、算法开发平台、3D基因组药物开发平台。

 

值得一提的是,德普石基于mRNA开发平台,聚焦目前行业内开发mRNA疫苗的三大核心问题。


首先,mRNA的序列设计是最重要的一个核心问题。以新冠病毒的S蛋白为例,将它的氨基酸所对应的所有排列组合的mRNA所枚举出来的话,有2.4 x 10^632种mRNA可以对应S蛋白,“我们需要把这个难题变成一个数学问题,用计算生物学的功底去解决它。但是目前大多企业更偏向于从实验的角度来验证和解决这个问题。实际上从计算的角度去解决这个问题,可以规避很多弯路。”

 

第二个痛点是mRNA的修饰问题。mRNA本身具有一些会带来副作用的免疫原性,使得T细胞去杀伤一些不应该杀伤的细胞。这个现象需要通过mRNA的修饰来控制,“关于mRNA的修饰,目前业界并没有积累过多的数据,德普石会通过公开的文献去跟进和完善。”

 

第三个痛点是mRNA的递送问题。mRNA 自身稳定性差、易被体内的核酸酶降解,所以开发出高效无毒的递送系统是mRNA疫苗成功的关键。德普石通过自主研发加对外合作,正在积极开发合适的递送包装,“我们目前至少跟三家CRO企业在做临床前的研究。”

 

整体来看,德普石的mRNA开发平台基于机器学习算法与3D基因组技术,通过优化mRNA中的密码子组合,以提⾼mRNA的稳定性,延长其在细胞内的半衰期,并增加与核糖体的亲和力,最终达到增加蛋白与多肽翻译效率以及总产量的效果。

 

基于该平台,目前德普石建立了自研项目,个体肿瘤mRNA疫苗和共有肿瘤mRNA疫苗;以及联合研发项目,非LNP和LNP的mRNA递送系统和与Atostek合作构建芬兰全面新抗原疫苗数据库。虽然Katalin Kariko和Drew Weissman两位伟大的科学家已经凭借mRNA疫苗技术获得了今年的诺贝尔奖,但是mRNA技术还有许多可以改进的地方,从而真正惠及到更多的肿瘤患者。

 

除此之外,德普石其余两个技术平台也都独具特色。

 

算法开发平台包含定制化的特征工程、稀疏学习(基于特征选择的分类预测模型)、最新有监督和⽆监督学习的算法模型融合等关键点。该平台可以为计算生物学领域提供算法开发与咨询服务,还可为复杂疾病开发出诊断方法或产品。

 

3D基因组药物开发平台通过揭示基因组的三维结构和调控机制,为疾病的机制解析、药物研发、个性化医疗和药物治疗等领域提供了新的视角和方法,可应用于产业端的药物研发和靶点发现领域。

 

但是3D基因组研究涉及复杂的实验技术和数据分析方法,3D基因组测序和成像技术产生的数据庞大且复杂,需要高级的数据分析和解读方法,对技术人才和设备的要求很高,目前研究进展和知识积累基本只存在于科研院所。且由于需要跨学科合作及深厚的知识积累,⼀般的商业公司很难进⼊该领域。

 

第一轮融资即将完成,

预计最快明年进入IIT阶段


德普石围绕个体化治疗型肿瘤疫苗所研发的机器算法和3D基因组学的核心技术,运用在基因治疗、合成生物、疫苗、复杂疾病的预测、药物靶点开发、蛋白质相互作用等领域,以技术平台的模式进行管线的联合开发、授权、委托研发的商业模式。

 

好的技术和应用场景自然会迎来投资者的青睐。接受采访时,石教授聊到,“今天我们就在谈公司的第一轮市场化融资,目前已经有一些投资机构在积极沟通中了。”

 

在本次市场化融资完成后,德普石将基于IT+BT技形成的三大技术平台,重点推进癌症新抗原mRNA疫苗项目,包括个体新生抗原mRNA疫苗、个体新生抗原多肽疫苗、共有新生抗原mRNA疫苗、共有新生抗原多肽疫苗。

 

据了解,由于高度的技术壁垒,目前能够进行肿瘤疫苗研发的企业非常有限,而肿瘤疫苗的个性化属性,使得现有研发公司数量远未满足市场需求。国内已有多家免疫治疗生物企业布局新抗原,但由于其生物和人工智能交叉背景人才的缺乏,使新抗原的预测和递呈技术受限,临床结果迟迟未出。德普石基于创始人此前的交叉背景,以及整个团队的多学科覆盖,将有望实现直道超车。

 

提及未来发展,石教授表示,“在完成第一轮市场化融资后,德普石将快速推进研究者发起的临床试验,预计在2024年将启动并推进IIT,并预计一年之后将申报IND。”期待德普石早日为患者带来可及的一人一药的癌症新抗原免疫疗法。

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注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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