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

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。

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。

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。

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。