下一代AI技術驅動大分子藥物研發，「百奧幾何」獲千萬美元天使輪融資

       AI大分子制藥公司百奧幾何已完成千萬美元天使輪融資，投資方為高榕資本；另外，團隊也發布了首個針對大分子藥物研發的開源機器學習平臺TorchProtein。

       據介紹，百奧幾何成立于2021年，致力于開發幾何深度學習、深度生成模型等下一代人工智能技術，用于大分子藥物研發。目前，公司正打造人工智能大分子藥物設計和高通量大分子藥物濕實驗驗證兩大基礎平臺，通過干濕實驗閉環，快速完成候選藥物設計以及提高候選藥物在臨床階段的成功率。

       百奧幾何創始人唐建博士畢業于北京大學信息科學學院，曾在微軟亞洲研究院擔任研究員以及在美國卡耐基梅隆以及密歇根大學進行博士后研究，現為加拿大蒙特利爾大學算法研究所（Mila)的副教授、終身教授；另外，圖靈獎獲得者、深度學習三巨頭之一、加拿大蒙特利爾大學教授Yoshua Bengio也將擔任公司的科學顧問。

       唐建在圖表示學習領域做了很多開創性的工作，也是國際上最早把深度學習運用于圖結構數據的少數幾名學者之一。 早在2018年，唐建在研究中意識到，圖表示學習最殺手級的應用或將誕生在生物醫藥領域，“生命科學或生物醫藥領域有大量的圖結構數據，像每個分子都是原子跟原子之間的圖結構，蛋白質則是氨基酸和氨基酸之間的圖結構”。

       據此，他帶領團隊把圖表示學習和幾何深度學習技術運用到藥物研發領域，在分子性質預測、結構性質預測上，并開發了專門針對藥物研發的開源機器學習系統TorchDrug（主要針對小分子），旨在推進人工智能在藥物發現方向的開源共享，加速整個藥物研發的進展。

       去年開始，團隊開始重點開發針對大分子的藥物研發的開源系統。唐建認為，雖然小分子領域目前發展更成熟，但大分子對AI而言是個更好的領域——大分子領域數據量大，而且現在有新的生物技術來帶動AI的發展；另外在國際上，AI大分子藥領域已出現實際“deal”（有藥企買單），商業化能力得到初步驗證，是切入的好時機。

       “當前我們正處在AI以及生物技術革命的交匯點。一方面，幾何深度學習技術（如AlphaFold2）在分子建模方面取得了巨大突破；另一方面，以合成生物學為代表的生物技術能夠對基因進行快速讀、寫、以及編輯，給AI創造了大量的數據。兩種革命技術的深度融合為生物大分子設計帶來了巨大的機會。”

       目前，百奧幾何已基本完成人工智能大分子藥物設計平臺建設，在抗體結構預測、抗體優化、抗體序列設計、酶活性預測等任務上取得了積極進展；未來，公司希望打造一個通用的大分子設計平臺，可以延伸應用到基因治療、細胞治療等領域。

       至于未來的商業化構想，唐建表示，“我們的目的比較明確，不僅僅是提供AI服務，而是真正成長為一個biotech”；另外，公司也會搭建生物大分子合成、表達提純以及驗證平臺。據悉，公司構想的高通量大分子藥物濕實驗驗證平臺正聯合生物醫藥領域知名高校和實驗室建設中，進行前沿工作，希望通過干濕實驗閉環，加速候選藥物設計進程，以及提高候選藥物在臨床階段的成功率。

       與此同時，團隊也聯合英偉達、英特爾、IBM等公司聯合發布了首個針對大分子藥物研發的開源機器學習平臺TorchProtein。該平臺開源了深度學習對大分子建模的一個通用框架、基于蛋白質三維幾何結構的第一個預訓練大模型、以及專門用于評價深度學習對蛋白質建模效果的標準數據集。

       值得關注的是，近年來，基于AI開發大分子藥成為一個重要趨勢，其關鍵技術前提在于AI能預測蛋白質結構與相互作用。2021年AlphaFold2的Transformer模型、端到端訓練的引入使得這項任務的準確性又上了一個高度，投資人普遍都在關注AI在大分子新藥發現領域的進展，就有華深智藥、分子之心、信華生物等代表性企業紛紛獲得大額融資。

       唐建表示，在AI大分子賽道，大部分團隊都是“分析氨基酸序列”的思路和技術路徑；百奧幾何主要是分析結構——利用幾何深度學習或者是圖表的學習去分析結構，來對蛋白質或者抗體建模，“而這塊的技術相對來說還是比較難的，需要相應的經驗積累”。

       投資邏輯方面，高榕資本創始合伙人岳斌表示，“計算領域的突破，正在重構藥物發現的過程。我們相信，人工智能可以幫助大分子藥物研發取得很大的進展。唐建博士將圖表示學習和幾何深度學習技術運用到藥物研發領域，做了非常多開創性的工作，也在抗體優化、抗體結構預測任務上取得了國際領先的技術。期待百奧幾何通過下一代人工智能技術，加速藥物研發進程，解決重大疾病挑戰。”