哲源科技獲近億元A輪投資,資本加持“計算醫學”

        獵云網王非2022-07-07 09:45 大公司
        本輪融資由博行資本以及泰雅資本領投,海金格醫藥等跟投。

        近日,北京哲源科技有限責任公司(Phil Rivers Tech)宣布已完成A輪融資,本輪融資由博行資本以及泰雅資本領投,海金格醫藥等跟投。

        據了解,本輪融資將用于“計算醫學”平臺升級和推進自研管線。

        哲源科技是一家由中國科學院計算技術研究所孵化,以計算醫學技術賦能藥物研發的平臺型公司。與全球上千家“AI+分子”驅動的制藥新勢力不同,哲源科技專注于“AI+疾病”驅動藥物研發,解決致病機理不清的問題,而這正是藥物創新的核心難題。

        從全球藥物研發的困局來看,細胞、動物等被認為理想生物學模型已經不能模擬真實的疾病規律,這導致新藥研發出現了靶點枯竭、臨床試驗失敗率高,行業內卷嚴重,臨床需求得不到滿足等問題。

        哲源科技擁有獨家的數據+知識雙驅動人工智能算法。數據驅動的人工智能算法DAGG,能夠將真實世界腫瘤患者的組學數據,轉化為幾百種細胞功能與信號通路的活性圖譜;知識驅動的人工智能算法TWIRLS,能夠將人類已發表的4000多萬篇生物醫學文獻知識,轉化為具有“知識遷移”能力的感知神經元。通過數據+知識雙驅動,哲源科技成功地實現了疾病機制的數字化建模。

        靶點和機制的發現是制藥行業的"珠穆朗瑪峰",臨床試驗是新藥研發的 "死亡之谷",對疾病機制深刻理解是唯一的破局之道。目前,哲源科技已搭建完成兩個AI工具平臺——新靶點新機制遞呈平臺、虛擬臨床試驗平臺,指向六個應用場景:新靶點、新作用機制、新生物標志物、設計臨床試驗方案、預測臨床試驗結果、拓展新適應癥。公司以IP授權實現商業價值,主要研發具有全球權益的藥物IP資產,包括新靶點、新分子、新適應癥等。

        據了解,哲源科技正在推進包括胰腺癌在內的多個FIC(First in Class)管線。同時,多個已上市抗腫瘤藥物的新適應癥開發項目也在進展中。哲源科技為CDK4/6抑制劑找出了多種優于激素陽性Her2陰性乳腺癌的全新適應癥,已經在其中一種罕見難治性腫瘤上開展了臨床試驗,并申請了相關專利。此外,哲源科技為免疫藥物建立了準確的療效預測模型,通過設計多種聯用及雙抗方案,打破了耐藥性,發揮免疫藥物更大的臨床價值。

        哲源科技創始人,中科院計算所副研究員,中科計算技術西部研究院常務副院長張春明表示,對生命和疾病的理解,是生物醫藥創新的源泉。在生命科學進入數字化的時代,哲源致力于建立認知生命的新底座技術,成為藥物IP的創新工廠,將更多的創新成果帶給行業,提升藥物研發效能,為藥物研發引入新范式,為患者提供更有效的治療方案。

        哲源科技聯合創始人,圖靈?達爾文實驗室主任牛鋼表示:“計算醫學”平臺提供的機制性結果,可以直接模擬臨床試驗入排條件下的藥物實際療效,可無縫續接生物學實驗及臨床試驗,不僅直接降低新藥研發的投入成本,而且可以極大增加II/III期臨床試驗的成功率。

        來源:哲源科技

        博行資本合伙人張嵐認為,人工智能應用于新藥研發,市場需求明確。我們看好人工智能應用于組學研究,建立疾病數字化模型是一個重要的發展方向。該領域國外公司已陸續與頭部藥企開展合作,我們在國內尋找具有差異化技術優勢和平臺屬性的公司。哲源科技的解決方案在疾病建模方面具有較高壁壘,在自有核心技術和工具類平臺建設等方面已建立領先優勢。

        泰雅資本表示,在AI制藥領域,能否將數據要素轉化成全球原創性的IP資產,是評估AI平臺價值最強有力的指標。哲源團隊在多年的交叉項目實踐中培養了具備跨學科素養的總師,我們十分欣賞哲源團隊做事的耐力和執行力。“AI+疾病”驅動藥物研發差異化創新大有可為。非常期待哲源持續在新靶點、新分子、新適應癥領域產出高質量IP資產,推動行業變革,為人類健康保駕護航。

        海金格醫藥董事長兼總裁齊學兵表示,AI技術正在深入影響臨床試驗的模式。哲源科技利用其自主開發的“算法+算力+知識+數據”的核心AI技術,幫助創新藥企業評估更有價值的適應癥、定義患者特征畫像,優化臨床試驗的設計策略,大幅節約藥物研發的試錯成本與研發時間,提高藥物研發效率和成功率,我們期待與哲源一起為創新藥企業創造價值。

        關于計算醫學:


        首先,計算醫學以復雜性系統科學的整體論作為思維方式,去理解生物分子、細胞、組織器官、種群等多個生物層級結構之間相互作用中“涌現”出的新屬性,從系統的角度去捕捉疾病發生的機理;其次,計算醫學采用密集數據驅動的科學范式,挖掘隱藏于高維、高通量、多維融合的生物醫學大數據中的新洞見;再次,計算醫學將生物醫學領域的知識模型轉換為數學模型,以生物醫學大數據作為輸入參數,以人工智能算法對模型進行迭代、訓練,輸出逼近于真實的生命系統結構與功能特征,從而理解疾病發生的本質;最后,計算醫學以高性能計算為新一代計算基礎設施;為新科學發現提供數據存儲、計算精度和計算速度上的支撐。

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