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资本加持“计算医学”,哲源科技获近亿元A轮投资

2022-07-07 09:31:28   来源:投资家网  作者: 

摘要:近日,北京哲源科技有限责任公司(PhilRiversTech)宣布已完成A轮融资。

近日,北京哲源科技有限责任公司(Phil Rivers Tech)宣布已完成A轮融资。本轮融资由博行资本以及泰雅资本领投,海金格医药等跟投。本轮融资将用于“计算医学”平台升级和推进自研管线。

哲源科技是一家由中国科学院计算技术研究所孵化,以计算医学技术赋能药物研发的平台型公司。与全球上千家“AI+分子”驱动的制药新势力不同,哲源科技专注于“AI+疾病”驱动药物研发,解决致病机理不清的问题,而这正是药物创新的核心难题。

从全球药物研发的困局来看,细胞、动物等被认为理想生物学模型已经不能模拟真实的疾病规律,这导致新药研发出现了靶点枯竭、临床试验失败率高,行业内卷严重,临床需求得不到满足等问题。

哲源科技拥有独家的数据+知识双驱动人工智能算法。数据驱动的人工智能算法DAGG,能够将真实世界肿瘤患者的组学数据,转化为几百种细胞功能与信号通路的活性图谱;知识驱动的人工智能算法TWIRLS,能够将人类已发表的4000多万篇生物医学文献知识,转化为具有“知识迁移”能力的感知神经元。通过数据+知识双驱动,哲源科技成功地实现了疾病机制的数字化建模。

靶点和机制的发现是制药行业的"珠穆朗玛峰",临床试验是新药研发的 "死亡之谷",对疾病机制深刻理解是唯一的破局之道。目前,哲源科技已搭建完成两个AI工具平台——新靶点新机制递呈平台、虚拟临床试验平台,指向六个应用场景:新靶点、新作用机制、新生物标志物、设计临床试验方案、预测临床试验结果、拓展新适应症。公司以IP授权实现商业价值,主要研发具有全球权益的药物IP资产,包括新靶点、新分子、新适应症等。

据了解,哲源科技正在推进包括胰腺癌在内的多个FIC(First in Class)管线。同时,多个已上市抗肿瘤药物的新适应症开发项目也在进展中。哲源科技为CDK4/6抑制剂找出了多种优于激素阳性Her2阴性乳腺癌的全新适应症,已经在其中一种罕见难治性肿瘤上开展了临床试验,并申请了相关专利。此外,哲源科技为免疫药物建立了准确的疗效预测模型,通过设计多种联用及双抗方案,打破了耐药性,发挥免疫药物更大的临床价值。

哲源科技创始人,中科院计算所副研究员,中科计算技术西部研究院常务副院长张春明感谢这一轮投资者的远见卓识。对生命和疾病的理解,是生物医药创新的源泉。在生命科学进入数字化的时代,哲源致力于建立认知生命的新底座技术,成为药物IP的创新工厂,将更多的创新成果带给行业,提升药物研发效能,为药物研发引入新范式,为患者提供更有效的治疗方案。

哲源科技联合创始人,图灵•达尔文实验室主任牛钢表示:“计算医学”平台提供的机制性结果,可以直接模拟临床试验入排条件下的药物实际疗效,可无缝续接生物学实验及临床试验,不仅直接降低新药研发的投入成本,而且可以极大增加II/III期临床试验的成功率。

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博行资本合伙人张岚认为,人工智能应用于新药研发,市场需求明确。我们看好人工智能应用于组学研究,建立疾病数字化模型是一个重要的发展方向。该领域国外公司已陆续与头部药企开展合作,我们在国内寻找具有差异化技术优势和平台属性的公司。哲源科技的解决方案在疾病建模方面具有较高壁垒,在自有核心技术和工具类平台建设等方面已建立领先优势。

泰雅资本表示,在AI制药领域,能否将数据要素转化成全球原创性的IP资产,是评估AI平台价值最强有力的指标。哲源团队在多年的交叉项目实践中培养了具备跨学科素养的总师,我们十分欣赏哲源团队做事的耐力和执行力。“AI+疾病”驱动药物研发差异化创新大有可为。非常期待哲源持续在新靶点、新分子、新适应症领域产出高质量IP资产,推动行业变革,为人类健康保驾护航。

海金格医药董事长兼总裁齐学兵表示,AI技术正在深入影响临床试验的模式。哲源科技利用其自主开发的“算法+算力+知识+数据”的核心AI技术,帮助创新药企业评估更有价值的适应症、定义患者特征画像,优化临床试验的设计策略,大幅节约药物研发的试错成本与研发时间,提高药物研发效率和成功率,我们期待与哲源一起为创新药企业创造价值。

 

关于计算医学:

首先,计算医学以复杂性系统科学的整体论作为思维方式,去理解生物分子、细胞、组织器官、种群等多个生物层级结构之间相互作用中“涌现”出的新属性,从系统的角度去捕捉疾病发生的机理;其次,计算医学采用密集数据驱动的科学范式,挖掘隐藏于高维、高通量、多维融合的生物医学大数据中的新洞见;再次,计算医学将生物医学领域的知识模型转换为数学模型,以生物医学大数据作为输入参数,以人工智能算法对模型进行迭代、训练,输出逼近于真实的生命系统结构与功能特征,从而理解疾病发生的本质;最后,计算医学以高性能计算为新一代计算基础设施;为新科学发现提供数据存储、计算精度和计算速度上的支撑。


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