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【首发】哲源科技获近亿元A轮投资,用于“计算医学”平台升级和推进自研管线

作者: 陈宣合 2022-07-07 08:00
哲源科技
http://www.philrivers.com/
企业数据由 动脉橙 提供支持
医疗信息化技术服务提供商 | A轮 | 运营中
中国-北京
2022-07-07
融资金额:近亿人民币
博行资本
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近日,北京哲源科技有限责任公司(英文名:Phil Rivers Tech,以下简称“哲源科技”)宣布完成近亿元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。


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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表示:“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,我们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。


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。

 

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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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