提供支持近日，一家由Flagship Pioneering创立的生命科学公司Cellarity宣布完成1.23亿美元的B系列融资。Cellarity成立于2017年，总部位于美国马萨诸塞州的剑桥市。它是一家致力于通过研究和改变细胞行为来发现和开发药物的公司。
Cellarity抛开针对单一分子靶点的传统药物开发模式，转而瞄准“细胞行为”开创药物发现新方法。这种闻所未闻的药物发现模式，让人不得不好奇，Cellarity会如何颠覆传统，花样翻新。
Cellarity的成立开始于Flagship Pioneering创始人兼首席执行官Noubar Afeyan、合伙人Avak Kahvejian和高级助理Nick Plugis之间的一场头脑风暴会议。
众所周知，药物发现的目的是为了找出可以解决疾病的药物，而所有的疾病都源于细胞层面的紊乱。然而，传统药物的发现往往是二维的。在过去的几十年里，大多数药物发现工作仍然依赖于单一的分子靶点。这种模式成功地提供了许多药物，但也限制了疾病的治疗选择，并且忽视了疾病生物学强大的网络特征。这导致许多有前途的临床前资产在进行人体试验时失败，最终到达患者体内的候选药物只有十分之一。
基于此现状，Cellarity的故事逐步登上舞台。全球以“发现并开发新的药物发现方法”为目标的公司的确不算稀有，但Cellarity是第一家通过研究和改变细胞行为来发现和开发药物的治疗公司。
在当时，Cellarity的创始人们认识到细胞是生命的基本单位，是进化的动态系统。它拥有对人类健康至关重要的多样化和相互关联的网络。在Avak Kahvejian博士以及Nick Plugis博士的带领下，一群创业科学家们利用尖端的、与用途匹配的数据和新型的机器学习算法，揭示出单个细胞具有驱动健康和疾病的多样化、互联性和流畅行为。
通过了解控制这些行为的分子网络，科学家们可以快速设计新的药物来控制它们，这种新范式成功打破传统，将发现治疗的参照系从单一目标蛋白或通路转变为同时具有分子、细胞、表型、有机体和临床特征的靶向蛋白或通路。
就像Cellarity 的创始首席执行官兼Flagship合作伙伴Kahvejian博士曾经说过的那样，他们不会将维度降低到一种药物或一个目标，他们通过研究细胞行为的N维网络来了解疾病和健康，并用它决定产生哪些药物以及如何产生它们。
多年以来，人们侧重单一的分子靶点，缺乏从网络水平上去分析药物靶点，导致新药研发的失败率一直处于一个较高的水平上。
为了提高药物发现的成功率和速度，Cellarity开发出基于细胞行为的计算模型。它全面地了解系统和网络生物学，同时涉及分子，细胞，表型，生物以及临床等多个领域，从而发现针对多种疾病的药物。
什么是网络生物学？网络生物学是研究各种生物网络结构、功能、设计、调控和应用的科学。它是一门基于生命学科（生物学、医学、生态学等）、数学与计算科学、系统科学以及统计学等科学的交叉学科。
在细胞内有无数个生物网络，比如代谢调控网络、细胞周期和各种蛋白质相互作用形成的网络等。网络生物学的概念也并非单一针对细胞水平的网络。近年来，网络生物学已经运用到了代谢网络、新药发现、物种引进等多个方面。
Cellarity公司利用单细胞和人工智能等多项技术同时研究细胞行为，开发出一个可以改变细胞行为的平台。“Cellarium”就是Cellarity利用自己的数字生物学平台将物理实验室的数据转换成数字实验室。在那里，Cellarity通过人工智能技术创建出Cellarity Maps。
图源：Cellarity官网
Cellarity Maps是通过获取单个单元格上的各种类型的单细胞数据。它将高维数据转换为机器可解释的格式，从而使单个细胞数字化。就像它的名字一样，Cellarity Maps是一个强大的导航工具。它使科学家们用前所未有的高分辨率去观察生物学的复杂性，让他们了解到细胞在从健康走向疾病的变化过程。它不仅绘制出细胞行为，而且还列出了改变这些行为的方法，以便从一个网络状态切换到另一个网络状态。
至此，Cellarity平台的核心的基本雏形就已经完成了。那么，Cellarity又是如何通过这个平台来识别细胞行为靶向药物的呢？
首先，使用Cellarity Maps识别可以针对解决疾病的细胞行为；然后，将单元格行为更改转换为一组数字可解决的行为，并发现一个改变细胞行为的数千维蓝图；最后，使用专有的机器学习算法和人工智能增强药物设计来预测和创建能够改变细胞行为的分子。
图源：Cellarity官网
Cellarity现已开发出各种疾病状况的Cellarity Maps，以了解细胞行为在疾病状态下与健康状态相比是如何变化的。随着地图的继续绘制和对细胞行为如何变化的揭示，Cellarity从以细胞为中心的镜头中获得更清晰的生物学图像。据此，Cellarity可以在各种疾病中设计新的细胞行为靶向药物。
到目前为止，Cellarity已经证明了他们在10个不同的治疗领域改变疾病行为的精确能力。Cellarity已经生产出一些能够触发这种变化的化合物，并通过体外和体外疾病模型确认其活性。据悉，Cellarity正在血液、免疫肿瘤学、代谢以及呼吸4个高价值疾病领域开展多项验证项目，为有需要的患者开发突破性药物。
Cellarity以细胞为中心的药物设计方法是一个可推广的过程。通过这个过程，Cellarity Maps可以指导和预测，从而改变细胞行为，治疗各种疾病。人们不再需要为了创造药物，而将疾病生物学简化为单一的因果目标。相反，Cellarity利用生物学的复杂性，通过数字预测来改变细胞行为。
通过这种方式，Cellarity的算法能够识别可能无法发现的药物候选者。细胞行为比单个蛋白质更好地表现疾病，因此这种方法更有可能产生具有更好的临床可预测性的突破性疗法。
更快的发现：通过快速的数字预测来压缩识别候选药物所需的时间，从而消除了漫长的筛选过程。
可预测的临床成功：细胞行为比单个分子靶点更准确地表示疾病，因此在临床治疗上患者的情况也更可预测。
突破性治疗：通过以细胞为中心的方法，Cellarity可以针对目前没有发现靶点的疾病，或者分子靶向方法没有充分捕捉生物学的复杂疾病。
无限潜力：由于细胞行为是所有疾病的基础，Cellarity能够在任何疾病领域广泛应用此方法，比如：肿瘤学、神经肿瘤学、神经病学、神经肌肉疾病和传染病等。
Cellarity平台具有巨大的潜力和广度，它通过结合其在网络生物学、高分辨率数据和机器学习方面的独特专长，更为全面地了解以细胞为中心的生物变化。Cellarity的平台能够预测分子，这些分子可以非常明确地影响疾病的细胞行为变化。
这种方法已经产生了药物候选者，可以更好地解决疾病的具体生物学问题。它还提高了Cellarity找到复杂的、潜在的、无法解决的生物问题的治疗方法的能力。因此，该平台产生具有较高临床疗效的细胞行为靶向候选者。
2019年12月10日，Flagship投入5000万美元资助Cellarity平台和动物实验的建设，开始验证他们在过去两年的初步假设。
在此期间，各个领域的资深人才陆续加入Cellarity。Broad Technology Labs的创始人查德·努斯鲍姆（Chad Nusbaum），他领导着大量生产数据的技术部门；赛诺菲前首席数字和数据官米林德·坎科尔卡尔（Milind Kamkolkar），他推动了联合企业数据倡议（JEDI），该倡议是赛诺菲数字化战略的支柱；阿斯利康前心血管、肾脏和代谢疾病主管克里斯蒂娜·隆迪诺（Cristina Rondinone）等等，他们的加入帮助了公司的成长，也推动公司进入下一阶段，从而推动下游临床发展。
2020年11月5日，Cellarity和全球领先的数据科学和数据分析公司Excelra宣布了一项协议，Excelra 将为Cellarity提供全球在线结构活动关系数据库 （GOSTAR）的访问权限。Cellarity通过利用数百万小分子的高质量注释GOSTAR数据以及Cellarity专有的AI/ML模块，生成出可预测的药物分子，最终指导设计出新型的细胞行为靶向疗法。
GOSTAR是世界上最大的小分子药物化学智能平台，它包含超过 800 万种化合物，将化学结构与生物、药理学和治疗活动联系起来。GOSTAR还拥有2800 万个SAR数据点的庞大知识库，这为处于药物发现早期和优化阶段的研究人员提供了数据支持。
2021年2月25日，Cellarity获得了1.23亿美元的B轮融资。此轮融资的投资者除了Flagship Pioneering，还包括BlackRock、The Baupost Group、Banque Pictet以及其他八位投资者。
这一轮融资的资金，Cellarity计划用来推动针对细胞行为的多个研发计划，并不断改进这些资产背后的技术。与此同时，公司也会利用这些资金继续开发该平台，并将其带到更多的疾病地区。
2021年2月25日，内达华大学拉斯维加斯分校生物化学家Gary Kleiger和他的合作者在Nature期刊上发表了一篇名为“Ubiquitin ligation to F-box protein targets by SCF–RBR E3–E3 super-assembly”的论文，论文中表示他们发现了一个药物发现的新方法：基于人泛素连接酶开发新的药物。
这是一个令人喜悦的消息。对于传统的药物发现方法，医药市场已开始到达单一的饱和状态，开创药物发现的新方法已经迫在眉睫。除了Cellarity，也还有许多的科学家们在不停的探索着，有成功的，也有和Cellarity一样奔跑在半路的。期待未来能收到Cellarity带来的好消息。
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