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超维知药,以数据科学为支点驱动临床前药物发现

作者:周秋寒 2021-07-17 08:00

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近日,国家药品监督管理局药品评审中心公布了《以临床价值为导向的抗肿瘤药物临床研发指导原则(征求意见稿)》,从指导原则可以看出针对国内创新药靶点扎堆、“Me-too”泛滥、低水平重复、缺乏真正的创新等问题,创新药政策收紧,倒逼产业向“Me-better”转型。

 

更高质量、更具创新性的药物才是未来的研发主流。其中,最难的是源头创新,积极运用新技术助力药物研发,解决药研的痛点问题,才能使中国药研产业实现弯道超车。然而,新技术的融合碰撞异常艰难,在产业落地上更存在未解之痛。

 

怎样才能克服这些困难?带着这些疑问,动脉网有幸采访了北京超维知药科技有限公司(以下简称超维知药)联合创始人兼CEO秦炳杰博士,来看看超维知药对于这些问题是如何解决的。


相识两个月,他们决定一起探索新领域


动脉网:能简单分享一下您创办公司之前的经历吗?

 

秦博士:从2003年到2019年,我在军科院一直开展创新药物研发工作。期间博士学位是由军事医学科学院和巴黎第七大学联合培养的,在军科院主要研究药化领域,在巴黎第七大学主要研究计算机辅助药物设计领域,17年求学和工作经历为创业奠定了专业基础。

 

动脉网:您之前的主要研究方向还是偏向于药学领域,而另一位创始人曹晨磊博士则是完全的偏向于计算机领域,您们两个之前毫无关系的人是如何认识并决定一起创业的呢?

 

秦博士:我跟曹博之间的故事比较有趣。曹博是北京邮电大学密码编码方向的博士,曾参与多个国家重大专项,之前有过创业经历,就职于大唐电信期间曾引导公司在AI方向实现了零的突破。

 

按常理说,这样两个学科背景的人很难有交集。我从军科院出来的时候就对AI药研很感兴趣,觉着是未来的技术方向,因此加入了元气知药的AI部门(超维知药前身),进去后发现身边小伙伴的专业背景都是计算机化学和生物信息学,计算机与数据科学能力匮乏,急寻一位在计算科学领域有资深经验、具备跨学科能力的伙伴加入。


刚好曹博也在寻求药研方向的新机会,当时国内耕耘这个领域的靠谱公司很少,这也促成了我们在19年聚到一起。彼时曹博就职于大唐电信,办公地点就隔了一条马路,我们每周交流两三次。当时元气知药跟元气森林同属一家,曹博过来讨论问题时都能赶上免费“蹭喝”元气的新产品,帮他们改良产品体验,在学科碰撞之余还平添了很多欢乐。


那段时间,我们深入探讨了药物发现领域的诸多科学难题。他问我药学知识,我问他算法知识。两个月后,我问他,你要不要过来一起试试?他说做AI密码编码分析很难落地,对人类贡献低,觉得虽然AI药研难度更大,挑战性更强,但社会意义非凡,值得投身其中。总体来说,两个专业领域跨越非常大,前期的团队磨合十分艰难,但我们凭着对这个领域的理想与执着,建立了超维知药的科研团队与技术体系。


超维分子表征体系打造技术壁垒


动脉网:您刚刚提到学科的跨越十分大,超维知药具体有哪些交叉学科集结的技术团队呢?

 

秦博士:公司技术团队融合了药物化学、计算化学、数学、生物、计算机等多个学科的专家,半数具有海外学习和工作背景,博士、硕士占比超70%。我们利用AI技术探索分子宇宙空间,基于分子图结构打造了集药物分子虚拟筛选、结构优化、成药性评价等能力于一体的创新药发现及优化系统,致力于提升药物发现效率与成功率,缩短研发时间,降低研发成本和风险。

 

动脉网:在这样高壁垒的多学科交叉背景下,超维知药的分子表征体系具体拥有哪些特征呢?

 

秦博士:药物分子有无限的化学空间,要在庞大的化学空间中找到成药空间,关键在于如何“看”这个化学宇宙——即对化学空间的多维表征。传统方式是基于几种人类专家构建的简单特征去刻画化学空间,导致呈现效果模糊,无区分能力。

 

超维知药自主研发的分子表征体系,综合运用了群论、矩阵论、拓扑学等相关数学理论,基于十亿级已合成分子库训练分子特征提取模型,在保证分子特征提取无误的前提下,将基于图结构的原始分子信息映射到一个高维流形空间中,得到分子的深度表征信息。在筛选过程中,以某靶点已知hits分子的深度表征信息为锚点,即可精准定位到对应靶点的活性分子空间区域。之后,再结合ADMET模型评价,得到兼具高活性和良好成药性质的PCC Drug。

 

超维知药的分子表征体系具有覆盖度广、分辨率高、可摆脱人类专家经验束缚、具有靶点或者其它性质聚类效果、可结合强化学习技术探索未知化学空间等特点。

超维.png

超维知药智能药物设计流程


看起来“高大上”,实际上“苦累脏”,只有这家公司在做


动脉网:目前同类型的企业多吗?

 

秦博士:其实这些技术可能听起来“高大上”,实际上却是一个“苦累脏“的差事。据我从公开报道的文献和新闻中了解,国内外还没有同类型企业将这些技术做到产业落地的水平。这些技术需要综合多学科领域知识,我们集结了五六个不同专业的博士,聚全公司之力花了7个多月才完成初版。没有前人经验可借鉴,我们自己从底层入手,一行一行地敲代码,数以万计地反复修正、试错,才打造出这个体系。


在我看来,这不是产业问题,而是科学问题,对于一些公司来说,很少愿意去做科学问题,这也是我们的核心竞争力。

 

动脉网:目前超维知药如何扩展市场呢?都与哪些机构或企业有了合作?

 

秦博士:我们扩展市场有两种方式,一种是我们走出去,另一种是别人走进来。在20年初的起步阶段,我们主动找了一些有药研需求且研究领域相符的企业上门交流寻求合作。时至今日,已经有很多企业慕名而来主动寻求与我们合作。我们已经承接了10多个项目,团队的项目承接能力已几近饱和,导致很多找上门的项目无法排期,我们正在积极地招募、扩大团队。


合作方面,我们已与军科院、北京协和药物研究所、齐鲁制药、晶蛋生物、光武生物、鹭港生物等多家机构和企业建立了合作关系。

 

动脉网:那这样一个项目交付周期具体有多长呢?

 

秦博士:从委托公司给我们一个靶点,拿到靶点启动数据调研立项开始计时,到我们给出实体化合物结束,整个周期不到两个月。在知识产权保护方面,我们向委托公司提供独占靶点保护,在双方约定的时间内不再开发相同靶点。


致力成为中国新一代以数据科学为支点的创新药孵化器


动脉网:目前超维知药的整体战略布局是如何的呢?

 

秦博士:前期我们主要以药物研究技术服务为主,与药企和科研院所合作,提供从苗头化合物到候选化合物的筛选及优化服务,保证IP100%属于委托方。中期逐步拓展药物合作开发业务,针对具体项目以技术入股或资金入股形式共同开发,IP由双方共同持有。后期以自研管线为主,将药物IP转让给药企,转让前IP100%属于公司。

 

动脉网:那目前超维知药有哪些主要需求呢?

 

秦博士:公司2020年5月成立,8月获淳信长赢1000万天使投资后,主要是组建团队和技术研发。经前期项目打磨、我们已验证了技术体系的可行性和产业价值,接下来最主要的需求是扩大研发团队、建立超维自有的化学合成与生物评价实验室、稳步推进自研药物管线,打造IP产出闭环。

 

动脉网:最后,想请您介绍一下“超维知药”名字的含义和未来公司发展的愿景。

 

秦博士:“超维”是一个计算机领域的词,表示运用数学手段从超高维度去观察和认知世界。“知药”代表认知、洞察药物的本质。我们希望运用新的技术手段在超高维度探索药学领域里更深层次的知识,摆脱人类专家经验束缚,探索出一条新的创新药物研发道路。


道长且阻,行则将至,行而不辍,未来可期,对此我们充满信心,公司致力于成为以数据科学为支点、全球领先的创新药孵化器,为广大合作伙伴提供高质量临床前项目与化合物资源。

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