雷鋒網(wǎng)消息，近日，硅谷AI公司Atomwise宣布獲得4500萬(wàn)美元的A輪融資。孟山都風(fēng)險(xiǎn)投資公司、Data Collective（DCVC）和B Capital Group領(lǐng)投，百度創(chuàng)投、騰訊等都是Atomwise的新投資者。Atomwise公司的主要研究方向是利用AI來(lái)加速化合物篩選，幫助新藥發(fā)掘。

Atomwise成立于2012年，目前已籌集超過(guò)5100萬(wàn)美元的資金。該公司旨在減少研究人員花在尋找藥物化合物方面的資金和時(shí)間，并有50多個(gè)研發(fā)項(xiàng)目正在進(jìn)行。Atomwise一直與大型制藥公司、生物技術(shù)公司和大學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室合作，努力加速神經(jīng)退行性疾病、癌癥和其他疾病的新藥候選物的發(fā)現(xiàn)。

Atomwise的軟件分析模擬分子，減少研究人員花費(fèi)合成和測(cè)試化合物的時(shí)間。該公司表示，目前它每天篩選超過(guò)1000萬(wàn)種化合物。Atomwise的AtomNet系統(tǒng)使用深度學(xué)習(xí)算法，并預(yù)測(cè)它們?cè)谌梭w中的作用，包括在毒性和副作用等潛在方面的信息，比傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)的過(guò)程更快。

2015年，公司在尋找埃博拉病毒治療方案方面的進(jìn)展讓人眼前一亮，即在 Atomwise 預(yù)測(cè)的藥物中，有兩種或許能用來(lái)抗擊埃博拉病毒。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，他們用了一個(gè)星期就找到了這種藥物，并且成本不超過(guò) 1000 美元。

Atomwise首席執(zhí)行官Heifets博士認(rèn)為，公司使用AI技術(shù)幫助藥物設(shè)計(jì)者判斷分子是否還有繼續(xù)研究的必要，大大的節(jié)約了篩選過(guò)程的時(shí)間，可以間接解決制藥行業(yè)投資回報(bào)率低的問(wèn)題。“制藥行業(yè)不會(huì)一直保持較低的投資回報(bào)率，這不是長(zhǎng)久之計(jì)。我們需要像AI這類新技術(shù)來(lái)幫助解決這一問(wèn)題”。

此外，Atomwise的技術(shù)也被用于開(kāi)發(fā)更安全，更有效的農(nóng)藥。雷鋒網(wǎng)了解到，去年6月份，該公司還宣布與孟山都公司合作，尋找可能保護(hù)作物免受害蟲(chóng)侵襲和疾病侵害的藥品。

在一份聲明中，孟山都風(fēng)險(xiǎn)投資公司的Kiersten Stead博士表示：“我們選擇基于我們從Atomwise手中看到的令人印象深刻的結(jié)果進(jìn)行投資。Atomwise能夠找到有希望的化合物來(lái)對(duì)抗農(nóng)作物保護(hù)目標(biāo)，這是農(nóng)用化學(xué)品研發(fā)的重點(diǎn)領(lǐng)域。“

Atomwise的獨(dú)特之處在于它將大量的數(shù)據(jù)從生命或死亡過(guò)程中提取出來(lái)。但Data Collective的Matt Ocko提到，它還解決了制藥行業(yè)的“生死攸關(guān)”問(wèn)題，因?yàn)樗婕按罅堪嘿F和耗時(shí)的藥物發(fā)現(xiàn)。根據(jù)塔夫斯藥物開(kāi)發(fā)研究中心的數(shù)據(jù)，投放市場(chǎng)上的新藥成本平均需要12年和約26億美元。

六年前Atomwise推出時(shí)，其技術(shù)看起來(lái)幾乎就像是科幻小說(shuō)中的一些東西?，F(xiàn)在有一系列公司使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析藥物分子并突破藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的瓶頸，包括Recursion Pharmaceuticals、BenevolentAI、TwoXAR、Cyclica和Reverie Labs。

Heifets表示，Atomwise的主要優(yōu)勢(shì)之一是其所開(kāi)發(fā)的大量項(xiàng)目，這反過(guò)來(lái)又幫助了其AI系統(tǒng)的迭代升級(jí)。該公司的客戶包括美國(guó)十大制藥公司中的四家，其中包括默克、孟山都、40多家研究型大學(xué)（哈佛大學(xué)、杜克大學(xué)、斯坦福大學(xué)和貝勒醫(yī)學(xué)院）以及生物技術(shù)公司。

他補(bǔ)充說(shuō)，Atomwise的重點(diǎn)也有所區(qū)別。

“藥物發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)不同的問(wèn)題：生物學(xué)和化學(xué)，”他說(shuō)?！叭绻阍谘芯可飳W(xué)，你正試圖確定哪種蛋白質(zhì)是最好的蛋白質(zhì)。很多AI公司在藥物研發(fā)方面正在研究這個(gè)目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題。一旦你選擇了一個(gè)目標(biāo)，你就可以開(kāi)始研究化學(xué)問(wèn)題：如何提供一個(gè)無(wú)毒的分子，可以擊中選定的疾病蛋白。Atomwise專注于這些化學(xué)問(wèn)題;具體而言，Atomwise發(fā)明了使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)?！?/p>

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