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金牛3注册成立两年即将 SPAC 上市Valo 用 AI 破局药物研发困境
作者:管理员    发布于:2021-06-28 02:59    文字:【】【】【

  实际上,通过与 SPAC 合并而上市的模式在美股市场已经出现多年,但过去很长时间里都不温不火,直到近几年才出现转折。

  动脉网简单梳理后发现,2021 年以来,宣布对创新医疗健康项目合并或者或者已经投票通过,甚至完成交易的 SPAC 约有近 30 个,其中不乏 Ginkgo、Babylon、23andMe、Talkspace 等明星项目。

  总体而言,即将通过 SPAC 上市的医疗健康企业多为前沿技术创新应用类,如细胞治疗、基因治疗、AI+ 新药等,和数字化商业模式创新类,如数字疗法、数字化临床试验等。此次与 KVAC 合并的 Valo 正是一家以 AI 药物发现为核心的创新企业。

  据相关信息显示,2018 年研发药物的成本是 22 亿美元,而 2010 年这个数字是 10 亿美元,但生物医药研发的回报率却从 2010 年的 10.1% 降低到了 2018 年的 1.9%。随着数字医疗和人工智能的出现,药物研发领域也正在发生重大革新。

  通常,新药研发中的药物发现阶段主要涉及疾病选择、靶点发现和化合物合成,而临床前阶段则以化合物筛选、晶型预测、化合物验证为主,其中包括药物的构效关系分析、稳定性分析、安全性评价和 ADMET 分析等。

  药物研发,越往后成本越高,而且许多药物性质要在相对后期才能进行实验研究,因此传统药物研发过程中往往在投入大量的时间、人力、金钱成本把研发项目推进到后期后才发现效果并不理想,这也直接造成了资源和时间的浪费。

  而 AI 基于强大的关系发现能力和认知计算能力可以快速发现药物和疾病、基因之间的链接关系,并对候选化合物进行虚拟筛选,更快的筛选出具有较高活性的化合物,为后期临床试验做准备。

  站在 AI 制药风口之下,Valo 也不断获得来自资本市场的关注。今年 3 月,Valo 宣布最终完成累计 3 亿美元的 B 轮融资,截止到目前,Valo Health 已累计获得了高达 4 亿美元的融资。

  据了解,Valo 的创始人 & 首席执行官 David Berry 拥有哈佛医学院的医学博士学位和麻省理工学院的生物工程博士学位。自 2005 年以来,David Berry 一直担任 FP 的合伙人,同时 David Berry 本身也是一位连续创业者,已创立了超过 25 家企业,其中不乏赛里斯治疗、Evelo、Axcella Health 等上市企业。凭借自身的不断突破,David Berry 被《麻省理工科技评论》评选为 TR35 年度创新者 。

  实际上,Valo 并不是 FP 推出的第一家 AI+ 药物发现平台。就在 Valo 推出的前两周,FP 推出了由 FP 合伙人 Avak Kahvejian 和 Geoffrey von Maltzahn 联合创立的新型蛋白质开发公司 Gnenrate,Generate 的 Generative Biology(以下简称 Biology)平台可以利用已知的蛋白质信息,解析决定蛋白质结构和功能的遗传信息,从而创建出具有治疗效果的新型蛋白质序列。

  FP 推出的另一家 AI+ 药物发现企业 Cellarity 则是以提高药物发现的成功率和速度为目标,专注于利用单细胞技术和机器学习揭示特定细胞的状态,通过研究和改变细胞行为来发现和开发药物。

  与上述两家企业不同的是,Valo 是一家完全整合的小分子药物发现和开发公司,包括靶点、分子发现和临床开发等,其核心产品 Opal Computational Platform(Opal)平台基于数千个来源的纵向数据集,不仅可以预测可用作新药物的分子,而且还能预测这些药物是如何影响患者的身体。

  对于 AI 药物发现平台而言,其业务的开展势必离不开底层数据积累。2019-2020 年期间,Valo 先后收购了 AI 制药公司 Numerate 和生物制药商 FORMA Therapeutics,并借此获得了两个早期发现实验室和 R&D 库等资产,其中 Numerate 的平台包含 3 万多个模型、70 万亿个分子和超过 25 个药物项目。这些资产也进一步强化了 Valo 的 Opal 平台。

  为进一步加强数据积累,2020 年 12 月,Valo 宣布与基因组学公司 G3 Therapeutics 达成合作关系,通过此次合作,Valo 获得了 G3 Therapeutics 的有氧代谢数据库,这也有助于 Valo 发现与疾病相关的生物标志物和靶点,从而加速药物的开发进程。

  为了保证药物发现的效率,Valo 的 Opal 计算平台选择结合了人类数据而非过去行业中经常使用的小鼠细胞数据,可以让药物开发变得更迅速和高效,同时成本也有所降低。人类数据的应用不仅是 Valo 的核心,也是其优势所在。

  此外,Opal 计算平台的端到端设计也极大程度地加快了药物开发的速度,同时数据使用了单一集成架构,整个药物研发过程中可共享数据和信息,这也为疾病治疗方式开发提供了新方法。与传统方法相比,Opal 计算平台可以在数周内进行数万亿个分子的计算和实证筛选,从而确定新的开发目标区域。

  基于大规模、高质量的纵向数据集,目前 Valo 拥有两个项目已完成了临床申报,15 个项目处于临床前阶段,主要涉及癌症、心血管健康和神经退化三个领域。凭借平台的计算技术,Valo 不仅能够针对疾病开发出更好的药物和疗法,还能规避掉部分药物副作用。

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  以 Valo 现阶段正在进行的 NAMPT(烟酰胺磷酸核糖转移酶)相关研究为例,临床中 NAMPT 可作为抗癌辅助治疗的潜在靶点,目前 Valo 正在针对 NAMPT 研发的一种治疗方法可有助于避免对视网膜的毒性副作用,这种副作用在其他使用 NAMPT 作为靶标的治疗方法中可见。

  AI 的出现,给整个医疗行业的发展带来了新的想象空间,从医学影像辅助诊断到辅助药物研发,AI 也逐渐被越来越多的人所认可。在过去的一段时间里,腾讯、百度等互联网巨头的先后加入,更是让 AI 制药这一领域在国内发展势头不减。

  据动脉网统计数据显示,截止到 2020 年 10 月 16 日,海内外共有 56 家 AI+ 新药企业共获得融资,累计获得融资总额共计 45.81 亿美元。其中,国外有 37 家公司获得融资,累计总额共计 31.65 美元,国内有 19 家公司获得融资,累计融资总额 14.16 亿美元。

  尽管 AI 与生物医药的结合日趋火热,但从整个行业发展来看,AI 在制药领域的应用仍有数据获取、跨学科人才等问题需要解决,而这些也是 AI 能否在未来真正颠覆药物研发的关键,同时也是赛道内每一位玩家都需要考虑的重中之重。

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