AI驱动的新型biotech公司Xaira Therapeutics（以下简称Xaira）获得10亿美元首轮融资，由ARCH Venture Partners和Foresite Labs共同领投（公司也由它们孵化），参与投资的包括F-Prime、NEA、红杉资本、Lux Capital、Lightspeed Venture Partners、Menlo Ventures、Two Sigma Ventures、癌症免疫治疗帕克研究所（PICI）、Byers Capital、Rsquared和SV Angel等机构。
从左到右分别是：Marc Tessier-Lavigne、Bob Nelsen、David Baker和Vik Bajaj
Xaira的创始首席执行官Marc Tessier-Lavigne博士曾是 Genentech（全球第一家biotech公司）的首席科学官以及斯坦福大学的前校长。Xaira的另一位联合创始人是华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所的David Baker博士，它的核心技术也来自华盛顿大学蛋白质设计研究所。
Xaira的核心团队还包括Meta和蛋白质设计研究所的前成员、联合创始人 Hetu Kamisetty博士；Genentech的前成员Arvind Rajpal博士；以及 Interline和Genentech的前成员Don Kirkpatrick博士。
Xaira的董事会成员也异常豪华，包括前FDA负责人Scott Gottlieb，斯坦福大学的化学家和诺贝尔奖得主Carolyn Bertozzi，以及前强生CEO Alex Gorsky。
AI驱动的生物医药创业公司目前并不罕见，但不少公司都会选择聚焦某个垂直方向发展，Xaira正在构建一个药物发现和开发平台，它旨在利用AI彻底改革整个药物开发流程，从发现新的生物学、设计分子到进行临床试验。这有可能解决生物医药行业研发速度慢，成功率低下的问题。
通过新的生成式AI的方法，如从头开始设计复杂分子、找到新靶点等，可将时间缩短数月甚至数年。
如果您对人工智能的新浪潮有兴趣，有见解，有创业意愿，欢迎扫码添加“阿尔法小助理”，备注您的“姓名+职位”，与我们深度连接。
从蛋白质出发，打造通用的AI药物发现平台
Xaira的首席执行官Marc Tessier-Lavigne博士表示：“传统药物研发的以高失败率为特征，当前统计数据显示，仅约10%进入人体试验的药物最终获批，许多药物在早期阶段就失败了。
而AI将改变药物发现过程的每一步，在每一个关键步骤上改进20%、30%，那么所有步骤的效果相乘，就可以在研发速度和成功率方面提高两到三倍。”
“我们可以重新思考这个相当低效、成功率很低的行业，它有时能制造出治愈性的药物，但更多时候并不能，我们不想只改变一个小的垂直领域，我们可以横向思考整个系统。”Xaira的领投方和孵化方ARCH的Nelsen认为。
Xaira表示，他们希望将AI应用于三个领域：发现新的生物学、设计分子和开展临床试验。
Xaira的AI研究能力将专注于开发用于生物学发现和药物类物质设计的计算方法。为了制造实际的药物候选物，Xaira将推进Baker实验室开发的名为RFdiffusion的AI模型及其后继产品RFantibody。
这两个模型类似于DALL-E等视觉模型采用的扩散模型。但它们不是根据文本提示创造艺术或照片，而是创建和定制蛋白质的分子结构，如中和病毒或杀死癌细胞的抗体。
此前，发现抗体往往涉及相当多的运气，这些抗体通常来源于老鼠或人的血液。使用AI设计药物可以让研究人员专注于病毒、癌细胞或问题蛋白的已知弱点，这些是免疫系统不擅长发现的。
“从头构建抗体并从中获得突破，之前真的没有办法做到这一点。”Baker说。
然而，有一些业内专家表示，Baker论文中的抗体太弱，无法成为好的药物，并指出论文中的靶标是较容易的，包括已被广泛研究的冠状病毒和流感蛋白。
Tessier-Lavigne坚持认为RFantibody会随着时间的推移而改进，并且Xaira可以使用传统的抗体工程方法来完善计算机创建的内容。他说，AI最大的好处之一可能在于生成难以或无法通过传统的碰运气方法制造的抗体药物的线索。
为了更好地理解生物学并寻找新的药物靶标，Xaira还引入了遗传测序巨头Illumina以及专注于蛋白质组学热门科学的生物技术初创公司Interline Therapeutics的团队和技术。
“蛋白质是驱动生物学的分子机器。它们是绝大多数药物的靶标，”曾是Interline的领导者、现在是Xaira副总裁的Don Kirkpatrick说。“它们最终将成为我们追踪的生物标志物，在很多情况下，我们将使用它们来了解何时分子正在起作用。”
Kirkpatrick的团队专注于进行大规模的扰动实验（在细胞中扰动基因、蛋白质），以建立药物靶标和生物学结果之间的因果关系。
Xaira的平台构成了跨多种模式的强大治疗产品开发能力的基础。其设计能力应用于此前难以开发的药物目标，是一系列差异化治疗产品的基础。该平台还在建设中，旨在将每个实验室和临床实验转变为丰富数据生成的工具。产品开发过程本身推动了改进的AI模型和生物学基础模型的开发。
“我们已经到达了一个节点，人工智能终于让我们以新的方式看待生物学，并将这些发现转化为更好的疾病治疗方法。”ARCH Venture Partners的董事总经理兼联合创始人Robert Nelsen说。
“在David Baker博士的蛋白质设计研究所的开创性工作带动下，数据集的增长和新方法的推出，人工智能及其在医学、生物学和化学领域的应用正在加速进展。”Foresite Labs的首席执行官兼Foresite Capital的董事总经理Vikram Bajaj博士说。
AI+医药将加速发展
还有一些公司和Xaira一样，把药物开发的核心放在对蛋白质结构和靶点的发现上，例如Alphabet的Isomorphic Labs，这家公司的CEO也是DeepMind的CEO Demis Hassabis。他认为要“使用计算方法从第一原理重新想象药物发现”，并且公司已经与制药巨头礼来和诺华合作。
我们之前已经介绍过的Inceptive也是AI生物制药领域的重要玩家，只不过它用AI解析的目标不是蛋白质，而是mRNA，希望开发出基于mRNA的疫苗。这家公司的创始人是Transformer论文作者之一Jakob Uszkoreit，它也与一些欧洲的大型制药公司合作。
请参考：A轮获NVIDIA领投1亿美元融资，大模型先驱和斯坦福教授用AI颠覆制药业｜AlphaFounders
用AI提升药物开发的速度和效率，不仅有直接从发现蛋白质结构或分子切入的，也有公司结合AI和知识图谱技术，帮助科学家更快的跟进最新研究，并且更好的发现生物标志物和靶点，从而加快药物开发，这家叫Causaly的公司也与瑞士制药巨头诺华深度合作。
目前在AI的应用领域，生物医药已经是一个很主流的赛道，多家先进公司从不同的角度切入赛道，都致力于让药物开发更快更好。
而且对于医药巨头，他们也有足够的动力与这些AI公司合作，以减少单个药物在资金和开发时间上的投入。国内媒体药智网根据公开数据统计，光在2023年医药巨头就与AI企业有超过20项合作。
在中国市场，AI+制药也是热门方向之一，睿兽分析数据显示，从2018年至2023年，国内AI制药产业链已披露融资总额为822.47亿元。在具体方向上，多为AI+小分子药，也有一部分企业在AI+蛋白质的方向耕耘。随着目前国内企业拥有越来越多在能力上可用的AI模型，再加上丰富的临床数据，AI+制药有不小的发展潜力。
但是目前这个方向仍然有一些限制因素，例如很多AI制药企业（无论是生成式AI出现前还是出现后）尽管与医药巨头有合作，但是目前仍没有一款AI辅助开发的药物上市，AI是否能真的帮助制药企业在药物开发上批量取得成果，还没有得到很好验证。
所以Xaira这样，由科学家领衔，头部投资机构孵化，并且在董事会中有前FDA官员和前医药巨头CEO“保驾护航”的企业，有可能是成功率较高的，因为它不仅有技术，而且在产业落地和政策规则上将风险降到了可能的最低。
本文由阿尔法公社原创。
更多精彩内容
关于阿尔法公社
