侵权投诉
订阅
纠错
加入自媒体

与赛诺菲、GSK合作过3亿美元,Exscientia利用AI与药企合作研发新药

2018-07-16 10:19
来源: 动脉网

2016年,美国制药公司Sunovion召集了11名化学家进行一个游戏,测试谁可以发现最新的药物,参与的化学家面前摆放着数百个化学结构的网格,其中只有不足十分之一的结构标注了相关生物效应信息,化学家们需要利用多年来的化学和生物学知识,从这些结构中选出能合成新药的最合适的几种化合物分子结构。

参赛者中有10名化学家纠结了数小时还未得出结果,而其中1位参赛者仅在数毫秒之内便成功确定了几种候选化学结构组成新药分子结构,该选手是初创公司Exscientia的化学信息学主管 Willem van Hoorn,他使用的正是公司开发的药物设计算法来进行筛查。

Exscientia一直希望能够与 Sunovion 进行合作,因此让Sunovion 看到Exscientia的算法在协助药物开发上具备一定潜力是必要的。此次游戏使Sunovion相信了该算法的实力,Exscientia也如愿和Sunovion 展开了合作,联手开发精神病药物。

AI进入制药行业——颠覆传统药物研发模式,降低研发成本

新药研发是一个耗时耗资的庞大工程,且失败率高。近年来,药物研发成本越来越高,根据PhRMA(制造商协会)估计,开发一种新药大约耗费10年时间,且平均成本达26亿美元。

化学家通常会合成上千种化合物保证最后能够得到最优选择,因此,药物研发速度慢,且失败率高,进入临床试验的药物只有约12%能最终获得监管部门的批准,因此,失败率高一直是全世界药物研发企业希望解决的问题。

据了解,有一半的临床试验失败源于候选药物缺乏有效性,也就是靶标并不对应。AI的深度学习模型能通过扫描靶点数据库找到正确的靶点,运用云端计算和算法精准确定哪些化合物与哪些靶点结合在一起,模拟药物研发过程,快速找到新的化学结构组合模式,筛选活性化合物,虚拟构建药物分子,避免了许多高昂的临床试验,提高新药研发效率,节省研发成本。

来自TechEmergence的一份研究报告表明,利用人工智能可以将新药研发的成功率从12%提高到14%,可以为生物制药行业节省数十亿美元。

不少AI初创公司也看到了这仅有的2%所带来的经济效益,开始着手开发连接药物研发与大数据分析的平台,Exscientia是第一家搭建自动化AI药物设计平台的公司。

Exscientia——搭建自动化AI药物设计平台

Exscientia是一家苏格兰的初创公司,其主要业务是利用已开发的人工智能平台进行自动化药物研发指导,尝试将一些算法进行组合(算法的组合能够将药物研发时间从4.5年降低至1年,并且能够有效减少前期需要考虑的化合物数量),将目前需要依赖于技术人员水平的工作系统化。

Exscientia人工智能药物研发平台同时利用大数据和机器学习方法,根据已有的药物研发数据自动设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物(包括针对单靶点的小分子药物以及针对靶点组合的双特异性小分子药物),并根据药效、选择性、ADME(机体对外源化学物的吸收)等其他条件对化合物进行评估和筛选。而后筛选出来的化合物会被合成并且进行实验检测,然后实验数据会被反馈到AI系统中用于改善下一轮化合物的选择。

1、单靶点小分子药物研发——Exscientia新药研发AI系统

Exscientia将AI技术与新药研发技术结合在一起,开发了一款可全面应用于传统的单一靶点药物发现的AI药物研发系统,该系统是一个循环系统,主要包含设计-制造-测试-分析四个周期(Design-Make-Test-Analyse cycle),关于Exscientia AI循环系统的详细方法首次发表在《Nature》杂志上(2012年)。

通过这种紧密对接的设计-制造-测试周期来研发新药分子,每一次的合成、分析和测试结果都将被快速反馈到AI系统并对下一次分析结果产生影响。

Exscientia的设计-制造-测试-分析循环平台

表面等离子体共振(SPR)的实时性和高灵敏度能够降低传统开发过程中经常遇到的延迟,并且不需要三维结构就可以进行碎片筛选,Exscientia选择在SPR的驱动下,进行初步的智能碎片筛选,这种方法可以有效地应用于可溶性靶标和具有挑战性的高价值G蛋白偶联受体(GPCRs)的筛选。

另外,为了确定那些最有可能在化学上易于处理的靶标,Exscientia还研究了每种药物结构的可药用性。

2、Exscientia双特异性小分子设计——单个化合物独立结合两个不同的靶点

双特异性小分子能够抑制来自不同基因家族的两种代谢疾病酶的新组合,对于一个具有综合药效基因的单一分子来说,没有任何优先级可以与与之对应的靶点结合,所以需要特殊抑制处理。

图为一个小于400分子重量的化合物,具有纳米级抑制能力,且同时满足两个主要靶标((酶A:IC50=347 nM和酶B:IC50=11 nM))的效能。

双特异性小分子的设计过程类似于单个靶标的方法。关键的区别在于,其效能必须同时满足两个不同的靶标。

双特异性小分子进化过程柱状图

上面的柱状图描述了双特异性小分子的进化图,以达到靶标所需的效能。其中,每个柱形的高度表示来自两个不同的酶家族(青色和深蓝色)靶标的模型得分,对两个主要靶标的效能要求用灰线表示。

3、Exscientia表型药物设计平台

表型药物设计是基于生物体表型的药物设计方法,传统表型药物设计是在动物疾病模型上设计能够改变表型的化合物,再深入探索化合物发挥药理作用的靶点及作用机制。

随着生物学研究相关技术和仪器设备的迅速发展,现代表型药物与传统表型药物设计有些不同,可涉及更多更复杂的生理和病理过程,研究内容深入到细胞水平,通过细胞水平的表型变化来发现新型药物。现代表型实验可以全面监测化合物对细胞、组织或有机体的影响。

通过将药物发现的广泛原理与最新的研究技术相结合,Exscientia已经开发出一种创新型平台来支持表型药物的设计。

Exscientia的表型设计平台

Exscientia的表型设计平台独特地将表型药物设计过程与大数据分析结合在一起,自动从高维表型读数出中提取关键性能标记,并利用这些关键性能标记来生成和优化化合物的新迭代。

通过对每一个新设计的化合物进行测试,并将其预期的性能和所有其他分子的实验读数相比较,Exscientia能够快速地筛选出满足关键性能标准的化合物。

Exscientia协助制药巨头公司合作开发新药

相比其他行业,制药公司接受数字化、人工智能要慢一些,这是由生物学的复杂程度所决定。但随着人工智能技术的成熟,制药企业也在纷纷加入AI大家族,毋庸置疑,AI正在大步迈入生物学领域。

传统药企涉足新领域,最快捷的方式,就是通过与拥有AI技术的初创公司合作,探索提高新药研发效率、节省更多成本的路径。

Exscientia公司也抓住了这个机遇,除了与Evotec(德科电气)建立合作伙伴关系以外,还协助Sumitomo Dainippon(日本住友)葛兰素史克(GSK)、赛诺菲(Sanofi)以及Sunovion 研发新药 。

Exscientia公司合作商及合作领域介绍

1、葛兰素史克拟与Exscientia合作研发疾病靶点药物

葛兰素史克是以研发为基础的药品和保健品公司,年产药品40亿盒,产品遍及全球市场,由葛兰素威康和史克必成合并而成。葛兰素史克公司在抗感染、中枢神经系统、呼吸和胃肠道/代谢四大医疗领域代表当今世界的最高水平,在疫苗领域和抗肿瘤药物方面也雄居行业榜首。

2017年GSK与Exscientia在药物研发达成战略合作,Exscientia 通过AI药物研发平台为GSK的10个疾病靶点开发创新小分子药物,并且针对这些靶点药物发现临床候选药物。如果Exscientia 达到所有预订的里程碑,总计将从GSK获得3300万英镑(约4270万美元)的资金。

2、赛诺菲牵手Exscientia开发双特异小分子药物

赛诺菲是一家全球领先的医药健康企业,以患者需求为本,研究、开发并推广创新的治疗方案。赛诺菲的主要业务涵盖三个领域:制药、人用疫苗和动物保健。

2017年5月,Exscientia与赛诺菲达成协议共同开发治疗糖尿病及其并发症的双特异小分子药物,此次合作,赛诺菲约出资2.73亿美元,包括研究经费、里程金和专利费,涉及血糖控制、非酒精性脂肪肝炎、体重管理和其他糖尿病相关领域。

Exscientia利用其人工智能驱动平台以及自动化设计能力鉴定具有协同作用的药物靶点组合,识别目标对,并生成针对它们的特定小分子。这些小分子药物的性质类似于典型的小分子——重量低于500道尔顿,适合口服。据介绍,Exscientia利用它的技术过滤掉了许多化学上难以处理的组合,双方已选择了45个代谢病靶点,约1000种双靶点组合。

Exscientia的首席执行官Hopkins博士说:“采用我们的方法药物研发的平均时间只需要原来的四分之一,我们现在有了第一个进入临床的候选分子,使用我们的平台,这个项目从靶标开始12个月内就进入临床。 对我们来说,AI药物设计可以带来深远的战略优势。”

3、Evotec投资Exscientia 1500万欧元

2017年9月,Evotec投资1500万欧元给Exscientia,成为了Exscientia的第一个战略股东。Evotec拥有1800多名科学家,拥有业内最大和领先的药物发现平台。

Evotec首席执行官 Werner Lanthaler表示: “对Exscientia的投资是Evotec迄今为止最大的一次股权配售, Exscientia是世界领先的人工智能技术公司,在过去的一年里,我们与Exscientia合作开展了一个联合免疫肿瘤学项目,我们亲身体验了它的人工智能算法的潜力。我们对在化学药物研发中利用人工智能的联合潜力感到非常兴奋,这笔投资也是我们第一次有效利用最近从欧洲投资银行获得的7500万欧元做出的投资安排。”

Exscientia运行模式——开发自己的化合物组合

除了为生物制药公司设计分子外,Exscientia还计划开发一些自己的发现。Hopkins博士说:“我们公司重视合作,但我们也会开发自己的化合物组合。我们的系统具有很高的扩展性,因此不希望受到合作伙伴选择的靶标的限制。”

Exscientia的首席化学家Andy Bell曾在帝国理工学院领导过一个医学化学团队,2018年5月,他发表了已取得的开创性的研究成果,提出了一种治疗普通感冒的新分子。

这项研究成果发表在《Nature Chemistry》杂志,描述了设计IMP-1088(一种新颖且极具效能的抗病毒物,可以防止感冒病毒复制)的过程。IMP-1088的针对对象是人类蛋白质而不是感冒病毒蛋白,因此对IMP-1088抗药性的出现预计将被最小化。Andy Bell的这一研究正在进一步进行,后期可能进行临床试验。

2017年十月,Exscientia获得2017年度科学技术奖(Science and Technology Business )和最佳新兴生物技术公司奖(BEST EMERGING BIOTECH COMPANY AWARD ),认可了Exscientia在过去一年中通过应用人工智能和大数据加速药物发现的巨大增长。

Andrew Hopkins博士:“与传统的生物技术公司不同,我们从公司创立之初就开始专注于与医药公司的合作,我们一直认为,只有通过开展真正的药物研发和验证技术,才能不断收获和改进。同时我们利用公司获得的投资不断进行规模扩张,规模也是我们公司现在最关注的问题之一,我们期待Exscientia公司运营模式能和公司开发的技术一样充满创新,不断改进。”

声明: 本文系OFweek根据授权转载自其它媒体或授权刊载,目的在于信息传递,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,如有新闻稿件和图片作品的内容、版权以及其它问题的,请联系我们。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

医疗科技 猎头职位 更多
文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号