运用人工智能的9家计算药物发现初创公司.doc

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1、.....运用人工智能的9家计算药物发现初创公司　　使用人工智能的计算药物发现大行其道，因为有大数据，云计算的成本变得很低廉，更不用说深度学习算法的兴起了。如今大批初创公司将人工智能和大数据运用于医疗领域，本文介绍其中9家涉足计算机药物发现领域的初创公司。　　使用人工智能的“药物发现”又叫计算药物发现（computationaldrugdiscovery）。计算药物发现之所以大行其道，不仅仅是由于现在可用的所有大数据，还由于云计算的成本变得很低廉，更不用说深度学习算法的兴起了。如今大批初创公司将人工智能和大数据运用于医疗领域，本文较深入地介绍了9家涉足计算机药物发现领域的初创公司。　　其中

2、估值最高的是英国独角兽BenevolentAI，该公司已融资1亿美元，估值达17.8亿美元，一举成为欧洲最大的AI初创公司，跻身全球五大AI初创公司。由于生命科学论文每30秒就发表一篇，FDA审批程序阻碍重重，BenevolentAI计划使用AI缩短药物发现过程，以便计划“在未来4年直接销售自己研发的药物”。《商业内幕》杂志近日发表的一篇文章称，BenevolentAI“在2014年签署了8亿美元的交易，将两个阿尔兹海默氏药物靶标交给了一家不知其名的美国公司用于研发”。自2014年创办以来，该公司现在已有“24种可编辑.....候选药物”。如此看来，公司确实大有前景。　　加州圣布鲁诺的初创

3、公司Numerate创办于2007年，已经从包括礼来（EliLily）在内的众多投资者处融资逾4000万美元，开发一种可预测药物在人体内如何发挥药效的计算平台。官方网站声称，“在一个典型项目的开始阶段，我们实际上从一个定制、专业的虚拟库（收录了至少1万亿种化合物），对照几种准确的活动、选择性和ADME（吸收、分布、代谢、排泄？）模型，分析2500万种化合物。”这个过程很快，足以在一周内搜索50万亿种化合物（在10000个CPU上处理）。　　盐湖城初创公司RecursionPharmaceuticals创办于2013年，已融资1535万美元，支持其在10年内找到100种疾病疗法这一雄心勃勃的

4、目标。该公司使用高通量生物、高级成像和人工智能，同时开展诸多发现工作，而不是采用这个效率低下的策略：研究与特定疾病有关的明确的分子靶标。令人难以置信的是，该公司实际上使用计算机视觉来观察细胞，发现可用来确定患病细胞接触数千种药物化合物后是否变得更健康的1000多个特征。据《麻省理工学院科技评论》杂志上面的一篇文章报道，该公司与大牌制药公司赛诺菲合作，今年有一种候选药物进入临床试验。　　马里兰州巴尔的摩的初创公司InsilicoMedicine创办于2014年，迄今已融资1000万美元，应对衰老和与年龄有关可编辑.....的疾病。衰老和染色体端粒是最近的热门话题，Insilico不仅要攻克衰

5、老，还要攻克癌症。类似NuMedii，这家初创公司也分析已经可以安全使用的药物，看看能否稍加改动、用于其他用途。最终，该公司想进行全身数字化模拟，这听起来有点像中国融资最多的人工智能初创公司碳云智能（iCarbonX）开展的工作。　　Insilico是一家“合约研究机构”，它使用英伟达GPU和机器学习算法来实现这一切。Insilico的人工智能部门被称为“制药人工智能”，该公司不仅有一个极具未来气息的很出色的网站，还“为我们的身份远离专业和社交网络而感到自豪”，它提醒人们“招聘任何声称效力于DeepPharma或InsilicoMedicine的任何专业人士时要格外小心。”“人才大战”变得

6、有点白热化了。　　旧金山初创公司Atomwise创办于2012年，迄今已从科斯拉创投（KhoslaVentures）和德丰杰（DraperFisherJurvetson）之类的投资机构总共融资635万美元。这笔钱用于开发AtomNet，这是“第一个基于结构的深度卷积神经网络设计，用来为药物发现应用软件预测小分子的生物活性”。网站上有一篇内容很长的白皮书，你可以了解细节，但由于已与领先的研究机构共同启动了27个药物发现项目，听起来该公司的平台具有的实用性绝对得到了验证。如果你试图在典型的笔记本电脑上运行其算法，需要1万年才能完成，但该公可编辑.....司正与IBMCloud和IBMWatso

7、n合作，只需要很短的时间就能完成。该公司还在与默克和Autodesk开展保密项目。　　硅谷初创公司NuMedii创办于2008年，已融资550万美元，将向斯坦福大学独家购买使用许可的“大数据”投入市场，这批大数据包括数亿个人类、生物、药理和临床数据点，它们已经过规范和注释处理。人工智能公司面临的最大难题之一是，要清理和转换大数据集，以便可以使用，所以NuMedii在这方面处于领先地位。这家初创公司主要着眼于“针对新的适应