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6 月 22 日，AI 制药公司 Insilico Medicine（简称 “Insilico”）宣布完成 2.55 亿美元 C 轮融资，本轮融资由华平投资领投，投资阵容集结了新投资方 CPE 源峰、奥博资本、麦星投资、清池资本、红杉资本中国基金等，以及现有投资方启明创投、斯道资本、礼来亚洲基金、创新工场等。
本轮所募集资金将用于推进其当前治疗项目进入临床试验阶段、启动更多全新靶点、疑难靶点的新药研发项目。Insilico 是 AI 制药领域的领跑者之一，在该领域取得的成绩颇多。此前，历时不到 18 个月时间内，Insilico 利用 AI 生成治疗特发性肺纤维化（IPF）的全新化合物。除了 IPF 靶点验证以外，Insilico 也在基于 AI 平台发现多种纤维化疾病的创新靶点，包括皮肤纤维化、肝纤维化、肾纤维化等。对于 Insilico 所取得的进展，先灵葆雅公司前董事长兼首席执行官 Fred Hassan先生代表华平投资表示：“人工智能和机器学习为药物研发进程带来了革命性影响，Insilico 通过与领先的制药和生物技术公司合作和丰富的内部研发管线，已经证明了人工智能在新药研发行业的价值。华平投资将利用其全球资源与本土经验，助力 insilico 通过人工智能和机器学习变革新药研发。”本轮融资后，生辉询问公司是否有 IPO 计划，Insilico 暂未发表评论。Insilico 是一家以 AI 驱动的药物研发公司， Alex Zhavoronkov 此前接受生辉采访时曾指出，Insilico 的绝对优势在于他们是少有能把 AI 渗透到从靶点发现到临床预测每一个产业环节的公司。目前，该公司总计募资超过 3.1 亿美元的资金，发表同行评议论文 130 余篇，申请专利 30 余项。图 | Insilico 的 AI Pharma pipeline（来源：Insilico Medicine）Alex Zhavoronkov 曾在采访中指出：“将正确的药物靶点与正确的疾病联系起来是药物研发的最大挑战。”据了解，Insilico 的核心技术在于开发一系列生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）和强化学习（Reinforcement Learning，RL）来识别蛋白质靶点，从而生成具有特定属性的分子结构并合成数据。Insilico 开发了一个名为 “pandomics” 的 AI 开放平台，可以帮助寻找和筛选靶点，该平台上的样本数量超过 200 万。此前，勃林格殷格翰制药公司刚刚宣布将利用该平台寻找潜在靶点。在 2019 年，Insilico 发明并推出了一种用于药物发现的新型人工智能系统，能够在 21 天从始至终创造出全新的分子，花费仅约 15 万美元。由于靶点发现的失败率约为 95%，Insilico 当时解决了该行业药物发现的最大瓶颈之一。“药物发现中最困难的步骤和最大的谜团之一在于靶点验证，特别是确定在临床环境中有强大影响力的靶点。通过人工智能的努力，Insilico 成功地解决了药物发现中最大的谜团之一。” 新墨西哥大学 (University of New Mexico) 翻译信息学部门教授兼主任 Tudor Oprea 博士这样说，他在药物发现领域拥有 25 年的行业和学术经验 。今年 3 月，Insilico 宣布在全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化（IPF）药物新靶点，以及针对该靶点设计的全新化合物。据悉，目前，IPF 化合物正处于临床前阶段，GLPTox 实验已经在进行中，预计在 2021 年底 11-12 月在澳洲进入 I 期临床。Insilico 每三个月更新一次模型，每九个月更新一次 AI Pharma Pipeline。据悉，他们与 150 多个学术机构和公司合作，从中获得训练数据。Insilico 首席科学官任峰告诉生辉，“目前 Insilico 已经与多家全球领先的生物医药企业展开了合作。在新分子生成方面，与 Merck KGaA、Janssen、Taisho、Astellas 有密切合作。在与 Merck KGaA 的合作中，Chemistry42 v1.0 将被定制并部署在该公司的最新高性能计算（HPC）基础架构上。在靶点发现方面，与 Boehringer Ingelheim、Pfizer 等公司有合作。在与 Pfizer 的合作中，英矽智能将协助 Pfizer 挖掘许多疾病的靶点和生物标志物的真实世界证据”。“在宣布 C 轮融资的同时，我们也宣布了 Insilico 与全球领先的生物医药公司梯瓦制药达成了一项重磅合作，梯瓦制药将利用 Insilico 人工智能和药物发现平台，识别针对多种疾病的全新治疗靶点”，任峰继续补充道。未来的 3~5 年，AI 研发的药物将开始走向市场以下为生辉专访 Insilico 首席科学官任峰博士的问答实录，生辉进行了不改变原意的删减和调整：生辉：在您看来，英矽智能吸引本轮投资方的青睐的原因是什么？本轮融资对于英矽智能的发展有何意义？任峰：本轮融资 Insilico 获得了全球众多投资方的青睐，超过 20 家投资者参与其中，大部分深耕于生物医药和前沿科技领域。之所以能够吸引众多的投资方的青睐，主要归因于 Insilico 具有特色的人工智能平台、及其赋能的具有差异化的丰富的新药研发管线、强大的人工智能和新药研发的精英团队、以及认可度极高的跟国内外生物医药公司的众多的合作。本轮融资的顺利完成对 Insilico 未来的发展意义重大，包括进一步提高拓展现有人工智能平台的能力和效率、进一步扩大人才队伍的建设、以及加快推进公司现有新药研发管线进入临床研究和验证。生辉：您觉得应该从哪些维度衡量一家 AI 制药公司的实力？英矽智能的核心竞争力是什么？英矽智能在中国 AI 制药领域处于哪一梯队？任峰：我认为衡量一家 AI 制药公司的实力可以从三个方面考虑：一是 AI 技术平台（最好是通过具体新药研发项目验证或部分验证过）；二是新药研发项目管线（包括自研项目和对外合作项目）；三是人才团队（包括 AI 团队和新药研发团队）。Insilico Medicine 的核心竞争力一方面体现在以 PandaOmics、Chemistry42、InClinico 为代表、已经经过部分验证的独特人工智能平台。这些人工智能平台可以把生物学、化学、和临床有机的结合起来，有望为新药研发提供端到端的赋能；另一方面，Insilico Medicine 应用自身的人工智能平台建立了以新机制特发性肺纤维化项目为代表的创新和具有明显差异化的自研新药管线。此外，Insilico 建立了极具竞争力的 AI 以及新药研发团队。基于此，无论是国内还是在国际上，Insilico 都处于 AI 制药领域第一梯队。生辉：您怎样看待 AI 制药领域的发展前景？现阶段，国内外 AI 制药发展现状如何？该领域还面临着哪些难题和挑战？应该如何破解这些难题？任峰：随着生物医药数据量的快速增加及标准化，AI 算法的持续进化和优化，算力的不断提高，AI 将会为解决新药研发周期长、费用高、成功率低的三大痛点提供颠覆性的解决方案，这一时刻的到来只是时间问题。目前国外的 AI 制药发展略快于国内，但随着国内 AI 制药大量的资金、资源、人才的投入，使国内 AI 制药的弯道超车成为可能。目前 AI 制药领域还面临一些问题和挑战，比如短期内数据量和标准化的问题，大家对 AI 制药现阶段期望值过高的挑战，以及目前尚无 AI 研发的新药在临床阶段充分验证的挑战等。解决这些问题需要 AI 制药和传统药企整个行业的共同努力，一起做标准化的数据，尽可能的共享数据，调整对 AI 制药的短期预期，给 AI 制药时间和耐心去验证，一起拥抱 AI 制药这一新兴技术。生辉：现阶段全球尚无 AI 研发的新药上市，您认为何时 AI 研发出来的新药将会走向市场？任峰：目前 AI 研发的药物已经有数个进入临床或即将进入临床研究阶段。我认为，在未来的 3~5 年，这些药物会有部分将会走向市场。
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