基于人工智能分子设计，超维知药打造AI+创新药临床前孵化平台

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根据美国塔夫茨药物开发研究中心的最新研究，每种新药的研发需要28.7亿美元。而且，药物研发的失败率很高。在平均开发的5000种化合物中，只有5种可以进入动物实验阶段，只有一种药物可以进入临床试验阶段。

人工智能技术的祝福可以帮助R&D人事锁解决方案更有效率，大大缩短R&D周期，降低整体成本。目前，药物研发在人工智能中的主要应用包括目标筛选、药物发现和药物优化。

2019年，魏超智耀开始筹建，重点是利用人工智能技术帮助研发创新药物的科技公司，并在第一个环节设定了突破点，即从新兴化合物到先导化合物再到候选化合物。之所以关注这一点，是因为创业邦创始人秦告诉创业邦，这种联系在技术上是困难的，它不再依赖于cadd进行研究。做高壁垒和跨学科的研究工作是占领市场头的关键。

动脉网蛋壳研究所的数据显示，全球有100多家人工智能辅助药物研发公司，国内约有20家公司，其中大部分是初创企业。与4000多家制药企业相比，竞争并不激烈。与晶筛选和预测切割的景泰科技、新药发现技术平台智耀科技、药物重定向虚拟高通量筛选的奇坤智慧相比，魏超智耀认为技术团队是其最大的优势，除了不同的环节。

技术上讲，创始人之一的曹是人工智能算法方面的博士。参与多项国家重大项目，获得4项专利。在他任职大唐电信期间，公司在人工智能方面实现了零突破，并成功开发了多种智能安全产品。

在他的领导下，超维医学知识自主开发的人工智能药物设计算法不同于传统的cadd模式，而是基于量子观点，在分子三维结构的基础上，利用深度学习算法拟合分子力和构效关系。在vae、gan、rl等算法框架的作用下，机器学习算法具有完善的分子生成能力，实现了质的飞跃。

此外，近20人的团队中有三分之二是技术人员，主要来自国内外一流大学，如军事科学院、北邮大学、清华大学、复旦大学和剑桥大学，其中一半以上是医生，他们具有药物化学、数学、计算化学、物理和生物学等多学科背景。

但实际上，秦说，医药毕竟是一个门槛很高的行业。"中国很少有懂人工智能和医学的复合型人才."

只能靠人工智能+药学研究人才的整合，但这并不简单。“只有具备药学研究背景+人工智能背景的人才能够实现深度沟通”，笑着对秦说道，“就连曹博士一开始心里也没有多少底。两个人碰上了跨学科的知识，花了三个月才觉得他们能做到这一点。”

这篇文章中的插图来自药品的超维知识，并且是授权使用的

秦本人从事创新药物研究已有16年。他成功完成了许多创新药物的临床前研究项目，并获得了美国、欧洲和中国的多项专利授权。他深入参与算法设计，模型综合考虑了化合物的30多个指标，输出结果更加准确。

短短几个月，魏超智耀也拿到了一张不错的成绩单:目前，公司已经与协和药物研究所、军事科学院等科研机构建立了药物研究合作关系。同时，在抗癌、自身免疫、抗病毒和神经精神病学领域发现了许多具有全新结构的高活性化合物，这些化合物具有极高的药物生产潜力。

具体而言，在1-3周内筛选出一批具有较高药物潜力的肿瘤靶向化合物，通过实际合成和活性测试，获得了3个最大活性为193nm的新活性分子，可作为进一步开发的一级化合物。

此外，针对癌症靶标2，使用rl算法模型对低活性化合物进行转化，admet预测100纳米高活性先导化合物的新结构在6周内成功转化。

据秦介绍，认识超维药物的最终目标是平均在一年内推进到候选化合物，从而帮助药物研究团队高效地开发出更好、更好、更快甚至更好的潜在药物。

疫情增加了人工智能药物研发的势头。与此同时，许多企业正在探索COVID-19中的特定药物。超维医学也正在被开发。据报道，1月底，中国已成功分离出新的冠状病毒株，这意味着它有疫苗的种子株。种子菌株培养后，可以成为疫苗菌株，然后可以制备疫苗。秦说，虽然疫苗开发将比药物开发更快，但从长远来看，仍有赖于小分子药物的开发。

与此同时，秦也表示，因为没有病毒样本，即使找到了化合物，在研制COVID-19药物的过程中也没有病毒样本可供筛选。只有军事部门才能以这种方式掌握样本。

在这一点上，医学的超维知识有着独特的优势。据报道，魏超智耀正与军事科学院合作研究冠状病毒特异性药物。

在业务模型上，超维药物知识是基于一个强大的底层算法模型，它类似于服务性质，也有一个合作模型。

在短期和中期(1~3年)，收入将通过技术服务和项目权实现，项目将根据化合物的难度和数量收取费用。目前，有两个军事科学院的订单，他们已经与国内制药公司达成合作，并进入项目的前期研究和准备工作。顾客价格大约是几十万元。在中长期内(3~5年)，超维医药将通过转让自主研发创新医药项目实现收益，同时规划自己的研发管道。

据报道，魏超智耀有望在年底实现500万英镑的收入。药物研发需要大量的资金投入，目前，魏超智耀也在寻找有医学背景的投资机构。

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