原标题：“中国新药研发新势力”独创AI药物研发平台：成药性/可靶性评估准度90%！

　　2022上半年，部分AI+制药领域的成熟期企业受大经济环境和防疫措施影响，发展有所放缓；但另一方面，全球AI+制药领域的初创企业发展迅速，且专注于筛选生物标记物或靶点、构建新型药物分子等药物发现阶段，直击行业痛点。

　　据报道，中国新药研发新势力--医图生科（苏州）生命科学技术有限公司（以下简称医图生科）利用自主研发的医图AceMap智能药物研发平台，在两个月之内完成了全球首例用AI驱动的罕见病药物靶点发现、先导化合物设计（PCC）与合成。与此同时，公司在同一时间完成了全球首例完全由AI驱动的对重组门冬酰胺酶的药物优化，并成功将该药物推进到临床前研究阶段（IND）。据悉，这家企业独创的AI智能药物研发平台成药性/可靶性评估准度达90%可使新药研发速度大大提升。

　　医图生科成立于2021年，作为一家专业从事AI新药研发的企业，该公司致力于使用世界领先的人工智能技术推动新药研发，造福人类健康。以自建“AI+生物信息学”三大AI智能药物研发平台为基础，完成探寻发病机理，靶点确立，药物设计以及制剂设计；以“AI 新药发现+License Out”为核心商业模式，在短时间内实现抗肿瘤、抗衰老与罕见病的多条管线的项目落地，完成药物IND之前的所有研发环节，与全球跨国制药企业进行合作，是医图生科迅速成为AI新药研发领域最具价值企业的关键因素。

　　21世纪以来，人类所面临疾病日趋复杂，全球范围内新药研发面临“投入高、周期长、风险大、成功率低”等挑战。AI技术的发展为新药研发提供了新的技术手段和解决思路，尤其是在疾病特效药、候选药的研究上AI赋能新药研发开创了新的药物研发形式。

　　医图生科汇聚国内外顶尖大学、科研机构的资深研究人员，以及在国内外众多知名药企拥有多年从业经验的专业团队，凭借“医图AceMap智能药物研发平台”实现了AI新药研发领域的技术突破。

　　清华大学教授，肿瘤化学基因组学国家重点实验室副主任、医图生科联合创始人兼首席科学官陈宇综教授介绍：

　　“医图AceMap智能药物研发平台”包括：医图AceMap智能药物(小分子)研发平台、医图AceMap智能药物(合成生物学)研发平台、神农天然产物暨抗衰物质研发平台。该三大平台浓缩了团队近30年的突出研究成果，覆盖了约80%的已知药物形态。目前公司AI新药研发平台在全新靶点的背景下完成有效活性药物设计并进行合成表达的时间可以控制在2-3个月，比传统企业减少约70%，研发成本也降至传统药企的10-20%。”

　　在优秀科学家的带领下，医图生科AI智能药物研发平台正在将AI与生物信息学持续进行融合应用，平台驱动性靶点、AI+理化性质设计化合物、成药性/可靶性准确度可达90%。

　　以“医图AceMap智能药物(小分子)研发平台”为例，该研发平台能够完成小分子De Novo设计、成药性/可靶性评估、高通量虚拟分子筛选、ADME/T预测，以及化合物合成服务。

　　首先，平台利用AI技术进行全基因组（WGS）分析，找到可能造成疾病的病变通路，同时分析病变所对应蛋白质作用通路变化，最终选定驱动性靶点。其中在验证药物的靶点确认环节，医图会充分发挥其AI与基因工程的能力，通过对动物基因诱导产生定向基因突变，构建在表型层面可以稳定复现疾病的基因编辑模型，从源头重现疾病的发病机理。 医图生科目前已经应用这一先进技术完成了一项罕见病全球首个动物模型，并正与阿斯利康进行相关商业洽谈。

　　可综合利用的药靶信息、药物本质的理化特征、更多维度的药物结构，以及更深层次现代 AI 技术的有效利用，是当下所需。针对这一需求，医图生科联合创始人兼首席科学官陈宇综教授及其团队基于流性变换(Manifold)理论，开创了全新的AI理解药物超高维物理及化学性质的药物特征表征方法 MolMap，以及创新AI 学习算法MolMapNet。通过对生物信息学的深度融合，新药资讯将无序的理化性质信息变成有序的、有特定结构的二维图像，充分利用现代AI视觉影像技术，从而大大提高了化合物筛选效率。该研究成果已于2021年4月发表于Nature Machine Intelligence。

　　这一技术使医图生科在AI与生物信息学融合领域实现了另一个革命性突破，即让计算机对于药物有了更全面、更精准的判断。通过将此技术应用于靶点发现过程中，目前在药物发现早期阶段，医图生科对于可靶性和成药性评估的准确度已达到了90%。

　　医图生科自主研发的AceMap智能药物（大分子）研发平台为全球领先的大分子领域的AI智能药物研发平台，新药资讯该平台充分利用最新人工智能技术，充分整合利用传统生物技术和现代 AI 技术发展，大大提高了大分子制药效率，为大分子制药发展开创了新局面。这一平台可以完成蛋白质、多肽的三维结构设计优化工作，通过 AI 模拟、实验校验以及大数据分析完成大分子合成对接的评估，通过基因工程解构和重组、实验验证等方法校验可实现客户对于大分子生物制品从概念到产品的全产业链各项需求。

　　对于天然产物暨抗衰物质研发平台，医图生科目前已经利用AI技术完成了30万天然产物的机器学习，建立起全球第一个量化研究中药天然产物的数据库，具备了在天然产物量化分析和AI设计技术方面的独特优势。医图生科希望通过自身的天然产物平台，向世界传播中医的科学论证方法。

　　公司成立之初，医图生科就采用了“AI新药发现+License Out”的核心商业模式，让客户充分体验到其在行业领先的AI新药研发效率及成本优势。目前，已有十余家制药企业、科研院所、医院等与公司签订了相关合作协议或达成合作意向，其中包括：北京神经外科研究所、中国药科大学、清华大学、阿斯利康、中南大学湘雅医院、试药招募中国生物等。

　　在管线研发方面，医图生科目前拥有6条在研管线月首个管线设立至今，公司已经完成了4个药物临床前候选化合物筛选，并进入到了商业洽谈阶段。其首个管线已进入临床前IND试验阶段，该项目将会以CDE的一类生物创新药申报，预计将在2022年12月完成相关IND试验并进行FDA，CDE中美双报。该管线年内完成从药物确认到IND申报的大分子AI创新药。

　　对于刚一家刚成立不久的AI新药研发公司，医图生科平均2-3个月一条管线的正向反馈，源于其不遗余力地建立AceMap智能药物研发平台，迭代AI-Wet Lab一体化研发流程。

　　“在未来，医图生科将继续以抗肿瘤、抗衰老及罕见病为主要管线类型，同时开展对神经、代谢等类疾病药物的AI新药开发。公司计划每年新开至少5-8个全新管线个项目的合作研发或专项委托，确保每年至少一项药物完成IND并出售，最终实现License Out模式的商业循环。”

　　据德勤发布的相关报告，对一般的生物医药企业来说，开发一个创新药的完整周期平均需要至少10年，而临床试验阶段平均需要6-7年的时间。相比传统新药发现，人工智能凭借机器学习、图像识别等独特优势可以提供更好的预测模型和更高的命中率，以缩短新药发现时间，节省成本提高净收入。

　　根据市场调研机构Research And Markets的报告，全球人工智能药物研发的市场规模将从2020年的9.1亿美元增长到2021年的12.7亿美元，增长率为39％。到2025年，市场规模预计将达到59.4亿美元，复合年增长率可达47％。

　　2022年上半年，全球AI+制药产业共发生42起融资事件，累计融资额超11.27亿美元，融资事件数趋好，但融资总额不及2021年同期。相比更多集中于成熟期企业的大额融资的低迷表现，AI+制药初创企业融资趋势整体向好；尤其在中国资本市场，在国家政策对科研项目转化的扶持、市场创新需求放量等多重因素叠加下，AI+制药发展迅速。

　　作为参与过100多家上市公司资本服务、拥有20多年上市公司并购经验的医图生科联合创始人，于小镭博士认为：

　　“当前，AI+制药领域的多数国内初创企业聚焦药物发现阶段。其中，注重技术创新的企业更易被资本看好。制药巨头以“大+小”模式与AI公司合作、布局AI+制药领域正成为行业新趋势。制药巨头的患者、医生和相关专家资源，以及对医疗应用场景和相关需求的把控，搭配AI企业的技术，能有效利好双方。

　　医图生科自建的“AI+生物信息学”三大AI智能药物研发平台具备行业领先的技术优势，其“AI新药发现+License Out”核心商业模式，有助于与全球制药企业进行合作。医图生科无疑是最具投资价值的AI新药研发创业企业之一。”

　　据悉，医图生科已完成从药物合成、大分子重组表达，到动物模型构建的一系列前期实验室结果评估。团队的 AceMapAI 智能药物研发平台，也在持续的更新迭代中。医图生科将通过不断升级算法平台、数据库以及设计平台，继续提升AI“从靶点确认到IND完成”过程中的各项应用效果，展现出AI新药研发的技术优势、速度优势、成本优势，争取实现公司未来三年在科创板上市的目标！返回搜狐，查看更多临床试验招募“中国新药研发新势力”独创AI药物研发平台：成药性可靶性评估准度90%！2022年8月22日