今天小編分享的互聯網經驗：搭建免疫藥物通用模型，生物科技企業「Aureka」完成千萬美元種子輪融資，歡迎閲讀。
文 | 胡香赟
編輯 | 海若鏡
36 氪獲悉，AI 制藥企業 Aureka Biotechnologies 已完成千萬美元種子輪融資，投資方為險峰旗雲和紐爾利資本。本輪融資将主要用于 Aureka 的 AI+ 高通量數字生物技術大分子藥物開發平台搭建等研發用途。
Aureka 成立于 2023 年 3 月，專注于通過 AI 和高通量數字生物技術實現蛋白設計和免疫藥物發現，目前主要聚焦于雙抗、CAR-T、ADC 等常見免疫藥物及 G 蛋白偶聯受體等難成藥靶點的開發上。創始人趙偉安為美國加州大學爾灣分校終身正教授，也是一名連續創業者，曾入選《麻省理工科技評論》的全球 "35 歲以下科技創新 35 人 "。
據趙偉安介紹，他在過往的科研工作中經常接到病人的用藥訴求詢問，但藥物開發長周期的特性導致許多患者只能抱憾而歸。以雙抗藥物為例，傳統開發方法以經驗試錯法為主，通量低、周期長，且表征的分子數量很少，導致成功率較低。
AI 技術的應用一度讓行業看到了縮短藥物研發的可能性，但另一個通病是，實驗反饋并不如自然語言處理反饋那麼快，導致 AI 的產出很難得到大規模的驗證和反饋，"AI 制藥公司沒有能力產生那麼多數據供 AI 學習和迭代，這是整個領網域需要解決的核心問題 "。
Aureka 的解決辦法是 " 創造一種新的反饋機制 "，通過搭建免疫藥物或大分子領網域的通用模型，使生成式 AI 能夠快速得到高通量試驗的反饋，實現數據驅動的幹濕閉環智能免疫療法的發現，從而縮短藥物研發周期。
目前，公司的核心技術平台是一款基于微流控的單細胞篩選平台，同時具備高通量和高内涵兩種特性，一次篩選實驗產生的數據在百萬組級别，且能囊括藥物的基因序列、對應功能，以及發生功能時的細胞影像等多種信息。" 這些信息能夠幫助 AI 去做大量的下遊建模，整個通量能夠到每個月產生百萬條的序列信息，和 AI 形成非常好的互補。"
依托這項技術，Aureka 已從數百萬種可能性中篩選出超過 100 個具有功能性的雙抗分子，相關項目的合作管線已進入臨床前階段。
此外，Aureka 還搭建了另外兩個合成生物學平台和人工智能技術平台。前者是基于酵母體細胞超突變的平台，主要功能在于設計和親和力優化，生成模拟自然界的定向進化高質量序列；最後一項人工智能技術平台則是整合前兩個高通量功能實驗篩選和合成生物學平台中產生的多模态數據，指導藥物設計、發現。
可以説，三大技術平台共同構成了 Aureka 當前的技術體系，使得公司能夠從生成技術、預測模型建立和模型自我進化三個維度将 AI 技術融入到藥物研發過程。" 從產業的角度講就是，Aureka 能夠提供更好的化合物分子、縮短藥物發現流程，并開發傳統藥物發現中的一些無法做，或比較難做的靶點。"
趙偉安進一步舉例解釋表示，Aureka 的一個合作夥伴通過這項技術平台研發出了一系列全新的、針對定向靶點腫瘤微環境酸鹼開關的雙抗體藥物，既提高這種藥物的效率，又降低了毒性。" 在傳統的藥物篩選中，你是得不到這種有這種全新功能的藥物分子的。"
商業化方面，Aureka 目前主打兩種模式：提供平台技術服務，以及與藥企聯合管線合作。據介紹，Aureka 現已拿到多項來自大型跨國藥企的試點項目訂單。
投資人觀點：
險峰旗雲管理合夥人王雲海博士表示：" 随着人工智能、微流控、成像和合成生物學等多學科技術的不斷發展和融合，藥物發現的效率有望產生跨越式突破。Aureka 團隊具備極強的交叉學科背景和國際視野，且已建立高通量單 B 細胞功能篩選平台、合成生物學蛋白快速進化平台，并結合 AI 技術形成大分子藥物研發的幹濕閉環，該平台已獲初步驗證。我們非常看好 Aureka 的發展前景，未來可在大分子藥物研發，多肽、酶等蛋白產品開發等多個領網域拓展應用。"
紐爾利資本創始合夥人林向紅表示：" 生物醫藥產業長期面臨研發周期長，成本高，失敗率高，且底層創新能力不足等痛點。Aureka 期望通過結合世界最先進的 AI 計算工具與獨特的濕實驗平台，顯著提高了臨床候選藥物分子發現的成功率，從而大幅降低了藥物研發的門檻，使得更多未被解決的臨床需求得到滿足。依托于趙偉安教授及多位頂尖行業專家多年的技術積累，公司的專業團隊将為實現這一長遠願景而不斷努力。紐爾利資本作為新創立的產融結合基金管理平台，結合了一線投資機構和產業龍頭的投資和產業運營經驗。我們對 Aureka 的未來充滿信心，期待攜手展開更多的合作，為推動創新生物醫藥產品的國際化貢獻力量。"
