中科院孵化、拿下亿元融资，这家AI制药公司会是中国的CytoReason吗？

近日，一家由中科院孵化而出的AI制药公司拿下近亿元A轮融资，进入了大众的视野。

与大部分AI制药公司不同的是，哲源科技选择从大量的医学文献和数据中，试图用“知识+数据+超算+人工智能”的方式分析数据，找到疾病的发病机制。

全球AI+疾病模型的初创公司都不多，但海外有一家公司——CytoReason也在布局该领域，还拿到了包括辉瑞在内的前十大药企中5家的合作。

如何利用海量的医学数据？哲源科技会是中国的CytoReason吗？

中科院鼎立支持，微医原副总裁加盟

哲源科技成立于2015年，由中国科学院计算技术研究所（简称中科院计算所）孵化而来，无论是技术来源、基金孵化以及产业支持，公司都得到了中科院的鼎力相助。

计算所研发的“曙光”系列超级计算机一直闻名全球，同时计算所也一直在生命科学领域颇有建树，多年来一直配合人类基因组计划，对基因数据建立计算模型及分析计算，还研制了生物信息处理专用高性能计算机曙光4000H。

从哲源科技背后专利可知，其核心技术由中科院计算所谭光明、张春明等具有20年超算研究经验的骨干人员成果转化而来，作为其核心技术引擎。

此外，哲源科技还联合中科院计算所共同成立了图灵-达尔文实验室，部署超级计算机，而哲源科技作为实验室的实施主体，为临床问题和药物研发开发具体的解决方案。

A融资之前，哲源科技得到了中科创星、成都中科创投等中科系基金的支持。

2020年，前微医副总裁赵宇宣布加盟哲源科技，成为联合创始人，负责公司的商业化落地，赵宇在微医曾担任负责市场及战略的副总裁，拥有强大的市场视野。

而公司创始人张春明（中科院计算所副研究员）、联合创始人牛钢（图灵·达尔文实验室主任）则作为技术带头人，保障哲源科技的核心竞争力。

不设计分子，差异化发展

与其他AI制药公司不同的是，哲源科技不从人工智能赋能分子合成的角度出发，而是以计算医学的核心，专注于“AI+疾病模型”驱动药物研发。

计算医学（ Computational Medicine，CM)，是一个基于面向临床的多尺度生物建模的新兴科技领域，目前处于医学科学的前沿。

计算医学通过大量利用信息技术和AI将数学和计算生物科学转化为临床实践，实现疾病预测、改进诊断和治疗计划设计、生成疗效评估、参与新药开发和评估。

如果说“AI+分子”解决的是分子设计及优化的效率问题，以药化方向为主；那么“AI+疾病模型”则更偏向生物学，帮助人们更好的理解复杂的疾病机制。

计算疾病模型旨在从无数的适应症和治疗中收集不可能数量的数据。它能告诉患者哪些基因是活跃的，在哪些细胞中，在哪些信号通路，以及跨越哪些疾病，为患者治疗提供个性化的指导。

该研究的难点在于，它需要一种系统性的复杂科学思维，以理解分子、细胞、组织、器官和群体之间相互作用中发现新的线索，捕捉疾病发生的机制。

在哲源科技看来，要进行如此大规模且复杂的多维度数据计算，以超算为代表的高性能算力基础则成为计算医学发展的关键，运用并行优化技术，可大幅提升数据处理的速度。

目前，哲源科技开发了三大算法平台，包括知识图谱TWIRLS、基因组解读AI工具DAGG，以及MOA虚拟平台DPverse。

其中知识图谱TWIRLS能够发现疾病-表型-基因-蛋白-药物之间的关联，为目标药物找出新MOA和全新适应症，为目标疾病找出全新发病机制、找出全新有效药物。

基于上述技术，哲源科技确定了三大发展方向：

一是针对特定疾病进行新靶点、靶点机制的发现；二是当药物进入临床阶段，匹配具有临床疗效优势的适应症及最优适应患者人群；三是拓展药物上市后适应症。

哲源科技各类管线和项目

从上图中可知，除了推进多个肿瘤FIC药物管线，哲源科技进展最快的管线是为CDK4/6抑制剂找出全新的适应症，已经在其中一种罕见难治性肿瘤上开展了临床试验，并申请了相关专利。

中国的CytoReason?

放眼全球，运用AI+疾病模型用于药物研发的公司并不多，同国内一样，绝大多数人工智能公司仍然着眼于化合物合成。

但以色列公司CytoReason已经是该领域的佼佼者，并在商业化上获得了一定的成就，该公司和辉瑞、罗氏、赛诺菲、默克、Ferring（辉凌医药）等一众顶尖药企达成研发合作，还在不断扩展合作伙伴。

CytoReason创立于2016年，总部位于以色列特拉维夫，基于以色列理工学院和斯坦福大学的研究而来，团队由65名计算生物学家、临床医学家、数据科学家组成，专注免疫系统疾病。

该公司在细胞水平上建立疾病模型，利用机器学习技术将遗传学、基因组学、蛋白质组学、医学文献结合起来，由此绘制了数百种细胞间免疫系统图谱，为药物研发提供重要线索，以及为患者进行个性化治疗。

CytoReason的首席科学家、以色列理工学院系统免疫学主任Shai Shen-Orr教授说：“疾病模型能够从各种数据类型中提取有用的、可操作的见解。”

今年2月，辉瑞宣布和CytoReason扩大合作，将其作为数据驱动的一部分，加入药物研发的研发流程中。

辉瑞还曾写了一篇文章描述CytoReason的计算模型如何帮助他们进行决策。

由于基因测序等技术的进步，有关免疫系统疾病数据大爆发，但这些冗杂的信息就如同“交通拥堵”，而计算模型就相当“GPS”指导科学家进行数据挖掘，帮助科学家找到最快的回家路线——确定靶标和寻找最佳适应症。

例如，辉瑞提到CytoReason的平台帮助其了解CCR6蛋白的生物学特性，通过检查配体以及表达这两种蛋白质的细胞数据，能够确定靶向CCR6蛋白的最佳方法以及受CCR6抑制剂影响最大的疾病。

结果指示CCR6抑制剂用于治疗炎症性肠病（IBD）最佳，辉瑞决定开始该药物的临床开发，该药物于2020年7月进入1期临床试验，首个适应症就是IBD。

公司此前与默克的合作中，CytoReason用计算疾病模型帮助默克深入理解MOA（药物作用机制），以帮助默克公司确定其最有效的患者群体和肿瘤类型。

可以看到，无论是技术还是业务方向，哲源科技都和CytoReason都呈现高度相似，包括帮助寻找新靶标、寻找最佳适应症、为患者个性化临床解决方案等。

CytoReason在商业化的道路上走得更远，近期开始打入日韩等亚洲市场，也为哲源科技提供了一个良好的商业范本。

哲源科技也在加速商业化落地，2021年6月，哲源科技与中科院计算所西研院、华森制药签订战略合作协议，在创新药研发领域开展深入合作。

不同的是，依托于中科院在超算上的强大积累，哲源科技在算力上展现强劲的实力。

随着医学大数据的累积，相信计算医学会为疾病带来更深的理解，并带来医疗范式的变革。

参考链接：

Computational Medicine: Past, Present and Future

https://www.pfizer.com/news/articles/an_immune_system_gps_uncovers_pathways_to_treat_diseases

https://www.fiercebiotech.com/medtech/pfizer-re-ups-cytoreason-collab-applying-ai-disease-models-to-drug-development

https://www.vbdata.cn/MDQ3MTE2OTJiMDVhOWZhM2JiMzY1MzEzMzI5NGI3Njg=