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百图生科刘维:生物计算风已起,造药新势力正当时|独家专访

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  从创新概念到生产出爆炸性产品的漫漫征程中,常常会面临质疑甚至否定。

  譬如头部 “造车新势 力” 特斯拉,也曾经历资金链短缺、高层动荡、甚至差点 “卖身” 苹果的遭遇,而在造车逐渐成为一个热门赛道之后,如今的特斯拉市值已突破 6000 亿美元。

  “目前,生物计算正在发展成为下一个热门赛道,出现了一批快速发展的初创公司。我们选择了相对不同的发展策略,希望成为以生物计算为引擎的‘造药新势力’”,刘维说。

  去年 9 月,李彦宏发起创立了百图生科,刘维作为联合创始人兼 CEO。百图生科(BioMap)的自我定位是:国内首家以生物计算技术为驱动的生命科学平台公司

  高起点亮相之后,百图生科随即启动了两项百万年薪 “领军人才招募计划”。同时还进行了多个战略投资项目。在其猛烈的动作背后,百图生科对制药行业有什么独特的思考?

  “多组学技术、AI 辅助药物设计技术等一大批 AI 和生物领域的前沿技术层出不穷,但主流药厂的药物研发流程不一定能发挥这些技术的最大价值,这也是我们多年投资前沿技术公司的感悟” ,刘维说。

  “与造车新势力对激光雷达等先进部件的整合类似,百图生科将打造一家以生物计算为引擎、以高水平的生物数据利用能力为核心优势的大型创新药厂。作为 “造药新势力”,积极开发和整合大量前沿技术零部件,构建生物计算的产业生态,并与生态伙伴共享创新药物的巨大红利。”

  自 2017 年担任百度风投(BV)首席执行官以来,刘维一直将生物计算作为核心投资布局方向。公开资料显示,BV 在中美欧各地投资了超 40 家生物计算公司,涵盖了 3D 病理、纳米孔测序、单细胞测序、CRISPR、脑机接口等诸多前沿技术。在《麻省理工科技评论》的十大突破性发明 “AI 新药发现” 板块中,超一半的上榜公司都是 BV 的被投项目。

  今年 5 月 10-11 日,百图生科将会在苏州举办首届中国生物计算大会,主题是定义生物计算的潜力和未来,与会嘉宾包括多名院士、国内大部分 AI 药物研发公司的领导和专家,声势浩大。刘维介绍,这也是全球首次以生物计算为主题的专门会议。

  生辉还了解到,在本次大会上百图生科将发布 “免疫图谱卓越计划”,与合作伙伴共同开发免疫图谱,搭建生物计算行业的生态平台。

  借此机会,生辉独家专访了百图生科联合创始人兼首席执行官刘维。

  

  图 | 百图生科联合创始人兼首席执行官刘维(来源:受访者提供)

  造药新势力,新在何处?

  生物计算始于 20 世纪 80 年代中期,Conrad 首先提出用蛋白质为计算器件的生物计算模型。而与 AI 底层算法的结合,让生物计算这个新兴产业如虎添翼,开始迅速发展起来。

  人力对于高维度、复杂的生物数据可以说是 “无能为力”,而 AI 凭借强大的算法和算力可以给出 “最优解”。

  “造药新势力的主战场应该是开发全新的方法学平台,去’无人区’实现主流药厂无法也不愿去做的新品类药物开发,而不是简单提高一些局部环节的效率、去和主流药厂竞争。这样才能更好的体现 0-1 创新带来的价值,也才利于和主流药企伙伴的互补与合作。” 刘维的观点很鲜明。

  

  在全球投资前沿技术的过程中,刘维的团队意识到,随着新兴生物技术带来越来越高通量的实验能力、越来越细颗粒度和高维度的生物洞察力,这些数据已经超出了主流生物信息学、主流药物研发流程所能利用和驾驭的程度。

  即使在美国,大型药企积极与创新技术公司合作,也难以充分发挥这些技术的优势,甚至因为新数据的不稳定、高分析成本等因素而无法利用。

  试想,如果有一家平台公司可以作为新甲方,从根本方法论和平台构架上围绕整合、利用这些数据来设计,最大限度发挥数据闭环的优势,这可能对整个产业都有很大的价值。

  “中国更缺少这样一家平台公司 —— 既能基于中国本土的病种需求、患者特色,积极利用前沿生物计算技术开发更适合中国人群的 FIC 药物,也能带动中国生物计算产业链中大量本土技术公司走向应用场景落地”,刘维表示。

  飞桨加持,合作开发

  刘维这样描述百图生科正在做的事情 ——在一些新兴的复杂药物设计领域,将药物研发从大海捞针变成按图索骥

  换句话说,就是利用生物计算引擎,在高维度的数据、高通量的实验中提取规律,大投入绘制动态免疫系统等领域的规律图谱,从而实现高效率的后续研发。

  而处理这些海量数据、建立大规模预训练模型的底层技术,则要依赖百图生科自建的核心生物计算平台。

  

  图 | 基于图谱的管线批量开发模式(来源:百图生科官网)

  根据公开资料显示,百度底层深度学习算法平台飞桨,将会为百图生科的生物计算平台提供 AI 底层技术和开发工具支持。而百度作为善于处理海量数据、知识图谱,具有巨型数据中心布局的 AI 平台公司,预计也将在底层架构上与百图生科产生协同。

  通过对百图生科投资、合作的分析,可以看出百图生科从基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等各个维度,在单细胞尺度上建立了数据分析的能力。

  今年 1 月,百图生科先后完成了对单细胞技术平台百奥智汇的投资和共建 AI 单细胞分析平台的战略合作,并与基因组学公司普瑞基准建立了肿瘤领域多组学战略合作。不久前,又与易毕恩科技建立了围绕表观遗传学的多组学战略合作。

  这几家公司的创始人张泽民教授、梁晗教授、何川教授都是对应领域的顶级学者,百图生科的野心可见一斑

  刘维强调,百图生科正在重点搭建生物计算生态体系。

  一方面,围绕生物计算引擎,和大量前沿技术伙伴合作,与其合作研发实验技术、细分领域算法、细分领域知识。同时为伙伴带来落地场景、研发经费、多种技术协同整合的机会,并对需要的公司进行生态投资。

  另一方面,依托生物计算平台和新药发现能力,通过技术 + 投资,与主流药厂和创新药厂进行 “Co-development”,高效推进创新药物临床进展。

  

  图 | 百图生科投资生态圈(来源:百图生科官网)

  在这种模式之下,百图生科的商业模式,是基于知识图谱合作开发多个创新管线以及精准诊断产品。

  “与单一管线公司相比,我们希望能通过新的方法学平台,批量产生创新管线,并与伙伴更大比例地分享任何一个具体管线的利益。” 刘维说。

  目前百图生科还没有对外披露其靶点挖掘和药物设计的实际进展,近期将逐渐公布一些和大型药企的合作。此外,百图生科已在开展生物计算引擎建设,今年底部分知识图谱可能即会问世。

  “今年是造药新势力元年”

  “与局部技术的改进不同,以生物计算为引擎重构完整药物研发链条的机会正在到来。今年是以生物计算驱动的创新药产业元年,我们正处从用技术和数据零部件服务主流药厂的先导期,迈向全产业链重构、开发创新计算药物的主战场”。刘维说。

  “在过去 20 年,行业内的数据和技术加速发展,未来的生物计算是新数据 × 新计算 = 新的药物研发战场。新战场上不再只是用生物行业原先积累的数据,需要高投入的数据生产,高复杂度的数据又需要高投入的算力和算法。这是一场大投入的战斗,但机遇在于人类社会对新药物的强烈需求,行业没有天花板,远比造车还更加有想象力。” 刘维补充道。

  近年来,一些 AI + 制药公司在融资和研发方面取得重大进展。自 2020 年 3 月以来,全球共有 11 家 AI 制药公司完成了 1 亿美元以上的融资,今年更是诞生了全球 AI 制药领域单笔最高4亿美元的融资纪录。而在研发进展上,头部玩家之一 Insilico Medicine 利用 AI 发现的候选药已经有望进入临床。

  

  图 | 融资金额及数量 (来源:CB Insights 中国)

  “第一批 AI 药物设计公司成功证明了 AI 技术在已有数据积累的药物设计领域作为效率工具的可行性,也诞生了很大的商业价值。我们眼中更大的空间还在今天药物研发公司未涉足的无人区,3-5 年内希望会为行业带来极具创新性的新药管线”,刘维说道。

  如何抢占这片 “无人区”,分取万亿美元级精准药物市场份额?刘维认为,需要突破四大技术门槛

  首先,需要高性能的生物计算引擎。真正的生物计算应该有极高的计算先进性,这样才能实现和主流药企的能力互补。例如,面向生物数据的超大规模预训练需要成千上万个核的庞大算力支持和架构优化,高效挖掘高维、动态、细颗粒度新组学数据的基础是自主研发的高性能图数据库,蛋白药物设计离不开自主研发的生物计算芯片。

  干湿一体的生物数据生产能力也同样重要。在生物计算时代,我们将建立自主的干湿一体生物数据平台,就相当于自动驾驶的测试车 ,在生物实验数据采集 — 生物计算挖掘 — 生物实验验证的高通量闭环中才能产生足够的数据。

  其次,靶点挖掘 — 药物设计全流程的闭环能力也尤为重要,只有具备闭环能力才能建立端到端的迭代能力。 最后 ,也是必不可少的一点,“造车新势力”需要共同进行生态建设,并且保有长期主义的决心

  -End-

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