福布斯人工智能新锐50强：6家生物技术和医药公司上榜
近日，福布斯(Forbes)发布了年度AI50榜单，这一榜单由福布斯和红杉资本(Sequoia Capital)联合推出，介绍了北美私营公司中有效和独特利用人工智能(AI)技术的50家初创公司。福布斯的文章指出，AI已经在多个方面融入我们的生活，到2024年，针对AI研究和应用的投资将达到5000亿美元。
在生物医药领域，AI也在医学图像分析以及新药开发的多个阶段崭露头角。这篇文章里，药明康德内容团队将与读者介绍上榜的6家生物技术和医药公司。
Brightseed
植物中存在很多具有生物活性的化合物，它们与人体的相互作用能够对人类健康产生重要影响。比如蓝莓中的抗氧化剂、茶叶中的咖啡因、治疗疟疾的青蒿素，阿司匹林的活性成分也来自植物。
Brightsee的目标是深挖大自然植物中具有生物活性的化合物，并且理解它们与人体之间的相互作用。
该公司利用基于AI的软件系统探索植物和人类健康之间的联系，发现可能改善人类健康的生物活性化合物。
目前该公司已经
发现了超过100万种植物化合物，是此前已知数目的10倍以上。该公司发现的一款植物生物活性化合物能够支持肝脏的正常脂肪代谢通路，导致更多肝脏脂肪清除，帮助维持代谢健康。这款在研疗法目前处于临床前开发阶段。
Deepcell
Deepcell公司的技术平台可以基于细胞的形态，在不使用染色或者对细胞进行标记的情况下，精准发现和分离单细胞。这一技术可以保持细胞的活性，有利于进行进一步研究。
该公司AI驱动的成像和微流体技术平台，可以发现几乎任何细胞类型，作为转化研究、诊断检测和疗法开发的基础。
基于微流体的独特技术，利用不断学习的AI，可以根据详细的视觉特征在没有固有偏倚的情况下对细胞进行分类。这一系统的灵敏度甚至可以在10亿个细胞中发现1个罕见细胞。今年该公司完成了7300万美元的B轮融资。
Entos
Entos公司的人工智能平台
结合预测候选药物特征的算法和机器人协助的自动化实验室，迅速合成和优化小分子抗癌疗法。
该公司聚焦于为具有紧急未竟需求的疾病开发新药，包括晚期乳腺癌和肺癌。去年该公司完成5300万美元的A轮融资。
GenerateBiomedicines
GenerateBiomedicines公司由著名医疗健康投资公司Flagship Pioneering创建。该公司的
机器学习系统通过分析上亿个已知蛋白，发现将氨基酸序列与蛋白结构和功能联系起来的统计规律。基于这些统计规律，机器学习系统能够生成定制的蛋白疗法，它们可以是简单的多肽，也可以是复杂的抗体、蛋白酶、或其它蛋白疗法。
这一技术让药物开发人员不需要依靠试错型的高通量筛选，开发针对特定靶点的蛋白药物。它提供了一条针对治疗需求，理性设计和检测创新候选疗法的策略。
该公司已经证明，这一AI系统可以针对十多个靶点，生成已有疗法之外的更好替代抗体和多肽。今年1月，该公司与安进(Amgen)达成高达19亿美元的研发合作，将利用其平台针对5个临床靶标开发蛋白疗法。
GenesisTherapeutics
GenesisTherapeutics在著名硅谷风投机构AndreessenHorowitz等支持下创建。该公司的联合创始人EvanFeinberg博士和BenSklaroff先生去年入选福布斯医疗健康领域的"30under30"榜单。
该公司名为PotentialNet的技术平台具有解锁蛋白-配体复合体的3D结构动态的能力。因此即使针对此前难于成药的蛋白靶点，它在预测化合物效力和选择性方面仍然具有高度精确性。
为了靶向最具挑战性的蛋白靶点，该公司将基于机器学习的预测模型与分子模拟平台结合起来，根据在分子动力学和量子力学方面数十年的研究，开发出全新的分子模拟系统。
本月初，该公司与礼来(EliLillyandCompany)公司达成合作，将利用其AI药物发现平台，针对多达5个靶点发现创新疗法，涉及广泛治疗领域。
维智基因(VergeGenomics)
很多在动物模型中显示出潜力的在研疗法在人类临床试验中却未能获得预期的成功，其中的一个原因是动物模型有时候不能反映人类疾病的复杂性。维智基因的策略是基于多种神经退行性疾病患者大脑转录组的数据集，通过使用基于AI的无偏倚算法，在根据基因特征细分的患者群体中，提供与创新疾病因果机制相关的洞见，从而发现复杂疾病的治疗靶标。
专访年度35大科技创新者张欣立:看到机遇，就不要害怕追逐很多神经系统疾病是由许多基因之间复杂的相互作用引起的，Verge的AI平台能够绘制出引起疾病的数百个基因，然后寻找靶向所有基因的药物。
Verge去年与礼来公司达成合作，利用其AI平台开发治疗肌萎缩侧索硬化(ALS)的新型疗法。福布斯的报告指出，该公司利用AI平台开发的ALS药物预计今年将进入临床试验。
迈入2022年，产业对人工智能的热度不减，也有多款来自人工智能设计的药物已进入临床阶段。在今年举行的药明康德健康产业论坛上，知名人工智能平台公司insitro的创始人兼首席执行官DaphneKoller博士表示，展望未来，机器学习和人工智能将成为新药开发的核心技术之一，可以用于新药开发的所有阶段，从发现靶点到化合物设计，从细分患者群体到追踪他们的进展，以至药物上市后指导该给哪些患者使用。"人工智能可以让很多过程变得更好"。不过业界专家也指出，产业也不宜过度乐观。人工智能在产业中自有其现实的价值，而产业同仁也需要有着客观和理性的预期。
