近日，硅谷 AI 公司 Atomwise 宣布获得 4,500 万美元的 A 轮融资。孟山都风险投资公司、Data Collective（DCVC）和 B Capital Group 领投，百度创投、腾讯等都是 Atomwise 的新投资者。Atomwise 公司的主要研究方向是利用 AI 来加速化合物筛选，帮助新药发掘。
Atomwise 成立于 2012 年，目前已筹集超过 5,100 万美元资金。该公司旨在减少研究人员花在寻找药物化合物方面的资金和时间，并有 50 多个研发项目正在进行。Atomwise 一直与大型制药公司、生物技术公司和大学研究实验室合作，努力加速神经退行性疾病、癌症和其他疾病的新药候选物发现。
Atomwise 的软件分析模拟分子，减少研究人员花费合成和测试化合物的时间。该公司表示，目前它每天筛选超过 1,000 万种化合物。Atomwise 的 AtomNet 系统使用深度学习算法，并预测它们在人体的作用，包括毒性和副作用等潜在方面的讯息，比传统药物发现的过程更快。
2015 年，公司在寻找埃博拉病毒治疗方案的进展让人眼前一亮，即在 Atomwise 预测的药物中，有两种或许能用来对抗埃博拉病毒。据了解，他们一个星期就找到这种药物，且成本不超过 1,000 美元。
Atomwise 首席首席执行官 Heifets 博士认为，公司使用 AI 技术帮助药物设计者判断分子是否还有继续研究的必要，大大节约了筛选过程的时间，可以间接解决制药行业投资回报率低的问题。“制药行业不会一直保持较低的投资回报率，这不是长久之计。我们需要像 AI 这类新技术来帮助解决这问题。”
此外，Atomwise 的技术也用于开发更安全、更有效的农药。据了解，2017 年 6 月，该公司还宣布与孟山都公司合作，寻找可能保护作物免受害虫侵袭和疾病侵害的药品。
在一份声明中，孟山都风险投资公司的 Kiersten Stead 博士表示：“我们选择基于我们从 Atomwise 手中看到令人印象深刻的结果来投资。Atomwise 能找到有希望的化合物来对抗农作物保护目标，这是农用化学品研发的重点领域。”
Atomwise 的独特之处在于，将大量数据从生命或死亡过程中提取出来。但 Data Collective 的 Matt Ocko 提到，它还解决了制药行业的“生死攸关”问题，因为它涉及大量昂贵和耗时的药物发现。根据塔夫斯药物开发研究中心的数据，投放到市场的新药成本平均需要 12 年和约 26 亿美元。
6 年前 Atomwise 推出时，其技术看起来几乎就像科幻小说。现在有一系列公司使用人工智能和机器学习来分析药物分子，并突破药物发现的瓶颈，包括 Recursion Pharmaceuticals、BenevolentAI、TwoXAR、Cyclica 和 Reverie Labs。
Heifets 表示，Atomwise 的主要优势之一是其开发的大量项目，这反过来又帮助了其 AI 系统更新升级。该公司客户包括美国十大制药公司中 4 家，如默克、孟山都、40 多家研究型大学（哈佛大学、杜克大学、史丹佛大学和贝勒医学院）以及生物技术公司。
他补充说，Atomwise 的重点也有区别。“药物发现有两个不同的问题：生物学和化学，”他说。“如果你在研究生物学，你正试图确定哪种蛋白质是最好的蛋白质。很多 AI 公司在药物研发方面正在研究这个目标辨识问题。一旦你选择一个目标，就可以开始研究化学问题：如何提供一个无毒的分子，可以击中选定的疾病蛋白。Atomwise 专注于这些化学问题；具体而言，Atomwise 发明了使用深度神经网络进行基于结构的药物设计。”
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