7月20日，主攻AI+抗体疗法的海外新锐BigHat Biosciences，拿到了7500万美元的B轮融资，用于扩展旗下集成的AI/ML-湿实验室平台Milliner™。

由Section 32牵头，资方名单里还出现了BMS、安进等医药巨头的身影。

图：BigHatB轮投资机构名单

据智药局研究，该公司创始人也大有来头，为Broad研究所医学遗传学联席主任、前谷歌-AI基因组学负责人Mark DePristo。

自2019年成立至今，累计融资1亿美元、自研高速湿实验室平台、5条管线同时推进，这家海外新锐身上有什么借鉴之处？

01、前谷歌AI基因组学的负责人

2019年创立，总部位于美国-加利福利亚州。

首席执行官Mark DePristo为剑桥大学生物化学博士，曾担任Google.AI基因组学的负责人；联合创始人Peyton Greenside，2018年施密特科学研究员。

图：BigHat两位联合创始人

2021年，Elizabeth Schwarzbach加入，担任CBO一职，拥有20多年制药和生物技术开发经验。

今年3月，连续创业者Rob Chess加盟BigHat的董事会，增强了公司的药物发现团队阵容。

此前，BigHat已完成500万美元种子资金和1900万美元A轮融资。现拥有37名员工，并搬入了位于加利福尼亚州圣马特奥的办公室。团队规模预计在未来一年内翻一番。

图：BigHat位于加利福尼亚州圣卡洛斯的办公地点

02、AI抗体设计平台

AI抗体设计平台——Milliner™，可完成设计-构建-测试的完整研发周期。由发现引擎生成或合作伙伴提供初始分子，继而平台上完成迭代。

公司的机器学习模型设计的数百种变体，将在实验室中使用最新的合成生物学技术进行测试。例如使用基于细胞或其他在体内复制的功能测定法，对每个变体的生物物理特性和疾病活动过程进行观察。

A轮融资后，BigHat提高了每周设计、合成和表征超过400种抗体的能力，新型药物发现平台Milliner™的计算容量扩大了十倍。

图：人工智能驱动的抗体设计

今年3月，公司收购了Frugi Biotechnology，将定制的无细胞蛋白质合成（CFPS）技术整合到支持AI/ML的平台中。此外，还纳入了哺乳动物细胞系能力和功能测定。

5个跨越肿瘤学、炎症和传染病的发现项目正在进行中，利用该平台设计超高质量的下一代抗体。

此外，BigHat还开发了许多专有的训练数据集，并部署了生成和主动学习模型。

这种湿实验与机器学习相结合的模式，可以减少候选序列的数量，优化苗头抗体的亲和力、稳定性、溶解性，甚至在各类生理活动中的性能。

03、产学研各界广泛合作

2022年1月11日，BigHat完成了与Amgen合作中的第一个里程碑进展：在短期时间内合成、表达、纯化和表征抗体，以指导寻找更好的分子。

AI/ML技术方面，最近与纽约大学合作开发主动学习方法，论文“具有贝叶斯优化的蛋白质设计的有效替代模型”，被2022年国际机器学习会议 (ICML) 接受。

04、国内同行（部分）

AI应用于抗体药物研发的方向主要有四个，分别是发现新抗原、发现抗体、优化抗体、从头生成抗体/蛋白质。

BigHat Biosciences主要是布局优化抗体环节，收购Frugi Biotechnology后，有意向发现抗体及从头生成领域扩张，国内公司在这一阶段参与较多。以下为部分同类企业：

华深智药

2021年6月成立，总部位于北京。公司自研的AI抗体设计平台Helixon Design能够大规模地模拟分子间相互作用，高效地对于多靶点抗体进行设计，大幅缩短研发周期。

2021年8月，与清华大学医学院张林琦教授团队、智能产业研究院（AIR）智慧医疗团队合作，开发出了首个由人工智能设计、具有临床价值的广谱新冠中和抗体 HX001。

目前，团队正在开展新一代抗病毒中和抗体的研发，并将搭建自己的实验室，将高通量的实验办法和计算相结合。

星亢原

成立于2018年，联合创始人兼CEO陈航博士。是国内第一家将人工智能、生物物理及高通量实验相结合，进行生物大分子和多特异性分子创新药研发的公司。已获得包括红杉、五源、元璟、真格等顶尖VC的四轮投资。

自研AI药物开发平台，可预测定向进化的抗体结合效果，最终获得特异性并有效结合的优化序列。主要关注肿瘤和自身免疫疾病方向。

2021年7月，与天境生物达成了一项多达10个抗肿瘤新抗原的抗体类药物合作；2022年4月，天境生物CSO郭炳诗博士正式加入星亢原neoX，并担任同等职位，目前暂未透露最新进展。

信华生物

主攻AI+大分子药物研发，利用“深度学习、计算模拟、数理统计等促进抗体药物开发进程。CEO王鲁泉博士，金斯瑞集团创始人。

2020年底完成首轮融资，并于2021年完成由经纬创投领投、红杉中国及丹麓资本跟投的亿元人民币Pre-A轮融资。

自研AI药物开发平台Vibrantfold，用于虚拟抗体的高效筛选。

2021年8月，公司通过清华和西湖大学结构生物学团队的盲测，与AlphaFold2和RoseTTAFold进行比较，最终VibrantFold实现了精度相当的抗体结构预测，并在预测速度上和计算效率上实现多个数量级的提升。

今年6月，宣布其设计开发的First-in-class多功能抗体药物在临床前动物实验中进展顺利，即将进入CMC和IND-enabling阶段。有望成为亚洲最先进入临床阶段的AI+设计多功能大分子药物。

写在最后：

目前，AI在大分子药物中的应用相对落后于小分子领域，因为大分子结构与功能的对应关系复杂，数据获取更困难导致缺乏。

随着机器学习算法、计算能力、测序及生物合成技术的加速普及，大分子领域，如抗体药物研发也会得到推进。

不过，倘若该技术证明可行，大药企可能会自建大分子AI平台；如果进展一般，布局单一的AI公司将面临业务量惨淡。

布局该赛道的新锐们，也应适当完善研发各方面的布局。

参考链接：

https://www.bighatbio.com/news

https://www.crunchbase.com/organization/bighat-biosciences/company_overview/overview_timeline

—The End—