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从头设计蛋白质药物,这家生成式AI制药公司获英伟达认可,已完成近7亿美元融资,1款抗体药开始临床试验

来源:生物世界 2023-09-18 10:51

Generate : Biomedicines 是一家基于人工智能技术的公司,但他们一直尊重实验生物学,实际上,该公司从事湿实验的科学家与从事干实验的科学家一样多。

日前,由Flagship Pioneer孵化的生成式AI制药公司 Generate:Biomedicines 宣布完成了2.73亿美元的C轮融资,这也是今年生物技术领域最大规模的单轮融资,自2020年以来,该公司累计融资额已近7亿美元。最新一轮融资将用于支持其候选药物——具有泛SARS-CoV-2特异性单抗的首次人体临床试验,以及后续多个临床试验申请。

此轮融资方除了Flagship Pioneer以及B轮所有投资方以外,还吸引了许多新的投资者,包括制药巨头安进(Amgen)、人工智能计算领导者英伟达(NVIDIA)。

2017年,Molly Gibson 博士从微生物制药公司Kaleido Biosciences离职,加入了著名生物医药风投公司Flagship Pioneering,她一直在思考一个问题——帮助我们重新考虑药物开发过程的生物学的主要驱动力是什么。

在这一时期,生物物理学主导了蛋白质科学领域,这也是我们理解和设计蛋白质的唯方法,然而,这种方法存在着可扩展性和脆性问题。在 Molly Gibson 看来,如果能从大量蛋白质序列中学习赋予其功能的自然规则,然后生成具有特定功能的新型蛋白质,那么就几乎可以重新想象整个药物发现过程。

因此,2018年,Molly Gibson 与 Gevorg Grigoryan 一起创立了一家名为 Generate:Biomedicines 的公司,该公司旨在通过人工智能(AI)技术来理解蛋白质序列、结构与其功能之间的关系,从而从头设计前所未见的全新蛋白质,定制蛋白质疗法,以改善肿瘤学、免疫学和传染病等领域的药物开发。

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Molly Gibson(左)与Gevorg Grigoryan(右)

 

2020年9月,Generate:Biomedicines 获得 Flagship Pioneering 的5000万美元融资,2021年11月,该公司完成了3.7亿美元B轮融资,还与安进公司达成了19亿美元的合作。2023年9月,该公司完成了2.73亿美元C轮融资。

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成立5年,推出17个管线

这家成立仅5年的公司似乎也实现了当初他们定下的目标,其首个人体临床试验已经启动,这款GB-0669候选药物是一种靶向SARS-CoV-2刺突蛋白高度保守区域的单克隆抗体。此外,该公司还将在今年第四季度提交用于治疗哮喘的抗胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)单克隆抗体的临床试验申请,预计将在不久之后进入人体临床试验。

据悉,此次C轮融资将支持该公司现有的17个研发项目,这些项目主要集中在三个不同的治疗领域——免疫学、感染性疾病和肿瘤学。

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从想法到临床

2021年3月,在默沙东担任高管多年的 Mike Nally 加入了 Generate : Biomedicines 担任首席执行官。在过去的两年时间里,Mike Nally 领导公司从两位创始人 Molly Gibson 与 Gevorg Grigoryan 的想法和初步进展中建立了真正的公司,展示了从头生成治疗性抗体的能力,构建了可重复性且稳健的生产管线,先后完成了3.7亿美元和2.73亿美元的大额融资,与安进公司达成了总额高达19亿美元的合作,并有望在今年开展两项临床试验。

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Mike Nally

 

Generate : Biomedicines 的首个进入人体临床试验的项目是一款具有泛SARS-CoV-2特异性的单克隆抗体,由于其靶向SARS-CoV-2刺突蛋白的高度保守区域,因此能够对新出现的突变株保持效果。这一新项目在 Mike Nally 的领导下,仅耗时16个月就从一个想法进入人体临床试验,该候选疗法旨在帮助那些免疫功能受损人群,他们约占全球人口的2%。

Mike Nally 曾表示,公司今年还将提交用于治疗哮喘的抗胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)单克隆抗体的临床试验申请,该疗法具有成为最佳疗法的潜力,这一单抗对TSLP的亲和力从皮摩尔提升到了飞摩尔水平。

除了与制药巨头安进(Amgen)的合作外,Generate : Biomedicines 还与MD安德森癌症中心建立了合作,双方将合作通过AI加速癌症疗法的开发,预计这一合作将带来每年10个项目。

人工智能与湿实验结合

Generate : Biomedicines 的技术有两个核心组件,一个是基于蛋白质的从头设计,计算机在没有预先对感兴趣的靶标结合知识的情况下提出具有结合特异性的蛋白序列,而不局限于免疫系统产生的蛋白。第二个是蛋白序列的优化,计算出蛋白质是一回事,但使其成为可行的治疗方法是另一回事,这还需要掌握蛋白质的结合亲和力、免疫原性和可制造性。为了解决这个问题, Generate : Biomedicines 创建了一个优化方法,允许他们获得原始的天然蛋白质,并使其成为靶向目标的可行治疗方法。

Molly Gibson 表示,团队做了一些早期实验,创造了超过一百万种在自然界中从未存在过的蛋白质,并对其中一些蛋白进行了测试,通过冷冻电镜技术和湿实验确定这些全新蛋白质结构和功能,例如,团队从头设计了比之前好50倍的绿色荧光蛋白(GFP)。

Generate : Biomedicines 是一家基于人工智能技术的公司,但他们一直尊重实验生物学,实际上,该公司从事湿实验的科学家与从事干实验的科学家一样多。此外,他们还在今年6月份建立了一个先进的冷冻电镜实验室,以加速生成式AI药物的发现和开发。

Mike Nally 表示,冷冻电镜对于公司来说非常重要,冷冻电镜实验室的建立,将为公司专有的机器学习模型中增加一个强大的确定蛋白结构的新工具,从而将更好地理解治疗药物与其预期靶标相互作用的精确方式,加速药物发现过程,并在从头生成治疗蛋白领域提供竞争优势。

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