作者：十九
编辑：李宝珠
AI 制药公司 Terray Therapeutics 完成 1.2 亿美元 B 轮融资，这也是英伟达对于该公司的第二次投资。该公司成立于 2018 年，构建了世界上最大的化学数据集，并将 AI 与湿实验结合，在数据侧形成了闭环。
近日，AI 制药公司 Terray Therapeutics 宣布完成 1.2 亿美元 B 轮融资，本轮融资将用于推进其内部免疫学项目的临床试验，并进一步完善公司的生成式 AI 平台 tNova。
据悉，本次 Terray 的融资由英伟达风险投资部门 NVentures 和新投资者 Bedford Ridge Capital 领投，这是英伟达对于 Terray 的第二次投资。
2023 年 11 月， 英伟达就已经对 Terray 进行了较高风险的股权投资。当时，Terray Therapeutics 拥有一批高质量的实验数据，想要进一步训练自己的小分子化学基础模型，用生成式 AI 来解决复杂的药物发现问题，但稀缺的计算资源是他们面临的一大障碍。英伟达承诺，将为 Terray 提供 NVIDIA DGX™ Cloud 平台，利用 NVIDIA AI 软件堆栈和 NVIDIA 的全栈计算专业知识，协助 Terray 优化和扩展其基础模型的开发。
对此，NVenture 负责人 Mohamed (Sid) Siddeek 表示：「生成式 AI 正在对生物技术行业产生巨大影响，我们希望帮助 Terray 在药物发现领域取得重要突破，并加速其相关项目进入临床阶段。」
日前，Terray 已发布其行业领先的化学基础模型 COATI，这是一种预训练、多模态的药物类化学空间编码器-解码器模型，旨在解决分子语言和计算语言之间的转换问题。具体而言，COATI 能够将实验数据中的化学结构转换为有用的数字表示，使 AI 能够更高效地处理数据，然后让分子的数字表示作为输入，以「解码」或生成我们所需要的具有某种特性的分子，从而实现生成式分子设计。
COATI 论文原文：
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.3c01753#Abstract
由此看来，Terray 已经实现了 2023 年融资时设定的关键目标，如今，在英伟达的再次支持下，公司的未来发展可谓是潜力无限。
基于海量数据，完成干湿闭环 AI 药物发现
在药物研发领域，「双十定律」广为流传，即研发一款新药通常需要经历 10 年的时间，并且需要花费超过 10 亿美元的投入，这种长周期、高成本无疑是新药研发亟待突破的障碍。
AI 为制药行业带来了前所未有的机遇，通过学习海量数据中的潜在规律，如分子结构、蛋白质构象、分子与疾病之间的相互作用，进而确定药物在人体内的靶标、识别潜在的药物分子等，药物研发周期被大幅缩短。AI 制药公司 Exscientia 的创始人安德鲁·霍普金斯更是直言，未来所有药物都会以 AI 的方式设计。
而这也恰恰是 Terray 成立的初衷。为了应对药物研发中的诸多挑战，通过迭代方法，Terray 构建了世界上最大的化学数据集，这些数据随着每次设计和实验循环而不断增加价值，进一步用于探索分子和靶标。更重要的是，Terray 具备其他公司没有的优势，也就是将 AI 与湿实验结合，在数据侧形成了闭环，这种闭环让他们不局限于做模型预测，还能通过实验验证预测结果的有效性。
Terray 更多信息详见：
Terray 官网
为什么 Terray 能够拥有如此庞大的实验数据资源？为什么 Terray 在药物研发中使用了其他公司中少见的 AI+湿实验模式？
这就不得不提到 Terray 的联合创始人 Jacob Berlin 博士了。
Jacob Berlin
在哈佛大学本科期间，Jacob Berlin 就开始思考如何制造更好的药物。为深入小分子研究，他在诺贝尔奖得主 Bob Grubbs 的指导下，于加州理工学院获得了有机金属化学博士学位。随后，在麻省理工学院的博士后研究中，他不仅设计了大量分子，还意识到传统药物开发过程的低效。之后，他在莱斯大学进行了第二个博士后研究，专注于纳米材料和技术的超小型化，希望可以加快药物研发的速度，这成为了 Terray 的起点。
「Terray 的技术最初是在一张餐巾纸上构思的，当时我就意识到这未来将成为一家公司。因为我们构思的技术能够在几分钟内筛选数亿个分子，并记录它们与疾病原因的相互作用，这显然是一个药物开发技术，它并不适合学术界，因为学术界并不专注于开发、商业化、规模化生产和销售。」Jacob Berlin 表示。
「后来，我在 City of Hope 担任教授 8 年，期间我的实验室专注于纳米材料与合成化学的交叉领域，构建了湿实验室平台，并基于此创建了大量化学数据库，最初的构思被逐步实现，那一刻我就知道，是时候为这项技术找一个归宿了，于是我们就成立了公司——Terray。」
City of Hope 癌症治疗中心
随后，在 Terray 的成长过程中，AI 变得愈发重要。团队意识到，理解和利用其庞大的数据集，需要强大的数据科学和 AI 技术。2020 年，Amgen 公司的高级科学家 Narbe Mardirossian 加入 Terray，成为首席技术官。在他的领导下，Terray 组建了专门 AI 团队，成功构建了将化学数据转化为数学模型，再逆向转换为可用于药物开发的 AI 模型，也就是 COATI。
现如今，Terray 已经实现了技术的工业化。
Terray 的人工智能平台 tNova 结合了超高通量实验、生成式 AI、生物学、药物化学、自动化和纳米技术，能够以前所未有的速度和精度进行药物开发。根据其现有的候选药物库，研究人员每天可以测量数十亿个精确的化学数据点，并不断合成数百万个新候选药物的库，过去 3 年，Terray 已经测量了超过 50 亿个靶标-配体相互作用，大约是所有公开化学研究数据的 50 倍。
图源：Terray 官网
简而言之，Terray 将药物发现变成了以机器学习驱动的数据问题，更重要的是，他们还结合了湿实验室的真实数据，实现了干湿闭环 AI 药物发现，每个靶标的设计-制造-测试-分析周期只需不到一个月的时间！
与大多数药物开发公司不同，在 Terray，没有计算支持，湿实验室的工作无法顺利进行，反之亦然。事实上，Terray 最初成立就源于湿实验室的实践，研究人员在湿实验室中创建了大量数据，然后测试这些数据并建模，接着用实际的物理化学数据再次验证它们，从而形成一个高效的闭环，大大加速了药物发现的进程。
正如 Narbe Mardirossian 所言：「闭环系统绝对至关重要。老实说，Terray 可能是唯一一个让你在几周甚至几天内就能反复测试、假设并验证假设的地方。能够开发模型、进行预测，并在现实中验证这些预测，是每位计算化学家和机器学习科学家的梦想。」
对内招募人才，对外加强合作
然而，要实现湿实验室与 AI 的深度融合，Terray 必须依赖一个跨学科团队，比如招募化学、生物学、计算化学、机器学习、自动化等多个领域的人才。正是基于这种需求，不同领域的精英携带着多样化的专业知识汇聚 Terray，由此催生出一个不凡的团队。
2022 年 3 月，Feroze (Fez) Ujjainwalla 博士正式加入 Terray 担任业务主管。作为一位拥有 26 年小分子药物发现经验的资深专家，Fez 曾在知名公司默克领导多个项目，并将概念性药物推进到临床开发阶段，他的到来填补了 Terray 在药物发现与临床治疗差距的认知，为公司带来了业界独到的视角。
同年 7 月，Terray 任命 Fiona Black 博士为科学顾问委员会成员。Fiona 博士专注于端到端产品解决方案与制造流程的跨学科技术开发，她曾表示：「大规模的化学-生物相互作用数据，结合机器学习方法，将会展现出颠覆性的创新潜力。」这也是她被 Terray 吸引的重要原因。
随着公司的不断发展，Terray 于 2022 年 11 月邀请 Bassil Dahiyat 博士出任独立董事。Bassil Dahiyat 曾在生物技术领域深耕 25 年，也曾因在蛋白质设计和治疗应用的杰出贡献，被麻省理工学院《技术评论》评选为「100 强青年创新者」。他深知，药物发现领域长期受到规模和资源的限制，而 Terray 平台所能提供的大规模实验筛选和先进的计算方法，恰好能帮助突破这一瓶颈，发掘出具有潜力的新药候选物。
在战略发展方面，Terray 于 2022 年 12 月邀请前 Alnylam 制药公司创始首席执行官 John Maraganore 博士担任董事会和领导团队的战略顾问。Maraganore 博士是一位资深的生物技术行业专家，曾领导开发了 ONPATTRO®、GIVLAARI®、OXLUMO® 和 Leqvio 这 4 种治疗药物并推动其商业化。他相信，数据驱动的平台将推动持续创新，而 Terray 正是通过大规模、高精度的实验数据生成来解决药物发现中的长期痛点，他对 Terray 的未来充满信心。
Fez、Fiona、Dahiyat 和 Maraganore 等众多杰出人才加入后，Terray 的跨学科团队协作布局被一步步完善，也逐渐巩固了其作为生成式 AI 驱动小分子药物设计的领导者地位，而他们的下一步计划就是推动 AI 制药的临床化试验。
临床试验是验证新药疗效和安全性的必要步骤，也是药物能否最终进入市场的重要关卡。为了更好地推动新药临床实验，Terray 特别任命拥有丰富临床开发和商业经验的 Sudha Parasuraman 博士为独立董事，Sudha 博士在免疫学、肿瘤学、血液学及罕见病领域拥有超过 20 年的专业积累。Jacob Berlin 表示：「在 Sudha 博士专业知识的支持下，Terray 的内部和合作项目将更好地向临床阶段推进。」与此同时，跨公司合作也是促进药物临床化的重要方式之一。
Calico 官网
Bristol Myers Squibb 官网
通过不断引入人才和跨公司合作，Terray 在加速新药临床化进程中稳步前行。据悉，Terray 正在为包括狼疮、银屑病和类风湿性关节炎在内的炎症性疾病开发新药，公司预计到 2026 年初将会有药物进入临床试验阶段。
写在最后
2024 年 5 月，谷歌 DeepMind 推出的 AlphaFold 3 在全球科学界引起了重大轰动。作为人工智能在生物科技领域的重要进展，AlphaFold 3 以前所未有的精确度成功预测了所有生命分子（蛋白质、DNA、RNA、配体等）的结构和相互作用，与现有最佳的传统方法相比，AlphaFold 3 发现蛋白质与其他分子类型的相互作用至少提高了 50%。这一突破不仅代表了技术飞跃，也预示着生物科技行业正迈向一个全新的时代。
AlphaFold 3 更多详情：
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
与此同时，AI 制药市场的活跃程度也在持续火热。中国经济周刊报道，2024 年上半年，全球 AI 制药领域的融资活动达到 69 起，投资额高达 33.36 亿美元，远超 2023 年同期水平。截至 2024 年 5 月，全球已有超过 70 条 AI 制药研发管线进入临床阶段，而 AI 生成的药物分子在 I 期临床试验中的成功率高达 80%-90%，这一水平远远超过了历史平均水平 50%。这种从研发到临床试验的加速，极大地提升了药物研发的效率和市场化进程，投资者们对 AI 制药领域的信心正在逐渐恢复。
值得一提的是，在这场 AI 医药的投资浪潮中，英伟达显得尤为积极，其 CEO 黄仁勋更是直接表示，AI 医药将成为下一个黄金赛道。通过其投资部门 NVentures，英伟达狂投多家 AI 制药企业，并通过其先进的计算平台和技术，推动了整个行业的回暖与蓬勃发展。在技术和资金双重支持下，英伟达在 AI 制药领域的地位也保持遥遥领先。
图源：智药局
从 AlphaFold 3 的技术突破，到全球 AI 制药市场的火热，再到英伟达对该领域的深度布局，AI 制药行业展现出蓬勃的发展势头，新的治愈希望正在慢慢浮现，我们正处在一个前所未有的创新时代，AI 制药将为人类健康开辟出新的可能。
参考资料：
1.https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/generative-ai-for-small-molecule-drug-discovery/
2.https://www.terraytx.com/press/terray-therapeutics-announces-multi-target-collaboration-with-bristol-myers-squibb
3.https://www.terraytx.com/press/terray-therapeutics-and-calico-enter-into-a-multi-target-collaboration-to-discover-small-molecule-therapeutics-for-age-related-diseases
4.https://www.terraytx.com/press/terray-therapeutics-announces-investment-from-nvidia-to-enable-generative-ai-design-for-drug-discovery
5.https://bydrug.pharmcube.com/news/detail/1ef833e66fb5f1653f19815c20e8a162
6.https://finance.sina.com.cn/roll/2024-07-24/doc-incfmyac7492110.shtml